在数字化浪潮洗礼之下，银行面临着提升服务质量、优化运营效率、加强风险防控等多方面挑战，新兴技术成为破局关键。当传统银行遇上科技“新宠”DeepSeek，一场金融服务的“变身大秀”华丽开场。2月11日，北京商报记者梳理发现，近日包括邮储银行、北京银行、重庆银行、江苏银行、苏商银行在内的多家银行均已完成DeepSeek本地化部署。

从智能风控到个性化服务，从网点运营到远程服务，DeepSeek大模型的引入，为银行带来了根本性的改变。在远程服务领域，DeepSeek为智能客服赋予了强大的语义理解和逻辑推理能力，邮储银行依托自有大模型“邮智”，本地部署并集成DeepSeek-V3模型和轻量DeepSeek-R1推理模型，提升了客服专业性和工作效率。重庆银行则利用DeepSeek大模型对智能客服知识库进行深度解析，实现了更加精准的语义理解、逻辑推理和多轮对话能力。北京银行在客服助手等关键业务场景试点应用DeepSeek系列大模型，同样提升了服务质量和效率。

在网点运营方面，DeepSeek赋能同样显著。邮储银行探索AI端侧创新应用，拓展数字柜员服务场景，推动网点智慧运营，助力客户体验提升。这些银行的实践表明，从传统模式到引入DeepSeek模式，银行的远程服务与网点运营实现了从人力密集型向智能化、高效化的“变身”。

然而，技术层面仍面临诸多挑战，核心之一便是模型的精准适配问题。DeepSeek大模型虽然具备强大的通用能力，但要将其精准适配到银行具体业务场景，就需要对模型进行大量的针对性训练和优化。同时，银行的业务数据往往涉及客户隐私和商业机密，如何在保障数据安全的前提下，利用这些数据对模型进行有效训练，成为一大技术难关。

天使投资人、资深人工智能专家郭涛强调，对于DeepSeek而言，其在应用过程中面临的挑战还包括数据安全和隐私保护问题、模型的准确性和可靠性问题以及员工对新技术的接受度和培训问题等。银行需要建立完善的数据治理体系，确保数据的安全和合规使用；同时加强对员工的培训和支持，帮助他们更好地适应和利用新技术。

随着银行大模型的发展历程从初步应用探索阶段进入了深度融合拓展阶段，银行更加注重将大模型深度嵌入核心业务流程，尤其是在风险评估与预警这一关键环节。DeepSeek凭借强大的数据分析与预测能力，为银行业带来了革命性的变化。江苏银行依托“智慧小苏”大语言模型服务平台，本地化部署微调DeepSeek-VL2多模态模型、轻量DeepSeek-R1推理模型，对风险较高的交易提前发出预警，有效防范潜在的信贷风险。苏商银行通过融合DeepSeek系列模型技术，构建起“数据+算法+算力+场景”四位一体的智能决策体系，成功应用于信贷风控、反欺诈监测等20余个业务场景。

市场风险预警方面，DeepSeek也可以实时监测全球金融市场动态，包括股票、债券、外汇等各类金融市场的价格波动、交易量变化等，通过对历史数据和实时数据的分析，捕捉到市场趋势的细微变化，提前发出风险预警。例如，当想改变某一类理财产品的持仓比例时，DeepSeek可以快速分析行业情况，判断是否存在风险点，并及时向银行发出预警，帮助银行提前调整投资组合。

对于中小银行而言，在发展人工智能技术的道路上往往面临着技术资源有限、成本控制严格等难题。DeepSeek系列技术对中小银行发展人工智能技术具有非常大的帮助，尤其是其推理能力和计算能力较强的同时推理成本较低，适合用于落地特定场景下的密集调用。未来，中小银行将结合金融特色的私域数据进行技术难度较高的强化学习微调，使其更好地服务业务条线，实现银行业务和内部管理的全面智能化转型。

北京银行利用大模型技术，打造了AIB小京智能体、“京信妙笔”智能报告等工具，已在信贷、营销、运营、合规、审计等金融场景落地应用90余个。该行表示，将以AI为引擎，持续融入金融智能化浪潮，不断强化算力支撑，优化模型训练与推理能力，全力构建更加安全、高效的人工智能应用体系。

银行培训专家、领悟时代数字研究院首席研究员唐树源认为，从长远看，DeepSeek等大语言模型将从流程自动化、服务智能化和组织协作模式变革三方面重塑银行业。在业务流程上，传统依赖人工的重复性工作（如合同质检、邮件分类）正被自动化替代。服务模式方面，DeepSeek推动从“标准化服务”向“个性化交互”转变。例如，其自然语言处理能力使智能客服更精准，而客户数据分析能力可生成定制化理财方案，甚至辅助营销文案创作。

技术的进步永不止步，银行业也需不断自我革新。唐树源进一步指出，更深层的变革在于组织协作，AI不再仅是工具，而是“决策参与者”。未来，银行可能形成“AI处理数据—人类制定策略”的协同模式，甚至催生如“AI合规官”“智能投研助理”等新岗位。

（文章来源：北京商报）