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DeepSeek大模型赋能银行业:智能化转型的新引擎
发布时间:2025-08-12

  2025年春节以来,国产开源大模型DeepSeek凭借高效能、低成本、强推理能力的优势,在各行各业掀起应用热潮,尤其为银行业的智能化转型注入强劲动力。相较于以往的生成式AI大模型,DeepSeek对国产化算力支持更优,资源消耗更低,且模型蒸馏、训练的便捷性与个性化程度更高,大幅降低了部署门槛,成为众多银行的重要选择。出于数据安全考量,银行多采用本地化部署模式。

  

  DeepSeek在银行业的应用场景已呈现多元化态势,显著提升了业务效率与服务质量。在客户服务方面,部分银行借助其强大推理能力,增强手机银行客服的专业性与工作效率;在业务分析领域,可完成股权分析、财务分析等任务,助力打造智能报告工具;数据处理上,在复杂场景材料解析、信贷材料识别、自动化估值对账等方面实现突破;同时,还能与银行自有大模型结合提升研发能力,应用于智能风控以强化风险识别与预警,嵌入投研板块增强分析能力。例如工行以“工银智涌”为入口,构建财报分析助手、AI财富管家等10余个场景,推动业务流程智能化。

  

  在银行网点场景,DeepSeek的应用潜力尤为突出,通过融合具身智能机器人、数字人交互等技术,重构服务流程与运营模式。具身智能机器人或数字人可承担第一触点服务,借助多模态交互技术识别客户身份、情绪与需求,提供个性化服务,如为老年客户切换简明语音模式,为高频业务客户推送自助入口。业务办理中,结合AR或数字人界面提供可视化指引,如开户时演示资料填写规范,购买理财时解析风险与收益。对员工而言,能提供智能风控与实时决策支持,如信贷面签时分析客户微表情与信用记录输出风险提示,大额转账时触发二次验证,让员工聚焦高价值决策。

  不过,DeepSeek在银行业的应用仍面临挑战,技术成熟度有待提升。在遗产继承、跨境税务规划等涉及法律条款的复杂业务场景中,易因知识库更新延迟或语义理解偏差出现事实性错误,推理准确率尚未完全满足业务要求。

  

  总体而言,DeepSeek为银行业带来了全方位的智能化升级机遇,随着技术不断优化,其在提升服务效率、强化风控能力、创新服务模式等方面的价值将进一步释放,成为推动银行业高质量发展的关键力量。

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