DeepSeek驱动下的银行金融科技新变革

随着DeepSeek的推出，银行金融科技领域迎来了新的研究热点。多家银行的金融科技负责人向财联社透露，他们已经着手评估并测试DeepSeek对银行业务的影响。兴业银行的相关人员特别指出，在春节前便已完成了初步测试工作。

2月5日，一位股份制银行的首席技术官向财联社表示，当前多数银行主要利用大模型进行内部效率提升，而对于外部客户服务的应用则更为审慎。然而，随着DeepSeek等高效能低成本模型的出现，预计未来银行将更广泛地推广这些技术应用。同时，另一家大型股份制银行科技管理部的负责人强调，选择本地部署方案不仅出于安全考量，也为了满足业务场景的需求，而此前的研究多集中在海外模型上。

江苏银行近日宣布成功实现了DeepSeek-VL2多模态模型和DeepSeek-R1推理模型的本地化部署，分别应用于智能合同质检和自动化估值对账场景中，通过挖掘和分析海量金融数据以提高工作效率。这一进展标志着国内银行正在积极拥抱新技术，探索如何将DeepSeek融入到日常运营当中。与此同时，浙商证券的一份报告指出，DeepSeek代表了国产大模型推理能力的提升，预示着各领域的大模型应用将会加速落地，并带来革新。

尽管如此，上述首席技术官认为短期内DeepSeek不会对金融科技产生根本性的改变，因此不能立即减少银行在科技上的投资。但长远来看，一旦找到与银行业务结合的最佳点，便有可能降低投入成本，实现更大的价值转化。此外，由于大模型在数据黑盒输入输出方面存在一定的不可解释性，这给金融业务的安全性和伦理逻辑带来了挑战。不过，目前银行体系对于大模型的应用仍处于开放探索阶段，尚未有严格的验收要求，这也意味着银行有机会根据自身需求开发和优化自有模型。