“以前由于成本太高，中小银行应用AI技术的程度并不算高。但DeepSeek大模型改变了这一局面，我行正着手部署这款大模型。通过应用这项技术，贷款业务在未来也许能完全做到无人审批。”某城商行董事长对记者说。

　　凭借高性能、低成本和开源属性，DeepSeek大模型引发金融科技圈的高度关注，多家银行启动了深度研究测试，还有不少银行完成了本地化部署。

　　

可帮助银行重塑业务模式

　　不仅工商银行、建设银行、邮储银行、招商银行等国有行及股份行引入DeepSeek大模型并实现定制化训练，北京银行、江苏银行、青岛农商行、重庆农商行、苏商银行、众邦银行等中小银行也在智能运维、智能招聘、智能决策等方面探索应用DeepSeek大模型。

　　“开源生态下的技术平权，可以让更多银行尤其是中小银行以较低成本应用AI技术，促进数字化转型。DeepSeek大模型的成本优势，有助于缩小中小银行与大型银行在金融科技等方面的技术差距。”某中小银行人士说。

　　“部署DeepSeek大模型的先行者中，不少是中小银行。成本和技术门槛下降，或为中小银行数字化转型提供弯道超车机会。”银河证券研报分析称。

　　谈及DeepSeek大模型会给银行带来哪些业务创新时，多位业内人士均提及，未来贷款业务无人审批有望实现，银行或将更多人力转向高附加值领域。多家银行表示，通过创新应用DeepSeek大模型，已成功破解非标材料处理难题，大幅提高信贷材料综合识别准确率。

　　防范潜在的信贷风险对银行而言至关重要。“合同质检是当下DeepSeek大模型在银行业的重要应用场景。通过应用大模型，银行合同质检的准确率显著提升。通过降低风险、节约成本、提升效率和支持业务创新，DeepSeek大模型将为银行带来多维度的收益。”上海金融与发展实验室主任曾刚表示。

　　

数据安全等问题备受关注

　　不可否认，目前银行对DeepSeek等大模型的应用仍较为基础，更多体现在业务流程的优化方面，例如智能客服、合同质检、估值对账以及办公流程优化，而在财富管理、投资策略与战略制定等方面存在一定局限性，尚未与银行核心业务实现深度融合。其背后原因可能是人们对于数据安全等问题的担忧。

　　银河证券研报分析称，银行在使用DeepSeek等大模型开展业务时，如果未对客户数据进行脱敏或者加密处理，可能会导致客户的身份信息、账户余额、交易记录等敏感信息泄露。

　　业内认为，银行应对相关数据进行脱敏处理，在保障数据安全的同时，实现数据价值的挖掘与利用。此外值得注意的是，即便银行对敏感数据进行了本地化、脱敏处理，在数据传输和使用过程中，仍存在潜在风险。

　　“客观来讲，DeepSeek大模型应用给金融监管部门提出了更高要求。伴随DeepSeek大模型的广泛应用，数据安全、客户隐私保护以及交易过程中信息披露的有效性、透明性可能会产生一些问题。下一步，银行需客观评估相关风险，监管部门也需出台相关政策，更好地发挥DeepSeek等大模型的作用。”清华大学国家金融研究院院长田轩告诉中国证券报记者。

　　

（文章来源：中国证券报）

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