深圳商报·读创客户端首席记者谢惠茜

　　消费金融与金融科技公司勇于“尝鲜”Deepseek，银行也紧跟步伐。据记者不完全统计，目前已有工行、邮储、建行、招行、浦发及部分地方中小银行加速布局DeepSeek大模型。在金融理财领域，更有机构已接入DeepSeek大模型，甚至有银行推出基于DeepSeek推荐配置的理财产品。

　　建设银行宣布已引入DeepSeek模型，定制化训练后推进生成式人工智能在全集团的体系化应用，或集成AI工具供下属机构使用。

　　工行也宣布，基于自主研发的大模型平台“工银智涌”，率先引入DeepSeek系列开源大模型底座，面向全行开放使用，构建多个典型场景。

　　值得一提的是，有银行还推出了由DeepSeek生成的理财配置推荐，如微众银行推出产品专题，打着DeepSeek配置思路的口号，但具体的理财产品仍由银行推荐。DeepSeek建议客户配置活期+（货币基金）10%、定期存款40%、稳健理财产品（R2级）30%、纯债基金15%及增额终身寿险5%。

　　DeepSeek具有开源、低成本、高效能三大优势。对金融机构而言，数据安全至关重要，DeepSeek通过私有化部署有效解决这一痛点。同时，其低成本和高性能特点，使金融机构接入大模型的效益成本比提高，激励更多金融机构拥抱大模型。

　　苏商银行特约研究员武泽伟指出，DeepSeek为中小金融机构提供了弯道超车机会，可借助技术赋能业务，以较低成本提供个性化服务，开发小众市场、下沉市场。

　　武泽伟认为，DeepSeek仅是大模型“亲民化”的初步尝试，未来大模型的接入和使用门槛将不断降低，拓展覆盖范围和使用深度，或重塑各领域思维惯性和经营模式，提升生产效率。

　　招联首席研究员董希淼表示，DeepSeek融合多模态数据处理、知识图谱构建等，低成本、低算力消耗，更适配中小银行，降低应用大模型的门槛和成本。部分中小银行已抢先基于DeepSeek开源框架整合数据，开发信贷风控模型。预计DeepSeek将在信息收集处理、反欺诈识别等领域有广阔前景，成为中小银行的数字化劳动力，加快数字化转型，推动数字金融高质量发展。

　　董希淼也指出，部署DeepSeek等大模型并非“一招鲜”，需银行从战略、技术、人才等多方面完善配套。金融机构需平衡技术创新与金融稳定安全。

　　董希淼认为，中小银行应密切关注新技术，加强交流合作，但避免“数字化焦虑”，从自身资源出发，聚焦发展方向和业务重点，实现差异化、特色化转型，提高投入产出比。

（文章来源：深圳商报·读创）