應(yīng)用DeepSeek大模型譜寫金融高質(zhì)量發(fā)展新篇章

近年來，隨著人工智能技術(shù)的迅猛發(fā)展，大模型已成為推動各行業(yè)變革的重要力量。DeepSeek大模型憑借其卓越的算法性能、強大的多模態(tài)處理能力以及高效的推理效率，在眾多領(lǐng)域嶄露頭角。金融行業(yè)作為數(shù)據(jù)密集型和高度依賴智能化決策的行業(yè)，對先進技術(shù)的應(yīng)用需求極為迫切。DeepSeek大模型的出現(xiàn)，給金融行業(yè)的數(shù)智化轉(zhuǎn)型與創(chuàng)新發(fā)展帶來了新的機遇，其在金融各個細分領(lǐng)域的應(yīng)用不斷拓展和深化，正在重塑金融服務(wù)的模式與生態(tài)。

當前，Deepseek正在被金融業(yè)加速落地部署應(yīng)用。據(jù)不完全統(tǒng)計，截至2025年2月，已有近百家銀行基金和保險金融機構(gòu)官宣部署或接入Deepseek，包括超過20家銀行、15家保險公司、22家券商、10家公募基金，其中既有工商銀行、建設(shè)銀行、人保、中信建投證券等頭部金融機構(gòu)，也有中小金融機構(gòu)。Deepseek迅速成為金融機構(gòu)數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型升級的技術(shù)引擎，有望為金融業(yè)扎實貫徹中央金融工作會議和全國金融系統(tǒng)工作會議等一系列重要會議精神、做好數(shù)字金融等“五篇大文章”注入強大動力和活力。

DeepSeek大模型優(yōu)勢突出

DeepSeek大模型具有顯著的技術(shù)、成本以及性能優(yōu)勢。在算法設(shè)計上，DeepSeek實現(xiàn)了重大突破，通過獨特的架構(gòu)和優(yōu)化策略，顯著提升了模型的訓練效率和泛化能力。與同類模型相比，其訓練成本大幅降低，例如相較于Meta的Llama 3，訓練成本僅為1% 。這一成本優(yōu)勢使得更多金融機構(gòu)，尤其是中小規(guī)模機構(gòu)，能夠有機會應(yīng)用先進的大模型技術(shù)。在推理階段，DeepSeek大模型展現(xiàn)出高效的性能，調(diào)用價格低至GPT-4的1/5左右，這為大規(guī)模應(yīng)用提供了經(jīng)濟可行性。在多模態(tài)處理方面，DeepSeek大模型能夠?qū)ξ谋尽D像、音頻等多種類型的數(shù)據(jù)進行綜合理解和處理。在金融領(lǐng)域，這種多模態(tài)能力具有重要價值，例如，可以同時分析財報中的文字信息、圖表數(shù)據(jù)以及相關(guān)的語音解讀，從而更全面、深入地挖掘數(shù)據(jù)背后的金融價值。

DeepSeek與同類大模型相比具有突出的比較優(yōu)勢。與目前市場上廣泛應(yīng)用的其他大模型相比，DeepSeek大模型在性能和應(yīng)用適應(yīng)性上具有獨特之處。以GPT系列為例，雖然GPT在自然語言處理領(lǐng)域具有較高的知名度和廣泛的應(yīng)用，但DeepSeek在訓練成本和推理效率上表現(xiàn)出明顯優(yōu)勢。在金融行業(yè)特定的復雜業(yè)務(wù)場景下，DeepSeek大模型憑借其對金融數(shù)據(jù)的深度理解和優(yōu)化的算法，能夠更精準地滿足金融機構(gòu)在風險評估、投資決策等方面的需求。例如，在處理大規(guī)模金融交易數(shù)據(jù)時，DeepSeek大模型能夠更快地進行數(shù)據(jù)挖掘和模式識別，為交易策略的制定提供更及時的支持。

在開源生態(tài)方面，DeepSeek大模型的開源特性也為其在金融行業(yè)的廣泛應(yīng)用奠定了基礎(chǔ)。2月21日，DeepSeek宣布在前期模型開源的基礎(chǔ)上，繼續(xù)開源5個代碼庫，這些代碼庫來自在線服務(wù)的核心模塊，涵蓋已通過生產(chǎn)環(huán)境測試的機器學習模型、數(shù)據(jù)處理框架等，覆蓋其通用人工智能探索項目的關(guān)鍵技術(shù)組件，此次開源的代碼庫已完成文檔記錄、部署和實戰(zhàn)測試，可直接投入生產(chǎn)環(huán)境。DeepSeek大規(guī)模持續(xù)性的開源使得金融機構(gòu)可以根據(jù)自身業(yè)務(wù)需求進行定制化開發(fā)，降低了技術(shù)應(yīng)用門檻，促進了行業(yè)內(nèi)的技術(shù)交流與創(chuàng)新。

DeepSeek大模型落地應(yīng)用受追捧

DeepSeek大模型的突出優(yōu)勢特性與金融業(yè)各類應(yīng)用場景具有高度的契合性，一經(jīng)部署應(yīng)用就展現(xiàn)了強大的賦能效應(yīng)，在金融業(yè)的落地應(yīng)用已形成星火燎原之勢，不僅促進了金融業(yè)降本增效，而且切實提升了金融服務(wù)實體經(jīng)濟的普惠性、便捷性，有效增強了廣大群眾、客戶對金融服務(wù)的獲得感和滿意度。

在銀行智能信貸方面，DeepSeek使銀行能更加智慧高效、更好落實以人為本和以客戶為中心的理念。四川農(nóng)商聯(lián)合銀行運用海光智算資源部署了DeepSeek-R1等多種大模型，開展多場景技術(shù)驗證應(yīng)用，運用“小模型 +大模型”框架，精準解析復雜信貸材料，使得信貸綜合識別率提升至85%以上，報告自動生成時間從數(shù)天大幅縮短至數(shù)小時。這一顯著提升得益于大模型強大的自然語言處理能力和數(shù)據(jù)分析能力，能夠快速準確地處理信貸材料中的各類信息，不僅提高了信貸審批效率，讓客戶能夠更快獲得貸款服務(wù)，改善了客戶體驗，同時也降低了銀行的運營成本，減少了人工審核可能出現(xiàn)的主觀誤差，提高了信貸風險評估的準確性。

在銀行流程規(guī)范化標準化與智能客服方面，DeepSeek能充分釋放數(shù)據(jù)要素價值潛能并提升客服效能。成都銀行打造基于大模型的“智能問答助手”，結(jié)合檢索增強生成（RAG）技術(shù)、向量數(shù)據(jù)庫技術(shù)，為客戶經(jīng)理處理票據(jù)業(yè)務(wù)提供精準的業(yè)務(wù)流程、操作標準、法律法規(guī)要求等咨詢解答，有效保障了業(yè)務(wù)流程的合規(guī)性和準確性，提升了業(yè)務(wù)效率。在對公營銷領(lǐng)域，成都銀行依托大模型上線“智能營銷助手”，通過分析行內(nèi)外數(shù)據(jù)，自動生成涵蓋營銷對象基本情況、產(chǎn)業(yè)研究、營銷策略、營銷話術(shù)和推薦產(chǎn)品的個性化營銷方案，大幅提升了客戶經(jīng)理的營銷效率和客戶獲取金融服務(wù)的體驗。

DeepSeek增強了銀行智能研發(fā)與數(shù)據(jù)分析能力。新網(wǎng)銀行自2024年5月起就在系統(tǒng)研發(fā)場景中應(yīng)用DeepSeek大模型，構(gòu)建了研發(fā)知識問答助手與代碼續(xù)寫助手，這大幅縮短了一線工程師在研發(fā)過程中查閱技術(shù)資料的耗時。另外，通過自研插件的方式將DeepSeek代碼大模型的能力嵌入到代碼編輯器這類開發(fā)工具中，形成Copilot助駕的研發(fā)模式，使得專業(yè)大模型的能力可以嵌入一線研發(fā)人員的工作流程中。DeepSeek-R1發(fā)布后，新網(wǎng)銀行迅速完成部署，將應(yīng)用到銀行的多個業(yè)務(wù)板塊。如在大模型對客營銷環(huán)節(jié)，利用DeepSeek-R1大模型與蒸餾技術(shù)，來提升對客大模型對話的邏輯性，增強對話體驗感。在貸款審批環(huán)節(jié)，嵌入DeepSeek-R1大模型的推理能力，通過人機協(xié)作的方式，輔助審批人員進行審批分析引導，以釋放效率潛能。在專業(yè)報告分析環(huán)節(jié)，根據(jù)相關(guān)交易行為進行推理，得出潛在論證，借助DeepSeek R1提高報告質(zhì)量，提升分析效率。

在證券領(lǐng)域，DeepSeek正加速智能投研的應(yīng)用。上海恒生聚源旗下新一代智能投研平臺WarrenQ全面接入DeepSeek大模型，為證券行業(yè)的投研工作帶來了新的變革。WarrenQ平臺擁有豐富的金融數(shù)據(jù)資源，涵蓋3500萬篇專業(yè)文本及100TB結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。結(jié)合DeepSeek的多模態(tài)理解能力，平臺能夠?qū)崿F(xiàn)金融文本、圖表和數(shù)據(jù)的智能關(guān)聯(lián)與深度解析。在實際投研過程中，分析師需要對大量的研報、市場數(shù)據(jù)等進行分析，DeepSeek大模型能夠快速理解這些復雜的數(shù)據(jù)信息，并通過底層數(shù)據(jù)的深度關(guān)聯(lián)和邏輯推演，將復雜的投資問題拆解為清晰的分析步驟，深入理解市場邏輯。從數(shù)據(jù)到結(jié)論，清晰展示推理過程，告別“黑盒”推理，為分析師提供可靠的數(shù)據(jù)支持和更貼合業(yè)務(wù)需求的投研建議，提升了投資決策的科學性和準確性。

DeepSeek優(yōu)化了投資者服務(wù)與個性化推薦。南京證券在2025年2月宣布，已部署DeepSeek大模型并進行應(yīng)用適配。在投資者服務(wù)方面，大模型利用其強大的數(shù)據(jù)分析能力和快速的學習適應(yīng)性，能夠根據(jù)投資者的交易歷史、風險偏好、投資目標等多維度數(shù)據(jù)，為投資者提供個性化的市場分析和投資建議。通過對市場動態(tài)的實時監(jiān)測和分析，模型能夠及時向投資者推送符合其需求的投資機會和風險提示，提升了投資者的投資體驗和滿意度。同時，在證券產(chǎn)品推薦方面，DeepSeek大模型能夠通過對市場上各類證券產(chǎn)品的特征分析和投資者需求的精準匹配，為投資者提供個性化的產(chǎn)品推薦，提高了證券產(chǎn)品的銷售效率和投資者的投資收益。

在保險領(lǐng)域，DeepSeek在銷售支持與代理人培訓等方面凸顯應(yīng)用潛力。人保財險、太平人壽等多家保險機構(gòu)在銷售支持和代理人培訓方面積極應(yīng)用DeepSeek大模型。人保財險在保險業(yè)內(nèi)率先引入全尺寸的DeepSeek大模型，并基于國產(chǎn)算力設(shè)備完成了“私有化”部署。通過將DeepSeek的能力融入公司的大模型基礎(chǔ)，人保財險進一步提升了其智能化服務(wù)水平。同時，利用前期在人工智能技術(shù)探索中積累的保險業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)集，構(gòu)建了DeepSeek大模型針對保險業(yè)務(wù)的專業(yè)服務(wù)能力，并已實現(xiàn)快速落地應(yīng)用。目前，該公司已完成業(yè)務(wù)用戶界面的定制開發(fā)，并即將開放相關(guān)業(yè)務(wù)應(yīng)用。太平人壽已成功在內(nèi)網(wǎng)完成DeepSeek的本地化部署，并利用該模型打造太平人壽AI助手。該AI助手具備深度理解對話、文檔和圖片的高級功能，能夠為內(nèi)勤人員提供復雜問題的解決方案，從而顯著提高工作效率。

DeepSeek提升了核保理賠效率。在核保環(huán)節(jié)，保險機構(gòu)利用DeepSeek大模型對投保人的健康狀況、風險因素等進行綜合評估。模型通過對大量歷史數(shù)據(jù)和醫(yī)學知識的學習，能夠快速準確地判斷投保人的風險等級，為核保決策提供科學依據(jù)。例如，對于健康險的核保，模型可以分析投保人的體檢報告、病歷等多模態(tài)數(shù)據(jù)，評估其患病風險，從而確定合理的保險費率。在理賠環(huán)節(jié)，大模型能夠快速處理理賠申請，驗證理賠材料的真實性和合規(guī)性，提高理賠效率。如太平人壽通過大模型實現(xiàn)理賠流程的自動化處理，減少了人工審核的時間和成本，同時提高了理賠的準確性和公正性，提升了客戶滿意度。

DeepSeek增強保險產(chǎn)品創(chuàng)新與風險洞察能力。新華保險已成功接入DeepSeek的R1、V3兩款模型，通過新華e家App打造個人AI助理，支持銷售方案生成與風控管理，同時在產(chǎn)品創(chuàng)新方面進行探索。借助對市場需求和客戶數(shù)據(jù)的深入分析，利用大模型的預(yù)測能力，開發(fā)出更符合市場需求的創(chuàng)新保險產(chǎn)品。東吳人壽構(gòu)建疾病特征關(guān)聯(lián)模型，實現(xiàn)健康險個性化定價，利用DeepSeek大模型對疾病數(shù)據(jù)和客戶行為數(shù)據(jù)的分析，能夠更精準地評估不同客戶的風險狀況，從而制定個性化的保險費率，提高保險產(chǎn)品的競爭力。在風險洞察方面，大模型通過對宏觀經(jīng)濟數(shù)據(jù)、行業(yè)動態(tài)、自然災(zāi)害等多源數(shù)據(jù)的實時監(jiān)測和分析，為保險機構(gòu)提供風險預(yù)警和風險管理建議，幫助保險機構(gòu)提前做好風險防范工作，降低潛在損失。

應(yīng)用挑戰(zhàn)與應(yīng)對策略

下一步在金融業(yè)繼續(xù)深化拓展應(yīng)用DeepSeek，需關(guān)注并統(tǒng)籌處理好數(shù)據(jù)安全與隱私保護等問題。在數(shù)據(jù)安全與隱私保護方面，金融數(shù)據(jù)包含大量客戶敏感信息，如個人身份信息、財務(wù)狀況等。一旦數(shù)據(jù)被泄露，將給客戶帶來嚴重損失，同時損害金融機構(gòu)的聲譽。為應(yīng)對這一挑戰(zhàn)，金融機構(gòu)需要建立嚴格的數(shù)據(jù)安全管理制度，采用加密技術(shù)對數(shù)據(jù)進行加密存儲和傳輸，確保數(shù)據(jù)在整個生命周期的安全性。在數(shù)據(jù)使用過程中，遵循最小化原則，僅向模型提供必要的數(shù)據(jù)，并對數(shù)據(jù)訪問進行嚴格的權(quán)限控制。同時，利用聯(lián)邦學習等技術(shù)，在不泄露原始數(shù)據(jù)的前提下，實現(xiàn)模型的訓練和應(yīng)用，保護客戶隱私。

在模型可解釋性與監(jiān)管合規(guī)方面，金融行業(yè)受到嚴格的監(jiān)管，模型的決策過程需要具備可解釋性，以滿足監(jiān)管要求。DeepSeek大模型作為復雜的人工智能模型，其決策過程往往較為復雜，難以直觀理解。為提高模型可解釋性，研究人員和金融機構(gòu)需要開發(fā)相應(yīng)的解釋技術(shù)，例如通過可視化工具展示模型的決策邏輯，解釋模型為何做出特定的決策。在監(jiān)管合規(guī)方面，金融機構(gòu)需要積極與監(jiān)管部門匯報請示，準確理解和落實監(jiān)管要求，確保模型的應(yīng)用符合相關(guān)法律法規(guī)和監(jiān)管政策。要建立健全模型風險管理體系，對模型的性能、風險等進行持續(xù)監(jiān)測和評估，及時發(fā)現(xiàn)和解決潛在問題。

在人才培養(yǎng)與技術(shù)融合方面，應(yīng)用DeepSeek大模型需要既懂金融業(yè)務(wù)又具備人工智能技術(shù)知識的復合型人才。目前，金融行業(yè)此類復合型人才相對短缺，限制了大模型技術(shù)的深入應(yīng)用。金融機構(gòu)需要加強人才培養(yǎng)和引進，通過內(nèi)部培訓、與高校及科研機構(gòu)合作等方式，培養(yǎng)一批具備金融與人工智能雙重背景的專業(yè)人才。同時，促進金融業(yè)務(wù)部門與技術(shù)部門的深度融合，打破部門壁壘，加強溝通協(xié)作，確保大模型技術(shù)能夠更好地服務(wù)于金融業(yè)務(wù)需求。在技術(shù)融合方面，還需要將DeepSeek大模型與金融機構(gòu)現(xiàn)有的業(yè)務(wù)系統(tǒng)和技術(shù)架構(gòu)進行有效整合，實現(xiàn)數(shù)據(jù)共享和業(yè)務(wù)協(xié)同，最大限度發(fā)揮大模型技術(shù)與數(shù)據(jù)要素以及已有信息化基礎(chǔ)設(shè)施的優(yōu)勢。

未來趨勢展望

DeepSeek大模型在金融行業(yè)的銀行、證券、保險等領(lǐng)域已經(jīng)取得了顯著的應(yīng)用成果，為金融行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型和創(chuàng)新發(fā)展注入了強大動力。然而，在應(yīng)用過程中也面臨著數(shù)據(jù)安全、模型可解釋性、人才短缺等挑戰(zhàn)。通過采取相應(yīng)的應(yīng)對策略，加強數(shù)據(jù)安全保護、提高模型可解釋性、培養(yǎng)復合型人才等措施，金融行業(yè)能夠更好地克服這些挑戰(zhàn)，充分發(fā)揮DeepSeek大模型的優(yōu)勢。展望未來，隨著技術(shù)的不斷進步和應(yīng)用的不斷深化，DeepSeek大模型將在金融行業(yè)創(chuàng)造更多的價值，推動金融行業(yè)向更加智能化、高效化、創(chuàng)新化的方向發(fā)展，為實體經(jīng)濟的發(fā)展提供更有力的金融支持。

進一步深化應(yīng)用并拓展場景。隨著技術(shù)的不斷成熟和應(yīng)用經(jīng)驗的積累，DeepSeek大模型在金融行業(yè)的應(yīng)用場景將進一步深化和拓展。在銀行領(lǐng)域，可能會進一步應(yīng)用于供應(yīng)鏈金融、跨境支付等復雜業(yè)務(wù)場景，借助對供應(yīng)鏈上下游企業(yè)數(shù)據(jù)的分析和整合，為企業(yè)提供更精準的金融服務(wù)，優(yōu)化跨境支付流程，提高支付效率和安全性。在證券領(lǐng)域，大模型有望在量化投資策略優(yōu)化、市場情緒分析等方面發(fā)揮更大作用，通過對海量市場數(shù)據(jù)和社交媒體數(shù)據(jù)的實時分析，挖掘更多投資機會，提升量化投資的收益水平。在保險領(lǐng)域，除了現(xiàn)有的應(yīng)用場景，大模型可能會在保險欺詐檢測、長期護理保險風險評估等方面取得突破，基于對多源數(shù)據(jù)的深度挖掘和分析，更準確地識別保險欺詐行為，合理評估長期護理保險的風險，為保險行業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展提供支持。

進一步推動金融創(chuàng)新與業(yè)務(wù)模式變革重塑。DeepSeek大模型將推動金融行業(yè)的創(chuàng)新發(fā)展，催生新的業(yè)務(wù)模式和金融產(chǎn)品。例如，在財富管理領(lǐng)域，基于大模型的智能投顧服務(wù)可能會更加個性化和智能化，根據(jù)客戶的人生階段、財務(wù)目標、風險偏好等因素，為客戶提供定制化的財富管理方案。在保險行業(yè)，可能會出現(xiàn)基于實時風險監(jiān)測的動態(tài)保險產(chǎn)品，基于被保險人的實時風險狀況調(diào)整保險費率，實現(xiàn)保險產(chǎn)品的精準定價。同時，大模型技術(shù)還將促進金融機構(gòu)之間的合作與協(xié)同創(chuàng)新，加快推動數(shù)據(jù)共享和模型共建，打造更高效、更智能的金融服務(wù)生態(tài)系統(tǒng)。

進一步加強行業(yè)合作并完善生態(tài)體系。為了更好地應(yīng)用DeepSeek大模型，金融行業(yè)各機構(gòu)之間將加強合作與交流。大型金融機構(gòu)可以發(fā)揮其在數(shù)據(jù)資源、技術(shù)研發(fā)和應(yīng)用經(jīng)驗方面的優(yōu)勢，與中小金融機構(gòu)分享技術(shù)成果和應(yīng)用案例，幫助中小金融機構(gòu)提升數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力。同時，金融機構(gòu)還將與人工智能科技企業(yè)、高校及科研機構(gòu)建立更緊密的合作關(guān)系，共同開展技術(shù)研發(fā)和人才培養(yǎng)培訓，推動大模型技術(shù)在金融行業(yè)的創(chuàng)新應(yīng)用。此外，行業(yè)協(xié)會和監(jiān)管部門也將在促進金融行業(yè)與人工智能技術(shù)融合發(fā)展方面發(fā)揮重要作用，制定相關(guān)行業(yè)標準和規(guī)范，引導行業(yè)健康發(fā)展，構(gòu)建良好的金融科技生態(tài)環(huán)境。

（作者單位：中國農(nóng)業(yè)發(fā)展銀行政策研究室）