凭借高性能、低成本和开源属性，Deepseek大模型在金融领域掀起波澜，引发多家银行深度研究测试，并有不少银行已完成本地化部署。某城商行董事长直言：“中小银行以往因成本高昂难以深入应用AI技术，但DeepSeek大模型改变了这一局面，我行正积极部署。该技术的应用，未来或将使贷款业务实现无人审批。”

中国证券报记者调研发现，DeepSeek大模型正深刻改变包括银行在内的整个金融行业，如提高业务效率、降低运营成本、强化风控管理、加速生态构建等。上海金融与发展实验室主任曾刚指出，AI技术在金融领域的应用已从试验阶段迈入深度融合，不仅提供可复用技术，更引领行业向智能化、个性化和高效化发展。

缩小银行间技术鸿沟

开源生态下的技术平等，使得更多银行，尤其是中小银行能以较低成本应用AI技术，推动数字化转型。DeepSeek大模型凭借低算力消耗和成本优势，有助于缩小中小银行与大型银行在金融科技方面的差距。

恒银金融科技股份有限公司董事长江浩然表示，DeepSeek大模型强大的自然语言处理能力，能助力银行自动化处理大量复杂金融任务，显著提升工作效率。其开源特性和社区建设促进了金融科技行业生态的构建，吸引更多开发者和合作伙伴加入。

不仅工商银行、建设银行等大型银行已引入DeepSeek大模型并实现定制化训练，北京银行、江苏银行等中小银行也在智能运维、智能招聘等方面探索应用。

例如，众邦银行以开源大模型为基础，结合运维专业知识库，打造了智能IT服务助手ChatOPS。目前，ChatOPS已采用DeepSeek-R1大模型，集成至企业微信，通过深度思考与本地知识库协同，精准解析用户问题，输出解决方案，人力成本降低30%。同时，该行依托DeepSeek大模型优化人才选拔，基于岗位需求自动生成评价模型，秒级处理简历，精准识别候选人技能与经验，简历筛选准确率较人工提升30%-40%。

银行内部人士透露，DeepSeek大模型能结合业务场景，自动生成可视化图表及多维度分析建议，大幅提升决策精准度。传统报表制作需数小时，现在秒级完成，使数据从静态报表升级为动态智库。

清华大学国家金融研究院院长田轩表示，DeepSeek大模型应用成本低，借助逻辑推理能力，能帮助金融机构高效决策。同时，低成本也助力金融机构设计个性化金融产品和服务。

在智能研发领域，面对金融科技快速迭代，众多中小银行依托DeepSeek大模型构建智能编程协作平台，通过深度语义解析与推理过程可视化，精准转化业务需求至代码逻辑，有效解决复杂系统开发难题。

或重塑银行授信体系

谈及DeepSeek大模型对银行业务创新的影响，业内人士认为，未来贷款业务有望完全实现无人审批，银行可将更多人力转向高附加值领域。

当前贷款审批高度依赖人工处理非结构化数据，耗时且易出错。多家银行表示，通过应用DeepSeek大模型，成功解决非标材料处理难题，提高信贷材料综合识别准确率。

江苏银行利用多模态模型实现合同质检智能化，有效筑牢信贷防火墙。通过智能识别结合外部数据检测校验合同信息，对高风险交易预警。优化后的系统风险识别及预警响应速度提升20%。

曾刚指出，合同质检是DeepSeek大模型在银行业的主要应用场景之一。通过应用大模型，银行合同质检准确率显著提升，解决非制式合同内容识别难题，提升复杂场景识别成功率。

江浩然表示，银行以往通过抵押担保放贷。现在数据成为生产要素，银行应利用好数据资源，利用智能化手段精准画像，解决中小企业融资难、融资贵问题。未来，金融科技公司将与DeepSeek更紧密合作，服务银行信贷业务。

直面数据安全问题

银河证券研报分析称，DeepSeek大模型使用者中不乏中小银行，体现AI技术应用成本和门槛下降，或为中小银行数字化转型提供弯道超车机会。

目前，银行对DeepSeek等大模型的应用尚处基础阶段，更多体现在业务流程优化，如智能客服、合同质检等，而在财富管理等方面存在局限性。数据安全与隐私保护等问题限制了技术的进一步应用。

某城商行合规部人士表示，随着金融科技发展，相关法律法规和监管政策不断完善。但针对DeepSeek大模型在金融领域的应用，尚无明确监管标准，可能限制其推广。

银河证券研报指出，银行使用DeepSeek等大模型时，若未对客户数据进行脱敏或加密处理，可能导致敏感信息泄露，引发信任危机和法律风险。

因此，银行应对数据进行脱敏处理，推广隐私计算技术，保障数据安全。同时，严格的访问控制和操作审计机制也能保障数据安全。DeepSeek等大模型的应用需符合相关法律法规和金融行业标准，确保合规性和风险可控。

田轩表示，DeepSeek大模型面世对金融监管部门提出更高要求。伴随其广泛应用，数据安全、客户隐私保护等问题需关注。银行需评估风险，监管部门需出台政策，发挥大模型作用。

（文章来源：中国证券报）