深度探索新纪元：DeepSeek引领银行业大模型的研究与测试潮流

财联社2月5日讯（记者 梁柯志）最近，DeepSeek的出现让银行金融科技领域热闹非凡。

多位银行科技负责人告诉财联社，他们已经开始关注DeepSeek对行业的影响。其中，兴业银行的一位相关人士提到，春节前他们就进行了相关测试。

2月5日，某股份行的首席技术官向财联社表示，现在大多数银行在应用大模型时，主要还是为了提升内部效率，对外部客户的服务则比较谨慎。然而，DeepSeek等模型的出现，能有效降低训练和使用的成本，这对未来银行全面推广大模型的应用是个好机会。

另一位来自大型股份行的科技管理部负责人表示，他们正在深入研究DeepSeek，特别是考虑到银行在使用大语言模型时需要本地部署。这既是出于安全的考虑，也因为业务场景有这样的需求。之前的研究多是针对国外的模型。

财联社记者注意到，江苏银行最近成功实现了对DeepSeek-VL2多模态模型和轻量化DeepSeek-R1推理模型的本地化部署，分别用于智能合同的质检和自动化估值对账，通过对大量金融数据的挖掘和分析获得了成效。

国产大模型DeepSeek引发银行测试潮

这一热潮始于2024年12月26日，DeepSeek-V3正式发布，其优秀的性能和低成本引起了国内外资本和科技界的关注。

2月4日，浙商证券的报告指出，这代表了国产大模型推理能力的提升，并加速了其在应用端的落地。DeepSeek的最新版本展现出的优秀能力，意味着国内的大模型推理能力提高到了一个新水平，预计其在各个领域的应用将快速推进。浙商证券的研报认为，DeepSeek将为AI研究和企业应用带来新的变革。

上述首席技术官表示，从行业来看，各大银行都必然会对这一系统进行深入研究，因为它代表着一个新的发展方向。不过短期内，金融科技不会出现质的变化，因此降低银行的科技投资还为时尚早。从长远来看，随着大模型的快速发展，找到与银行业务的结合点和突破口，将有望带来更大的价值转化，从而降低投入成本。

根据《2024年中国金融科技创新发展洞察报告》，金融机构的科技投入从2019年的2252.60亿元增长到2023年的3558.15亿元，年均增长14.48%。其中，商业银行的科技投入占比稳步提升，从2019年的76.80%上升到2023年的77.50%。

该股份行的科技管理部负责人还提到，DeepSeek虽然在基础大模型上有所创新，但并不是绝对的颠覆。在假期期间，他们对DeepSeek的全面测试尚未完成，因此还不能确定是否会采纳这一模型。实际上，国内外也时常会出现新的模型和应用，银行不能急于“上新”，这需要一个过程。

他分析指出，有些银行在金融科技应用大模型方面的程度不高，因此采用DeepSeek或许是“一个不错的机会”。

银行的大模型应用仍在探索阶段

公开资料显示，2024年4月，DeepSeek的大语言模型算法备案才刚刚通过；2024年5月7日，第二代开源Mixture-of-Experts（MoE）模型——DeepSeek-V2问世；2024年6月17日，发布了DeepSeek-Coder-V2；2024年12月13日，推出了用于高级多模态理解的DeepSeek-VL2模型。

自2月1日以来，包括腾讯云、百度智能云和阿里云等都推出了不同类型的DeepSeek模型应用服务。

这位首席技术官承认，目前银行在大模型研究和应用的成熟度还不够。此外，由于模型幻觉问题尚未得到有效解决，合规安全的要求也相对谨慎，这些都是大规模应用前需要解决的障碍。

浙商证券的报告认为，在企业应用端，现有的B端应用将率先迎来智能代理服务，B端的应用场景如客服和营销会更快布局有效的智能代理服务。随着低参数模型性能的提升，这些产品将更适合追求低能耗的端侧AI创新。

另一位股份行的科技人士表示，大模型在数据的输入输出上存在一定的不可解释性，这可能会影响金融业务的安全性，同时也涉及到伦理和逻辑问题。不过，现在大模型在银行体系内仍处于开放探索阶段，并没有验收的要求。

他认为，适合自己的才是最好的，部分银行已经在外部模型的基础上开发和完善自有模型，这将可能成为未来银行金融科技的重要发展模式。

（财联社记者 梁柯志）