发展数字经济和数字金融已成为推动银行业数字化转型、拥抱新一轮科技革命的重要途径。随着国产大模型DeepSeek以极低算力成本实现卓越性能，银行机构正加速其本地化部署，以优化适配银行业的特定业务场景。

　　近日，江苏银行（600919.SH）和渝农商行（601077.SH）已率先行动，分别本地化部署了DeepSeek的两个模型，并开始在智能合同质检、自动化估值和对账等领域进行测试。中泰证券银行业分析师邓美君指出，DeepSeek模型在风险管理、财富管理、运营优化等多个领域具有广泛应用前景。

　　DeepSeek发布V3和R1模型后，银行机构的本地化部署进程进一步加速。北京银行也公开表示全面启动“all in AI”战略，携手华为实现DeepSeek全栈国产化金融应用。

　　渝农商行展望，未来将利用DeepSeek技术在智能风控、场景金融、数据决策等领域实现突破。同时，北京佳杰云星数据科技有限公司总经理娄翔提到，低成本的大模型如何与具体应用场景结合，是本地化部署面临的主要挑战。

　　邓美君分析，DeepSeek在风险管理方面，可以处理更多非结构化数据，构建更细颗粒度的信用模型；在智能投顾和财富管理方面，能快速解析新闻及文件，生成市场趋势报告；在运营优化方面，可实现文档自动化处理，优化业务流程。

　　随着ChatGPT的推出，银行开始研究大模型落地场景，主要围绕提升办公效率。然而，技术更新迭代也带来数据安全与隐私泄露、模型错误导致的操作或声誉风险，以及合规与法律风险。银行需通过本地化部署、数据加密等技术手段确保数据安全。

　　DeepSeek模型具备显著降低银行金融科技投入成本的潜力，尤其适合中小银行。其低算力消耗特性、开源模式及生态支持，为中小银行提供了以较低成本开展研发、实现高产出目标的可能。已部署DeepSeek的银行机构也认可该模型对算力效能的提升。

　　尽管DeepSeek为中小银行带来了科技投入上的降本增效，但大型银行在资源投入、生态构建方面的优势仍然明显。未来，银行业可能进入“双轨进化”阶段，头部银行聚焦自有模型研发，中小银行通过开放平台快速接入智能服务。DeepSeek有望成为推动银行业数字化转型的重要引擎。

（文章来源：中国经营网）