央广网北京3月12日消息（记者 宓迪）日前，中国工商银行宣布完成DeepSeek最新开源大模型的私有化部署，并将其接入行内“工银智涌”大模型矩阵体系，推动金融业务场景的智能化升级。记者关注到，近段时间，中国邮政储蓄银行、浦发银行、北京银行、江苏银行等多家银行均宣布引入DeepSeek大模型，探索相关应用。

如何看待这一趋势？专家表示，大模型的广泛渗透，不仅助力银行拓展服务边界、优化管理效能，在合规监测与风险管控等关键领域也有积极应用。此外，DeepSeek大模型还有效弥合了中小银行与大型金融机构的技术鸿沟。

多家银行引入DeepSeek大模型

一段时间以来，人工智能平台深度求索（DeepSeek）持续引发关注，银行业也对此开展了广泛探索。据记者不完全梳理，今年以来，多家银行已对外宣布引入DeepSeek大模型，探索相关应用。

国有大行方面，除了工行以外，邮储银行此前宣布，其依托自有大模型“邮智”，第一时间本地部署并集成DeepSeek-V3模型和轻量DeepSeek-R1推理模型。“邮智”大模型通过引入并应用DeepSeek能力，复杂多模态、多任务处理、算力节约、效能提升等方面将得到进一步增强。

股份行方面，浦发银行称，其基于昇腾Atlas 800T A2算力集群，快速完成DeepSeek-R1 671B大模型的部署，融合“五横六纵”企业级知识库，嵌入数字员工助手应用，赋能智能问答、指标问答、财务分析、报告写作等多个应用场景。

在城商行等方面，北京银行、江苏银行等亦已宣布引入DeepSeek大模型并探索开展相关应用。

助力银行拓展服务边界

苏商银行特约研究员薛洪言对央广网记者表示，现阶段，银行引入DeepSeek大模型主要呈现双重价值路径：一方面通过替代重复性人力密集型工作实现降本增效，另一方面作为智能超级助手赋能员工，系统性提升决策智能化水平。大模型的广泛渗透，不仅助力银行拓展服务边界、优化管理效能，在合规监测与风险管控等关键领域也有积极应用。

“DeepSeek大模型还有效弥合了中小银行与大型金融机构的技术鸿沟，使区域性银行能够依托灵活机制与属地化优势，在精准服务实体经济过程中培育特色竞争力，进而重塑银行业生态格局。”薛洪言对记者表示。

“银行业作为对数据和数字信息技术依赖度较高的行业，本身对数据处理技术具有较高的依赖，DeepSeek采用开源做法降低了其对人工智能（AI）、大模型等的使用成本，多家银行机构快速接入DeepSeek系列模型或者对其进行本地化部署优化自身大模型工具。”中国邮政储蓄银行研究员娄飞鹏对央广网记者表示，总体来看，DeepSeek在很大程度上开启了AI在银行业应用的新模式，有助于推动银行业加快发展数字金融，推进金融数字化转型。未来将会在更多领域探索应用。

银行业纷纷引入DeepSeek，对消费者而言有何影响？“对于金融消费者而言，银行智能化升级将直接带来服务体验的跃升，体现为信贷可得性提高以及定制化服务的普及等。”薛洪言表示，如借助大模型赋能，银行可以以更低成本为用户提供专业级的定制化资产配置服务，将原本高净值客户专属的财富管理服务转化为普惠化的专业理财解决方案，切实提升金融服务的覆盖广度与体验深度。

对于金融大模型应用，目前银行业还面临哪些挑战？对此，娄飞鹏对记者表示，面对AI技术发展，商业银行在应用时需要注意技术背后的风险，结合对技术的研判建立应急预案和风险管理框架。一是数据安全问题。特别是开源大模型如果受到恶意攻击，可能给银行业数据安全等带来新的挑战，需要银行业及时做好模型的安全防护和漏洞修复。二是AI在决策过程中受历史数据等影响，可能会存在路径依赖等问题，需要银行业定期审查和测试AI模型，建立完善的数据验证和纠错机制，努力提高AI生成信息的准确性，减少AI幻觉问题出现。三是AI作为新兴技术，有效应用可以提高银行人员的产出效率，银行业需要辩证看待人工智能对人力的影响，重视并培养金融和科技兼具的复合型人才。