21世紀經濟報道記者 張欣 北京報道
3月8日，宣布在同業中率先完成 DeepSeek 最大模型的私有化部署，並將其接入行內“工銀智湧”大模型矩陣體係，有力推動金融業務場景的智能化升級。
據 21 世紀經濟報道記者不完全統計，目前已有超 20 家銀行部署應用 DeepSeek 大模型，在六大國有銀行裏，、、工商銀行均已開啟布局。
記者注意到，在數據隱私和安全的考量下，國有大行傾向於自行搭建大模型技術體係。當下，銀行對 DeepSeek 的探索主要集中在智能客服升級、業務流程優化、智能決策與風險管理、智能營銷與客戶洞察四大領域。
業內專家指出，DeepSeek 不僅能夠替代重複性勞動，更可通過認知增強、強化推理，驅動業務流程優化與模式創新。以銀行網點為例，DeepSeek 與之深度融合，標誌著金融服務正從“信息化”向“認知化”大步邁進。隨著技術不斷迭代、生態持續完善，數智化銀行網點將成為金融業服務實體經濟、踐行普惠使命的核心陣地。
以本地部署為主自行搭建大模型
3月8日，工商銀行宣布率先在同業完成DeepSeek最新開源大模型的私有化部署，並將其接入行內“工銀智湧”大模型矩陣體係，推動金融業務場景的智能化升級。
工商銀行稱，將以“企業級AI普惠賦能+AI專業突破”雙輪驅動，推動AI技術在行內的規模化應用，目前已實現大模型對行內20多個主要業務領域的賦能，落地場景200餘個，展現出AI技術對金融行業高質量發展的強勁推動力。
據了解，產品創新方麵，工商銀行在金融市場領域打造了ChatDealing數智對話交易產品，重塑金融市場交易流程，大幅提升交易規模。客戶服務方麵，工商銀行打造了遠程銀行坐席助手“工小慧”，實現“智能全旅程陪伴”，推動重點場景通話時長壓降約10%，有效提升服務效率和客戶體驗。風險防控方麵，工商銀行圍繞信貸全流程，打造了集信貸製度查詢、報告編寫、風險評估、數據分析、審貸建議等能力於一體的專屬授信審批風控助手“工小審”，實現對公信貸全場景“智慧審貸”，顯著提升業務效率和智能化風控水平。
事實上，早在2月24日，工商銀行就在其主管的《中國金融電腦》雜誌上表示，2024年上半年，工商銀行開始在行內部署並試點應用DeepSeek係列開源大模型，本次引入的DeepSeek最新開源大模型具備行業領先的複雜推理能力，進一步豐富了工商銀行大模型矩陣，以工銀智湧為統一入口，為全行員工提供更加高效、便捷、安全的AI生產力工具，包括構建財報分析助手、AI財富管家等10餘個典型場景，推動業務流程智能化升級，有效提升工作質效。
另據媒體2月末報道，建設銀行已引入DeepSeek模型並定製化訓練，推進生成式人工智能在全集團的體係化應用，或將集成AI工具供下屬機構使用。
更早的2月5日，郵儲銀行率先表示，積極擁抱AI技術變革，依托自有大模型“郵智”，第一時間本地部署並集成DeepSeek-V3模型和輕量DeepSeek-R1推理模型。
據了解，郵儲銀行首先將DeepSeek大模型應用於“小郵助手”，新增邏輯推理功能，增強精準服務效能；通過深度分析等功能，精準識別用戶需求，提供個性化和場景化的服務方案；借助高效推理性能，加快響應速度和任務處理效率，為用戶提供更流暢的交互體驗。
郵儲銀行還稱，將在“郵智”大模型基礎上，借助DeepSeek的技術能力，進一步探索其在金融場景的更多特色化服務應用。在遠程銀行服務領域，利用多步驟推理優化能力，增強手機銀行陪伴式數字員工能力，優化坐席助手與智能陪練，提升客服專業性和工作效率；在公司金融領域，探索建築業產業鏈場景，完成複雜的業務推理流程、產品推薦、產品組合推薦、股權分析及財務分析等功能；在風險防控領域，高效分析並自動生成案件分析報告，提升可疑點識別效率與準確性，增強反欺詐主動防禦能力；在網點金融服務領域，探索AI端側創新應用，拓展數字櫃員服務場景，推動網點智慧運營，助力客戶體驗提升。
沙丘智庫在《銀行業DeepSeek大模型應用跟蹤報告》中指出，從部署方式上看，大部分銀行選擇本地化部署。雖然DeepSeek降低了大模型使用成本，但數據安全和隱私要求這一核心約束依然存在，基於數據隱私和安全的考慮，銀行（尤其是大型銀行）仍然會選擇自行搭建大模型技術體係，而不是完全使用外部服務。但對銀行來說，DeepSeek R1的私有化部署周期明顯縮短（從過去方案的6-8周縮短到2-3周），微調數據需求也從百萬級樣本降低到十萬級樣本；從應用場景上看，當前銀行主要是利用DeepSeek增強原有大模型應用場景的邏輯推理能力。例如郵儲銀行利用DeepSeek增強企業級問答“小郵助手”的服務能力。DeepSeek R1目前尚未在銀行的業務場景中產生顛覆性創新應用，但作為一款低成本的開源推理模型，其技術特性與潛力將重塑銀行業AI落地的想象空間。
值得注意的是，此前，信息技術管理部創新科學家張然曾提醒，要警惕“銀行可直接放棄自行搭建設施轉而使用外部服務”這一誤區。他認為， DeepSeek服務收費低也降低了使用成本，但數據安全和隱私要求這一核心約束依然存在，基於數據隱私和安全的考慮，銀行未來仍不會直接放棄自行搭建設施轉而使用外部服務。（詳見本報報道《深度丨金融業迎來“DeepSeek時刻”》）
推動金融服務從“信息化”邁向“認知化”
3月5日，工商銀行軟件開發中心專家朱國平撰文總結了當下銀行對DeepSeek探索四大服務領域，分別是：智能客服升級。例如，郵儲銀行通過集成DeepSeek—V3模型和輕量級的DeepSeek—R1推理模型，優化了“小郵助手”的語義理解和邏輯推理能力，提升了遠程銀行服務的效率和客戶體驗。業務流程優化。例如，工商銀行充分發揮DeepSeek在強推理與複雜數據處理等方麵的優勢，構建財報分析助手、AI財富管家等10餘個典型場景，推動業務流程智能化升級，有效提升工作質效。智能決策與風險管理。例如，蘇商銀行利用DeepSeek的蒸餾技術優化信貸風控模型，欺詐風險標簽準確率提升35%。智能營銷與客戶洞察。例如，建設銀行利用DeepSeek提升文生圖功能，優化營銷內容。
朱國平稱，上述實踐表明，DeepSeek不僅能替代重複性勞動，更能通過認知增強、強化推理驅動業務流程優化和模式創新。金融業正加快技術吸收速度，結合金融場景需求，將模型通用能力轉化為行業專屬解決方案，尋求價值轉換的突破。
朱國平分析認為，在金融行業數字化轉型的浪潮中，銀行網點作為服務客戶的前沿陣地，麵臨著效率提升與體驗優化的雙重挑戰。傳統網點依賴人工服務的模式已難以滿足客戶對便捷性、個性化和智能化的需求。DeepSeek作為新一代人工智能技術體係，通過融合知識推理、多模態交互與混合專家等關鍵能力，為銀行網點重塑業務流程、創新服務模式、優化客戶體驗、提升決策效率提供了有力武器和強勁動能，有望點燃智能金融服務的範式革命。
“DeepSeek與銀行網點的深度融合，標誌著金融服務從‘信息化’向‘認知化’的躍遷。隨著技術迭代與生態完善，數智化的銀行網點將成為金融業服務實體經濟、踐行普惠使命的核心陣地。”朱國平如是強調。
朱國平表示，DeepSeek驅動的具身智能或可承擔銀行網點的第一觸點服務。通過多模態交互技術（如語音識別、視覺感知、語義理解），機器人能夠主動識別客戶身份、情緒狀態及服務需求，提供個性化的問候與引導。例如，針對老年客戶自動切換為簡明語音交互模式，對高頻業務需求客戶直接推送自助服務入口，從而實現服務觸達的精準分層。
在客戶需求解析環節，DeepSeek能夠實時分析客戶語義，結合曆史行為數據與業務知識圖譜，準確識別其核心訴求。例如，當客戶表述“需要處理賬戶問題”時，係統可自動區分密碼重置、賬戶凍結等細分場景，並匹配對應的業務通道。同時，通過智能排隊算法，係統可根據業務類型、客戶特征（如VIP等級、緊急程度）動態調整服務優先級，優化網點資源分配。
在業務辦理過程中，朱國平認為，DeepSeek可依托增強現實（AR）或數字人交互界麵，提供可視化的操作指引。例如，在開戶流程中，數字人可逐步演示資料填寫規範，實時校驗表單信息的完整性；在理財產品購買環節，係統能通過動態圖表解析風險等級與收益結構，輔助客戶決策。此外，機器人可聯動網點設備（如自助終端、叫號係統），實現跨終端服務銜接，減少客戶等待時間。
對於銀行員工，DeepSeek能夠構建高效協同的智能工作平台。端側部署的DeepSeek推理引擎，可對業務辦理過程中的風險信號進行毫秒級響應。例如，在信貸麵簽環節，係統通過分析客戶微表情、語音波動與曆史信用記錄，實時輸出風險提示；在大額轉賬場景中，結合反洗錢規則庫與交易鏈路圖譜，自動觸發二次驗證流程。此類能力使員工從繁瑣的風控核查中解放，聚焦於高價值決策。
此外，DeepSeek的知識中樞係統能夠整合行內製度文檔、產品手冊、案例庫等多源信息，支持員工通過自然語言進行快速檢索。例如，客戶經理輸入“小微企業信用貸準入條件”，係統可自動提取最新政策要點、同類客戶成功案例及相關風險提示。此外，在業務辦理過程中，係統能自動推送關聯操作指引（如證件審核標準、合規話術），降低人為操作失誤率。
