AI导读：

各大银行正加速DeepSeek系列模型的本地化部署，包括工商银行、邮储银行等。AI时代的加速到来推动了数字银行从数字原生阶段向AI原生高阶形态的演进，成为驱动数字银行持续创新的关键动力。

银行正加速Deepseek系列模型的本地化部署进程。3月8日，工商银行已完成DeepSeek最新开源大模型的私有化部署，并将其成功接入“工银智涌”大模型矩阵体系。邮储银行则凭借自有大模型“邮智”，本地部署并集成了DeepSeek-V3模型及轻量级DeepSeek-R1推理模型。

国有大行积极布局的同时，股份行、城商行、互联网银行也在加速跟进。股份制银行中，浦发银行率先在昇腾服务器上部署DeepSeek-R1671B大模型，并将其嵌入数字员工助手应用。城商行领域，江苏银行率先宣布将DeepSeek应用于智能合同质检及自动化估值对账场景。北京银行、重庆银行、成都银行、北部湾银行等也相继布局DeepSeek应用。此外，随着DeepSeek-R1的正式发布及开源，微众银行于今年2月初完成了满血版模型部署，成为业内首批成功部署DeepSeek-R1满参数模型的机构。

微众银行数字金融发展部负责人姚辉亚近日在接受采访时指出，AI时代的加速到来，推动了数字银行从数字原生阶段向AI原生高阶形态的演进。这一转变不仅是技术迭代，更将在产品设计、研发体系、应用架构、基础设施、组织人才、风险治理等方面引发系统性变革，使AI能力贯穿金融服务的全生命周期，成为驱动数字银行持续创新的关键动力。

姚辉亚认为，银行AI应用需结合实际场景，通过“大小模型结合+本地数据”实现精准落地，并加强内部人员的数字化素养与敏捷机制。大模型负责内容生成、创意辅助等开放式任务，而中小模型则专注于精准风控、客服问答等确定性需求。实践表明，资源整合与持续创新是金融数字化转型的关键。

姚辉亚进一步指出，银行从传统模式向数字原生阶段发展，数据已遍布银行内部，并逐步沉淀在组织内部，AI融入业务流程。而AI原生则意味着智慧沉淀在组织里，流程嵌入AI中，AI成为功能的自然组成部分。他认为，AI对银行业的颠覆不会是突变，而是逐步渗透于场景中——当每位员工、每笔业务都自然融合AI时，变革才算真正实现。

（文章来源：国际金融报）