<section>风头正盛的开源 AI 大模型 DeepSeek 的 “金融朋友圈” 正不断扩容。<br/><br/></section>
<section>据不完全统计，包括江苏银行、苏商银行、重庆农商行等中小银行机构，新华保险等保险机构，中信建投、国泰君安等券商，以及汇添富、富国基金等公募基金公司在内的金融机构纷纷 “尝鲜” DeepSeek，探索相关应用场景。<br/><br/></section>
<p>在这场接入 DeepSeek 的浪潮中，中小金融机构的身影随处可见。在部分从业者看来，DeepSeek 可能为中小金融机构提供 “弯道超车” 的契机。“中小金融机构往往面临资源有限、技术积累不足的问题，DeepSeek 的开源性质为它们提供了快速追赶的可能。通过采用 DeepSeek，中小金融机构能够以较低的成本获得先进的 AI 能力，从而在客户服务、风险管理等方面实现显著提升。” 中国信息协会常务理事、国研新经济研究院创始院长朱克力在接受《金融时报》记者采访时表示。<br/><br/><em><strong>机构争相布局 应用多点开花</strong></em></p>
<p><br/>1 月 20 日，DeepSeek 上线并开源 DeepSeek-R1。基于其在数学、代码、自然语言推理等任务上的超强性能，以及低成本、开源优势，DeepSeek-R1 一经发布便引发国内外广泛关注。随后，各行各业 “跑步上车”，金融机构亦加紧推进 DeepSeek 系列模型的本地化部署，应用场景多点开花。<br/><br/></p>
<section>例如，邮储银行将在 “邮智” 大模型基础上，借助 DeepSeek 的技术能力，进一步探索其在金融场景的更多特色化服务应用。比如，在风险防控领域，高效分析并自动生成案件分析报告，提升可疑点识别效率与准确性，增强反欺诈主动防御能力。<br/><br/></section>
<section>国泰君安表示，已完成 DeepSeek-R1 模型的本地化部署，并应用于 “君弘灵犀” 大模型中，赋能智能问答、智投服务、投教、行业研究、市场分析、合规风控等多个核心业务场景。<br/><br/></section>
<section>北大方正人寿正式上线基于 DeepSeek 大模型的智能展业助手——“方灵”。初期 “方灵” 助手将解锁 “知识智能检索” 的基础功能，作为 E 行销智能助手，为代理人提供涵盖保险基础概念、法律法规、监管政策、保险产品销售理念、保险行业发展趋势等内容的全方位解答。<br/><br/></section>
<section>“DeepSeek 之所以能够迅速吸引金融机构的目光，首先在于其开源的特性。” 上海金融与发展实验室首席专家、主任曾刚在接受《金融时报》记者采访时表示，与传统封闭式 AI 模型不同，DeepSeek 通过开放代码和模型架构，为用户提供了更大的自由度和可定制性。这种开放性使得金融机构能够根据自身需求，灵活调整模型的功能和性能，从而开发出更贴合业务场景的解决方案。例如，银行可以利用 DeepSeek 优化风险评估模型，证券公司可以通过其提升市场预测的精度，而保险公司则可以借助其改进理赔流程的自动化程度。<br/><br/></section>
<section>从业内反馈来看，DeepSeek 在提升服务效能、升级风控能力、提高运营效率、创新业务模式等多个方面展现出巨大的潜力。<br/><br/></section>
<section>苏商银行表示，创新应用 DeepSeek-VL2 多模态模型，通过构建 “多模态技术 + 混合专家框架” 的创新体系，实现对嵌套表格、影像资料等复杂场景材料的精准解析，将信贷材料综合识别准确率提升至 97% 以上。该技术使信贷审核全流程效率提升了 20%。<br/><br/></section>
<section>朱克力表示，作为开源 AI 大模型，DeepSeek 为金融业带来前所未有的灵活性，金融机构可根据自身需求进行定制和优化，降低对外部供应商的依赖。同时，DeepSeek 有望解决金融大模型发展面临的算力、成本等挑战，通过高效的算法和架构设计，提升运算效率，降低部署成本，使得金融机构能更经济地利用 AI 技术提升服务质量和风险管理能力，开创新的业务模式。<br/><br/><em><strong>中小机构迎补短板契机</strong></em><br/><br/></section>
<section>据了解，与传统大模型动辄千万乃至上亿的投入而言，银行本地化部署 DeepSeek 的成本可以低至不足百万元。在一些金融从业者看来，DeepSeek 可能为中小金融机构提供了一次 “弯道超车” 的机会，更多中小银行将因此受益。<br/><br/></section>
<section>“传统 AI 模型的训练和部署往往需要巨大的计算资源和资金投入，这对许多中小型金融机构来说是难以承受的。而 DeepSeek 的出现，为这一问题提供了新的解决方案。” 曾刚表示，传统上，金融科技的高门槛让中小机构难以参与竞争，而 DeepSeek 等工具的普及可能降低技术使用的门槛，使中小机构能够以较低的成本获得先进的技术能力，这种 “技术民主化” 有助于缩小中小机构与大型机构之间的差距。通过部署 DeepSeek 等技术工具，中小金融机构可以获得高效的数据挖掘、分析和预测能力，进而能够快速获取市场洞察，优化决策流程，从而在某些细分领域实现突破。</section>
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<section>曾刚也指出，DeepSeek 作为一种新兴的技术工具，确实可能为中小金融机构弥补短板，并获得一些发展机遇。但 “弯道超车” 可能并不现实，毕竟大机构使用相同的工具，能力可能更强。另外，中小金融机构在使用这类技术时也面临一些挑战：一方面是数据质量与隐私问题，中小机构的数据积累可能不足，数据质量参差不齐，同时还需应对数据隐私和合规风险；另一方面是技术依赖与竞争压力。过度依赖外部技术供应商可能导致核心竞争力不足，且大型机构也可能迅速采用类似技术，进一步加剧竞争。<br/><br/></section>
<section><em><strong>AI 幻觉仍是普遍问题</strong></em><br/><br/></section>
<section>当前生成式 AI 虽然已经有了重大突破，但 AI 幻觉仍是普遍问题，DeepSeek 也不例外。有使用者在社交媒体上晒出了其在向 DeepSeek 提问 “推荐几家新开的网红店” 时，得到了 “瞎编的谎话”——DeepSeek 编造了根本不存在的地方，其推荐的地址和卖点都是假的。<br/><br/></section>
<section>当记者询问 “为什么会一本正经的胡说八道时”，DeepSeek 给出了这样的回答：DeepSeek 作为一个大型语言模型，虽然经过大量数据训练和算法优化，但在生成内容时仍可能出现不准确或错误的情况。这种现象主要由以下几个原因导致：数据依赖特性，语义关联局限，表达机制特点，技术发展阶段。同时，它给使用者提出的使用建议为：对专业领域内容保持验证习惯，提供更明确的上下文约束条件，使用最新知识检索功能辅助判断。<br/><br/></section>
<section>曾刚表示，AI 幻觉是指生成式 AI 在缺乏真实数据支持时，可能生成不准确甚至虚假的信息。在金融领域，这种问题可能带来严重后果。例如，在风险评估中，AI 可能基于错误的推断生成虚假的风险预测，导致决策失误；在客户服务中，AI 可能提供不准确的金融建议，损害客户利益。这种现象不仅影响金融机构的运营效率，还可能引发法律和声誉风险。应对 AI 幻觉的技术路径包括引入领域知识约束，多模态数据验证，强化人机协作，以及动态优化与反馈机制。<br/><br/></section>
<section>“尽管生成式 AI 取得重大突破，但 AI 幻觉和数据安全、隐私保护问题仍需重视。” 朱克力表示，在金融领域应用大模型时，应建立完善的数据验证和纠错机制，确保 AI 生成的信息准确无误。同时，需加强数据加密和访问控制，确保数据在传输、存储、处理过程中的安全性。此外，金融机构还应遵循相关法律法规，确保客户隐私得到充分保护。通过技术手段与制度建设相结合，金融领域可以在享受 AI 带来便利的同时，有效应对这些挑战。</section>
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<section><strong>来源：金融时报客户端 原文标题《好用吗？金融机构实测 DeepSeek！》记者：徐贝贝 编辑：段嘉希</strong></section>
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新华保险

江苏银行

<p>开源 AI 大模型 DeepSeek 在金融行业的应用不断扩展，江苏银行、新华保险等多家金融机构纷纷尝试。DeepSeek 为中小金融机构提供了低成本的 AI 能力，助力其在客户服务和风险管理等方面提升效率。自 1 月 20 日上线以来，DeepSeek-R1 因其强大性能和开源优势受到广泛关注，金融机构加快本地化部署，探索多种应用场景。</p>

- DeepSeek 开源 AI 大模型在金融机构中广泛应用。  
- 中小银行借助 DeepSeek 实现技术追赶，降低成本。  
- AI 幻觉问题仍需关注，影响金融决策与客户服务。  