來源：北京商報(bào)?

　　作者：宋亦桐

　　在數(shù)字化浪潮洗禮之下，銀行面臨著提升服務(wù)質(zhì)量、優(yōu)化運(yùn)營效率、加強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)防控等多方面挑戰(zhàn)，新興技術(shù)成為破局關(guān)鍵。當(dāng)傳統(tǒng)銀行遇上科技“新寵”DeepSeek，一場金融服務(wù)的“變身大秀”華麗開場。2月11日，北京商報(bào)記者梳理發(fā)現(xiàn)，近日包括郵儲(chǔ)銀行、北京銀行、重慶銀行、江蘇銀行、蘇商銀行在內(nèi)的多家銀行均已完成DeepSeek本地化部署。從智能風(fēng)控到個(gè)性化服務(wù)，從網(wǎng)點(diǎn)運(yùn)營到遠(yuǎn)程服務(wù)，這場銀行與科技的深度融合，還將帶來哪些超乎想象的可能？

　　遠(yuǎn)程銀行更智能

　　在過去，銀行的遠(yuǎn)程服務(wù)主要依賴于人工客服電話，客戶撥打熱線，常常面臨漫長的等待時(shí)間，通話過程中，也可能會(huì)因?yàn)榭头藛T對業(yè)務(wù)的熟悉程度參差不齊，無法得到準(zhǔn)確高效的解答，隨著DeepSeek大模型的引入，這一局面將得到根本性的改變。

　　在遠(yuǎn)程服務(wù)領(lǐng)域，DeepSeek為智能客服賦予了強(qiáng)大的語義理解和邏輯推理能力。郵儲(chǔ)銀行依托自有大模型“郵智”，本地部署并集成DeepSeek-V3模型和輕量DeepSeek-R1推理模型。在遠(yuǎn)程銀行服務(wù)領(lǐng)域，利用多步驟推理優(yōu)化能力，增強(qiáng)手機(jī)銀行陪伴式數(shù)字員工能力，優(yōu)化座席助手與智能陪練，提升客服專業(yè)性和工作效率。郵儲(chǔ)銀行表示，在特定測評(píng)集/任務(wù)上，“小郵助手”使用DeepSeek的蒸餾模型，增加了邏輯推理相關(guān)階段，處理效率和客戶體驗(yàn)相較之前有了較大提升。

　　重慶銀行則利用DeepSeek大模型對智能客服知識(shí)庫進(jìn)行深度解析，實(shí)現(xiàn)了更加精準(zhǔn)的語義理解、邏輯推理和多輪對話能力。北京銀行在客服助手等關(guān)鍵業(yè)務(wù)場景試點(diǎn)應(yīng)用DeepSeek系列大模型，提升服務(wù)質(zhì)量和效率。

　　而在網(wǎng)點(diǎn)運(yùn)營方面，傳統(tǒng)模式下，業(yè)務(wù)辦理流程繁瑣，從排隊(duì)取號(hào)到柜臺(tái)辦理，每一個(gè)環(huán)節(jié)都耗費(fèi)大量時(shí)間和人力成本，DeepSeek賦能的成效同樣顯著。郵儲(chǔ)銀行探索AI端側(cè)創(chuàng)新應(yīng)用，拓展數(shù)字柜員服務(wù)場景，推動(dòng)網(wǎng)點(diǎn)智慧運(yùn)營，助力客戶體驗(yàn)提升。

　　這些銀行的實(shí)踐表明，從傳統(tǒng)模式到引入DeepSeek模式，銀行的遠(yuǎn)程服務(wù)與網(wǎng)點(diǎn)運(yùn)營實(shí)現(xiàn)了從人力密集型向智能化、高效化的“變身”。

　　不過從實(shí)踐來看，技術(shù)層面仍面臨著諸多挑戰(zhàn)，核心之一便是模型的精準(zhǔn)適配問題。一位銀行業(yè)人士直言，數(shù)字柜員需要處理各式各樣的業(yè)務(wù)咨詢和辦理請求，涵蓋儲(chǔ)蓄、信貸、理財(cái)?shù)榷鄠€(gè)領(lǐng)域，業(yè)務(wù)場景復(fù)雜多樣，每種場景對模型的理解和處理能力要求各異。DeepSeek大模型雖然具備強(qiáng)大的通用能力，但要將其精準(zhǔn)適配到銀行具體業(yè)務(wù)場景，就需要對模型進(jìn)行大量的針對性訓(xùn)練和優(yōu)化，銀行的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)往往涉及客戶隱私和商業(yè)機(jī)密，如何在保障數(shù)據(jù)安全的前提下，利用這些數(shù)據(jù)對模型進(jìn)行有效訓(xùn)練，成為一大技術(shù)難關(guān)。

　　天使投資人、資深人工智能專家郭濤強(qiáng)調(diào)，對于DeepSeek而言，其在應(yīng)用過程中面臨的挑戰(zhàn)包括數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)問題、模型的準(zhǔn)確性和可靠性問題以及員工對新技術(shù)的接受度和培訓(xùn)問題等。銀行需要建立完善的數(shù)據(jù)治理體系，確保數(shù)據(jù)的安全和合規(guī)使用；同時(shí)加強(qiáng)對員工的培訓(xùn)和支持，幫助他們更好地適應(yīng)和利用新技術(shù)。

　　風(fēng)控防線更精準(zhǔn)

　　回顧銀行大模型的發(fā)展歷程，已經(jīng)從初步應(yīng)用探索階段進(jìn)入了深度融合拓展階段。在初期，銀行主要將大模型應(yīng)用于智能客服、辦公輔助、智能營銷輔助以及風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警與監(jiān)控等領(lǐng)域。通過大模型分析客戶數(shù)據(jù)，挖掘潛在需求，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營銷；同時(shí)，嘗試?yán)么竽Ｐ蛯灰讛?shù)據(jù)、客戶行為等進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，識(shí)別潛在的欺詐行為和風(fēng)險(xiǎn)事件。

　　在深度融合與拓展階段，銀行更加注重將大模型深度嵌入核心業(yè)務(wù)流程，尤其是在風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與預(yù)警這一關(guān)鍵環(huán)節(jié)。傳統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型由于依賴有限的數(shù)據(jù)維度和簡單算法，往往忽略市場趨勢、行業(yè)競爭格局等重要因素，難以全面、精準(zhǔn)地評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)。而DeepSeek憑借強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析與預(yù)測能力，為銀行業(yè)帶來了革命性的變化。

　　江蘇銀行依托“智慧小蘇”大語言模型服務(wù)平臺(tái)，本地化部署微調(diào)DeepSeek-VL2多模態(tài)模型、輕量DeepSeek-R1推理模型。利用識(shí)別結(jié)果結(jié)合外部數(shù)據(jù)等方式智能檢測校驗(yàn)合同信息，對風(fēng)險(xiǎn)較高的交易提前發(fā)出預(yù)警，有效防范潛在的信貸風(fēng)險(xiǎn)。利用DeepSeek模型優(yōu)化后，識(shí)別及預(yù)警響應(yīng)速度提升20%。

　　蘇商銀行通過融合DeepSeek系列模型技術(shù)，構(gòu)建起“數(shù)據(jù)+算法+算力+場景”四位一體的智能決策體系。該體系已成功應(yīng)用于信貸風(fēng)控、反欺詐監(jiān)測等20余個(gè)業(yè)務(wù)場景，盡調(diào)報(bào)告生成效率提升40%。

　　在實(shí)際應(yīng)用中，蘇商銀行相關(guān)負(fù)責(zé)人在接受北京商報(bào)記者采訪時(shí)表示，“針對DeepSeek系列模型，結(jié)合了本行特有的私域數(shù)據(jù)，構(gòu)建了一個(gè)專門的知識(shí)庫體系，并利用不斷改進(jìn)的RAG（增強(qiáng)檢索）技術(shù)，進(jìn)一步優(yōu)化了模型輸出的質(zhì)量，使其更加貼合我行的實(shí)際應(yīng)用場景。例如，過去在智能報(bào)告等場景中使用的基座模型，正逐步被DeepSeek-R1取代，經(jīng)過實(shí)際生產(chǎn)數(shù)據(jù)測試，DeepSeek-R1在一些推理要求較高的場景（比如畫像生成）中表現(xiàn)出了較強(qiáng)的優(yōu)勢，這也為今后將其推廣到更多相似場景提供了信心”。

　　市場風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警方面，DeepSeek也可以實(shí)時(shí)監(jiān)測全球金融市場動(dòng)態(tài)，包括股票、債券、外匯等各類金融市場的價(jià)格波動(dòng)、交易量變化等，通過對歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的分析，捕捉到市場趨勢的細(xì)微變化，提前發(fā)出風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警。北京商報(bào)記者通過DeepSeek測算后發(fā)現(xiàn)，當(dāng)想改變某一類理財(cái)產(chǎn)品的持倉比例時(shí)，DeepSeek可以快速分析行業(yè)情況，判斷是否存在風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)，并及時(shí)向銀行發(fā)出預(yù)警，幫助銀行提前調(diào)整投資組合。

　　郭濤稱，DeepSeek可以實(shí)時(shí)更新和學(xué)習(xí)最新的數(shù)據(jù)和信息，確保提供的操作指南和案例處理方式是最新的，這是傳統(tǒng)靜態(tài)數(shù)據(jù)庫無法比擬的。此外，它能夠整合多源數(shù)據(jù)，運(yùn)用復(fù)雜的算法模型進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測和評(píng)估，提供更為精準(zhǔn)和全面的決策支持。

　　中小銀行彎道超車機(jī)會(huì)來了？

　　對于中小銀行而言，在發(fā)展人工智能技術(shù)的道路上往往面臨著技術(shù)資源有限、成本控制嚴(yán)格等難題。“DeepSeek系列技術(shù)對中小銀行發(fā)展人工智能技術(shù)具有非常大的幫助，尤其是其推理能力和計(jì)算能力較強(qiáng)的同時(shí)推理成本較低，適合用于落地特定場景下的密集調(diào)用。”上述蘇商銀行相關(guān)負(fù)責(zé)人表示，“未來我行會(huì)結(jié)合金融特色的私域數(shù)據(jù)進(jìn)行技術(shù)難度較高的強(qiáng)化學(xué)習(xí)微調(diào)，使其更好地服務(wù)業(yè)務(wù)條線，實(shí)現(xiàn)銀行業(yè)務(wù)和內(nèi)部管理的全面智能化轉(zhuǎn)型。具體場景上，我們也會(huì)結(jié)合DeepSeek的特點(diǎn)，繼續(xù)圍繞智能信貸、智能風(fēng)控、智能投顧、智能客服、智能辦公和智能研發(fā)等業(yè)務(wù)場景，加速推進(jìn)‘AI+金融’戰(zhàn)略向縱深發(fā)展。”

　　重慶銀行透露，有序推進(jìn)大模型技術(shù)在金融領(lǐng)域的創(chuàng)新應(yīng)用，構(gòu)建“技術(shù)創(chuàng)新+場景賦能”雙輪驅(qū)動(dòng)的智能金融生態(tài)，探索以人工智能重塑金融服務(wù)新模式，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)質(zhì)量及效率雙重提升。

　　在業(yè)務(wù)應(yīng)用方面，北京銀行利用大模型技術(shù)，打造了AIB小京智能體、“京信妙筆”智能報(bào)告等工具，已在信貸、營銷、運(yùn)營、合規(guī)、審計(jì)等金融場景落地應(yīng)用90余個(gè)，該行表示，將以AI為引擎，持續(xù)融入金融智能化浪潮，不斷強(qiáng)化算力支撐，優(yōu)化模型訓(xùn)練與推理能力，全力構(gòu)建更加安全、高效的人工智能應(yīng)用體系。

　　銀行培訓(xùn)專家、領(lǐng)悟時(shí)代數(shù)字研究院首席研究員唐樹源認(rèn)為，從長遠(yuǎn)看，DeepSeek等大語言模型將從流程自動(dòng)化、服務(wù)智能化和組織協(xié)作模式變革三方面重塑銀行業(yè)。在業(yè)務(wù)流程上，傳統(tǒng)依賴人工的重復(fù)性工作（如合同質(zhì)檢、郵件分類）正被自動(dòng)化替代。服務(wù)模式方面，DeepSeek推動(dòng)從“標(biāo)準(zhǔn)化服務(wù)”向“個(gè)性化交互”轉(zhuǎn)變。例如，其自然語言處理能力使智能客服更精準(zhǔn)，而客戶數(shù)據(jù)分析能力可生成定制化理財(cái)方案，甚至輔助營銷文案創(chuàng)作。

　　技術(shù)的進(jìn)步永不止步，銀行業(yè)也需不斷自我革新。唐樹源進(jìn)一步指出，更深層的變革在于組織協(xié)作，AI不再僅是工具，而是“決策參與者”。例如，風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中，DeepSeek整合多維度數(shù)據(jù)（信用記錄、交易行為）生成建議，但最終決策仍需人類結(jié)合市場情緒、政策趨勢等非結(jié)構(gòu)化信息綜合判斷。未來，銀行可能形成“AI處理數(shù)據(jù)—人類制定策略”的協(xié)同模式，甚至催生如“AI合規(guī)官”“智能投研助理”等新崗位。