AI导读：

DeepSeek大模型凭借高性能、低成本及开源属性，引发金融科技领域高度关注。多家银行已启动深度研究测试，探索数字化转型新路径。然而，数据安全等问题备受关注，银行需客观评估风险，监管部门也需出台相关政策。

以前由于成本过高，中小银行在AI技术应用上受限。但Deepseek大模型的推出，正改变这一局面。某城商行董事长透露：通过应用这项技术，未来贷款业务有望全面实现无人审批，显著提升效率。

凭借高性能、低成本及开源属性，DeepSeek大模型在金融科技领域引发高度关注。多家银行已启动深度研究测试，并有银行完成本地化部署，探索数字化转型新路径。

DeepSeek大模型助力银行重塑业务模式，不仅国有大行及股份制银行引入并实现定制化训练，中小银行也在智能运维、智能招聘等方面积极探索应用。

开源生态下的技术平权，使中小银行能以更低成本应用AI技术，缩小与大型银行的技术差距。银河证券研报指出：中小银行通过部署DeepSeek大模型，或迎来数字化转型的弯道超车机会。

业内人士认为，DeepSeek大模型的应用，未来或使贷款业务全面实现无人审批，助力银行将更多人力转向高附加值领域。同时，通过创新应用，已成功提升信贷材料识别准确率。

上海金融与发展实验室主任曾刚表示，合同质检是DeepSeek大模型的重要应用场景，通过应用，银行合同质检准确率显著提升，为银行带来多维度收益。

然而，数据安全等问题备受关注。目前，银行对DeepSeek等大模型的应用仍较基础，主要优化业务流程，如智能客服、合同质检等，在财富管理等方面存在局限性。

银河证券研报指出，银行在使用大模型时，需对客户数据进行脱敏或加密处理，以防敏感信息泄露。同时，即便进行脱敏处理，数据传输和使用过程中仍存在潜在风险。

清华大学国家金融研究院院长田轩表示，DeepSeek大模型的应用给金融监管部门提出更高要求。银行需客观评估风险，监管部门也需出台相关政策，确保数据安全与客户隐私保护。

（文章来源：中国证券报）