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“最近我們都在討論DeepSeek，雖然還沒(méi)到應(yīng)用層面，但都在想怎樣跟上這波浪潮?！币晃汇y行人士對(duì)《國(guó)際金融報(bào)》記者感慨道。

近日，DeepSeek在全球迅速走紅。《國(guó)際金融報(bào)》記者注意到，目前，江蘇銀行已引入了新模型，也有銀行將之用于宣傳，而該新工具在銀行大模型應(yīng)用方面的技術(shù)突破價(jià)值更是引發(fā)業(yè)內(nèi)人士深思。

受訪專家指出，隨著DeepSeek及今后人工智能（AI）模型不斷迭代，單次推理計(jì)算成本逐步降低，算力基礎(chǔ)設(shè)施產(chǎn)能將逐步提升，這標(biāo)志著大模型應(yīng)用從“技術(shù)可行性驗(yàn)證”轉(zhuǎn)向“經(jīng)濟(jì)可行性落地”的關(guān)鍵拐點(diǎn)。

銀行下場(chǎng)“吃螃蟹”

2025年初，總部位于杭州的幻方量化旗下AI公司深度求索（DeepSeek）研發(fā)的DeepSeek-R1模型橫空出世，迅速成為春節(jié)期間的大爆款。只需點(diǎn)開(kāi)深度思考和聯(lián)網(wǎng)功能，再簡(jiǎn)單輸入指令，一位博文廣識(shí)的“賽博好友”便出現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)另一端。本土化的數(shù)據(jù)庫(kù)賦予其極高的遣詞造句能力，較ChatGPT更低的價(jià)格門(mén)檻使其飛速傳播，仿佛只是一夜之間，DeepSeek就成為了網(wǎng)絡(luò)時(shí)尚單品。

也有銀行借DeepSeek的火爆，趁熱打鐵地做了場(chǎng)別樣的宣傳。《國(guó)際金融報(bào)》記者注意到，在近日的一則推送中，海安農(nóng)商銀行通過(guò)與DeepSeek對(duì)話的形式，從資本實(shí)力、市場(chǎng)份額等多維度做了深度、全面的自我介紹，十分吸引眼球。

而在娛樂(lè)大眾的功能之外，DeepSeek還引發(fā)了行業(yè)人士更深層次的思考。記者在采訪中發(fā)現(xiàn)，DeepSeek模型的技術(shù)突破價(jià)值成為多位專家的關(guān)注點(diǎn)。

近年來(lái)，做好數(shù)字金融大文章、推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型已成為銀行業(yè)的共識(shí)。在近兩年的財(cái)報(bào)中，有多家上市銀行針對(duì)人工智能大模型的發(fā)展表達(dá)了積極態(tài)度，并披露了發(fā)展人工智能大模型的規(guī)劃或進(jìn)展。

此次，江蘇銀行成為上市銀行中第一家“吃螃蟹”的機(jī)構(gòu)。據(jù)公眾號(hào)“蘇銀數(shù)字金融”披露的消息，江蘇銀行依托“智慧小蘇”大語(yǔ)言模型服務(wù)平臺(tái)，成功本地化部署微調(diào)DeepSeek-VL2多模態(tài)模型、輕量DeepSeek-R1推理模型，分別運(yùn)用于智能合同質(zhì)檢和自動(dòng)化估值對(duì)賬場(chǎng)景中。

“DeepSeek模型所具備的應(yīng)用能力多元，擁有強(qiáng)大的邏輯推理和自然語(yǔ)言處理水平，能夠?qū)崿F(xiàn)高性價(jià)比的部署?！彼叵仓茄懈呒?jí)研究員蘇筱芮對(duì)記者指出。

浙商證券研報(bào)顯示，DeepSeek-V3整個(gè)訓(xùn)練過(guò)程僅用了不到280萬(wàn)GPU（圖形處理器）小時(shí)，相比之下，美國(guó)互聯(lián)網(wǎng)巨頭元宇宙平臺(tái)公司（Meta）發(fā)布的Llama3-405B的訓(xùn)練時(shí)長(zhǎng)是3080萬(wàn)GPU小時(shí)。DeepSeek-V3的訓(xùn)練成本約為557.6萬(wàn)美元，而OpenAI（美國(guó)開(kāi)放人工智能研究中心）為聊天機(jī)器人ChatGPT發(fā)布的語(yǔ)言模型GPT-4的訓(xùn)練成本則高達(dá)數(shù)億美元。

為何此次新模型的發(fā)布引發(fā)金融界的廣泛關(guān)注？蘇筱芮認(rèn)為，除物美價(jià)廉的因素外，DeepSeek與其他一些AI大模型有所不同的是，其母公司專長(zhǎng)于私募基金，擁有更強(qiáng)的金融基因。

國(guó)金證券計(jì)算機(jī)首席分析師孟燦在接受采訪時(shí)分析，DeepSeek具備客戶視角思維和上下文理解的核心優(yōu)勢(shì)，從經(jīng)營(yíng)角度來(lái)看，AI思考的路徑呈現(xiàn)與人工審核結(jié)合，可以提高銀行決策的嚴(yán)謹(jǐn)性和專業(yè)性。

須重視安全性與準(zhǔn)確性

中國(guó)銀行業(yè)協(xié)會(huì)在此前發(fā)布的《2024年度中國(guó)銀行業(yè)發(fā)展報(bào)告》指出，金融與人工智能有天然的契合點(diǎn)，AI大模型技術(shù)能夠充分挖掘銀行業(yè)的海量數(shù)據(jù)，而銀行業(yè)具有適用AI大模型技術(shù)的豐富場(chǎng)景。當(dāng)前AI大模型正推進(jìn)我國(guó)銀行業(yè)服務(wù)、營(yíng)銷(xiāo)、產(chǎn)品等領(lǐng)域的全面革新，催化“未來(lái)銀行”加速到來(lái)。

隨著生成式AI技術(shù)加速滲透金融業(yè)，銀行業(yè)對(duì)大模型的探索已從早期技術(shù)驗(yàn)證邁向規(guī)?；瘧?yīng)用階段。當(dāng)前AI大模型在銀行業(yè)的落地路徑為何？有何風(fēng)險(xiǎn)與挑戰(zhàn)？

“自ChatGPT問(wèn)世以來(lái)，銀行就已經(jīng)投入了大量資源進(jìn)行算力儲(chǔ)備和自有金融大模型的開(kāi)發(fā)。在DeepSeek以及今后新的人工智能模型不斷迭代的過(guò)程中，單次推理計(jì)算成本逐步降低，意味著算力基礎(chǔ)設(shè)施產(chǎn)能將逐步提升，這也標(biāo)志著大模型應(yīng)用從‘技術(shù)可行性驗(yàn)證’轉(zhuǎn)向‘經(jīng)濟(jì)可行性落地’的關(guān)鍵拐點(diǎn)。”一位銀行業(yè)資深人士告訴記者，“前期Kimi、豆包的營(yíng)銷(xiāo)熱潮和此次DeepSeek傳播熱度，也在全社會(huì)實(shí)現(xiàn)了AI的普及教育，公眾對(duì)金融行業(yè)AI應(yīng)用的接受度會(huì)進(jìn)一步提升，而國(guó)家對(duì)人工智能產(chǎn)業(yè)的戰(zhàn)略扶持與規(guī)劃，也將對(duì)后繼產(chǎn)業(yè)人才培養(yǎng)帶來(lái)很大幫助?！?/p>

銀行是經(jīng)營(yíng)管理風(fēng)險(xiǎn)的機(jī)構(gòu)，如何妥善處理人工智能大模型引入的安全風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題非常關(guān)鍵。

“在AI當(dāng)前應(yīng)用中，我們面臨的較大困擾是AI幻覺(jué)，即AI對(duì)輸入數(shù)據(jù)的誤解、過(guò)度泛化或在推理過(guò)程中的錯(cuò)誤。可以說(shuō)AI‘想象’出了某些不存在的事物或信息，就像人類在夢(mèng)中或幻覺(jué)中看到的事物一樣?！鄙鲜鲢y行業(yè)人士向記者進(jìn)一步介紹道，“這就要求我們對(duì)錯(cuò)誤信息進(jìn)行識(shí)別，一方面，借助DeepSeek開(kāi)源的可解釋性工具鏈，使模型決策路徑透明度提升；另一方面，對(duì)企業(yè)的知識(shí)庫(kù)進(jìn)行隔離，避免產(chǎn)生信息污染，并導(dǎo)致惡性循環(huán)。”

孟燦也指出，在大模型的使用過(guò)程中，銀行需要重點(diǎn)注意數(shù)據(jù)安全問(wèn)題，把握好關(guān)鍵數(shù)據(jù)的邊界?！癆I大模型與客戶的每次對(duì)話都涉及客戶隱私。此外，數(shù)據(jù)被動(dòng)收集可能涉及知識(shí)產(chǎn)權(quán)等問(wèn)題”。

“從長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看，銀行或?qū)⒅鸩酵瓿苫贏I應(yīng)用的金融服務(wù)生態(tài)變革?！泵蠣N指出，“從生產(chǎn)力角度來(lái)看，過(guò)往基于問(wèn)答的模式將轉(zhuǎn)變?yōu)樾畔⒌娜娣?wù)，服務(wù)效率、服務(wù)準(zhǔn)確性和客戶滿意度會(huì)提升，銀行決策的風(fēng)險(xiǎn)性會(huì)降低。從生產(chǎn)關(guān)系來(lái)看，銀行自身的組織結(jié)構(gòu)或?qū)⒆兓?，與客戶的關(guān)系會(huì)更融洽。生產(chǎn)資料方面，銀行服務(wù)的軟硬件適配也會(huì)發(fā)生改變。”

蘇筱芮在采訪中表示，人工智能大模型的應(yīng)用在智能營(yíng)銷(xiāo)、智能風(fēng)控等多個(gè)細(xì)分場(chǎng)景具備長(zhǎng)遠(yuǎn)的應(yīng)用潛力。后續(xù)或?qū)⒂懈喑峙茩C(jī)構(gòu)加入到AI升級(jí)的浪潮中來(lái)，在提升傳統(tǒng)金融業(yè)務(wù)質(zhì)效的同時(shí)，為金融安全、用戶資金賬戶安全保駕護(hù)航。

為何目前使用DeepSeek工具的銀行尚少？上述業(yè)內(nèi)人士指出，許多銀行開(kāi)發(fā)金融大模型較早，雖然采用了分層的松耦合架構(gòu)，但接口適配調(diào)整、知識(shí)庫(kù)的再訓(xùn)練都會(huì)影響模型遷移。但開(kāi)源技術(shù)框架真正觸發(fā)了全行業(yè)的AI軍備競(jìng)賽，隨著更多云計(jì)算平臺(tái)支持DeepSeek，會(huì)加速模型遷移。

“銀行發(fā)展大模型，根本競(jìng)爭(zhēng)力來(lái)自于三個(gè)方面。”該人士最后分析指出，“其一是企業(yè)能否真正形成完善的知識(shí)基座，打通知識(shí)孤島、碎片場(chǎng)景和反饋斷層，將業(yè)務(wù)及客戶反饋等形成企業(yè)的向量知識(shí)庫(kù)；其二是能否做好防火墻，即數(shù)據(jù)的隱私保護(hù)和風(fēng)險(xiǎn)隔離，通過(guò)數(shù)據(jù)、模型和應(yīng)用層聯(lián)動(dòng)，構(gòu)建模型全生命周期管理；其三是生態(tài)協(xié)同能力，要在擁有足夠業(yè)務(wù)場(chǎng)景反饋的基礎(chǔ)上，為客戶做減法，以盡可能簡(jiǎn)潔、核心的信息呈現(xiàn)，解決客戶的問(wèn)題。”