2025年2月27日，——随着人工智能技术加速渗透金融领域，国产大模型DeepSeek正成为行业数字化转型的核心引擎。从银行业到证券业，从大型机构到中小银行，DeepSeek凭借其开源特性、多模态能力与低成本优势，掀起了一场覆盖全行业的智能化浪潮，推动金融服务效率、风控能力与使用者真实的体验的全面升级。
部署DeepSeek-R1推理模型后，信贷审批效率提升300%，风险识别准确率达98.7%
将DeepSeek大模型应用于企业级多模态智能问答助手“小邮助手”，新增逻辑推理功能，增强精准服务效能
通过应用DeepSeek-R1推理模型，实现邮件分类、产品匹配、交易录入、估值表解析对账全链路自动化处理，识别成功率达90%以上，每天可减少9.68小时工作量
联合华为率先引入部署DeepSeek系列大模型，在AIB平台京行研究、京行智库、客服助手、京客图谱等多个场景试点应用
将DeepSeek应用于信息检索、文档处理、行业研究及市场分析等多个场景，计划拓展至智能服务、风险管理、投资分析等领域
完成DeepSeek私有化部署后，投研服务实现可视化投研逻辑生成、交互式金融词库、沉浸式股票实操教练三大突破
10余家公募基金公司已部署DeepSeek大模型，主要使用在于投研分析、知识查询、产品营销售卖、客户服务等核心业务场景
已宣布在探索DeepSeek相关应用场景，如新华保险员工可利用DeepSeek接口进行日程管理、群发收集等工作，也可初步提供保险销售方案
智能客服与流程自动化：江苏银行通过部署DeepSeek-VL2多模态模型，实现合同质检智能化，准确率提升至96%，并借助R1推理模型完成资产托管估值自动化，节省大量人工操作时间。广发证券上线DeepSeek客户服务模块，助力机构投资的人投研效率提升40%。
智能决策支持：微众银行、苏商银行将DeepSeek嵌入风控审核系统，优化信贷审批逻辑；国泰君安证券则通过R1模型升级“君弘灵犀”智能投顾服务，提升用户交互精准度。
Deepseek借助先进的人工智能技术，融合了机器学习、深度学习以及生成对抗网络等多种理论基础，可以有明显效果地提升数据处理效率与分析准确性。其独特的设计使得它在较低的算力消耗下，仍然能提供相对高效的结果。同时，在智能客服和风控分析等应用场景中，Deepseek能够更精准地捕捉用户意图，提升交互质量，由此减少人工成本，提升工作效率。
在金融行业深耕的过程中，AI大模型所需的算力和数据训练资源通常是巨大的，很多中小型机构因此望而却步。而Deepseek的推出，正好为这些金融机构提供了一条可行的自研路径。如此，诸如城商行等中小银行纷纷开始在Deepseek的基础上研发属于自身个人的金融大模型。在不少IT团队看来，这种技术的自研不单单是为提升效率，更是为了塑造银行在数字化转型过程中的竞争力。
李峰教授对此指出，AI大模型在金融业务中的应用已成为一种趋势，这种趋势能够切实推动金融行业的高水平质量的发展。在即时反馈与智能化服务方面，Deepseek的技术优势为各个场景带来了提升。例如，客服代表可以通过AI模型更快速地响应用户，这在提升客户满意程度的同时，也大大降低了运营成本。
据了解，许多中小银行此前在选择大模型研发路径时，主要是依赖外部服务商或进行合作研发，然而这样的做法往往导致信息保护等合规风险。而基于Deepseek的开源特性，中小银行能利用其自有数据，进行独立的模型微调和优化，解决了不少合规问题，缩短了研发周期。
DeepSeek引发的不仅是技术效能的提升，更是金融业权力结构的深层变革。
其开源架构与模块化设计，本质上构建了一个去中心化的技术生态。在这种范式下，技术优势不再单纯依赖数据规模或算力储备，而是转向对业务场景的理解深度与适配能力。
这种转变打破了传统“规模决定竞争力”的行业定律，为中小机构创造了差异化的价值锚点。
技术普惠性的实现源于三个机制创新：首先是成本结构的颠覆。通过轻量化模型架构与分布式计算框架，DeepSeek将AI部署的边际成本降至传统方案的20%以下，使得区域性银行也能负担智能化改造.
其次是知识共享机制的建立。开源社区中持续迭代的金融场景解决方案，形成了集体智慧的积累效应，单个机构的技术投入通过社区网络产生指数级放大效果。
最后是定制能力的普适化。借助可解释性增强的模型微调接口，中小机构无需顶尖技术团队就可以完成业务适配，这种低代码化改造大幅度降低了创新门槛。
随着金融科技加快速度进行发展，有关规定法律法规和监管政策逐渐完备。当前的金融监督管理体系主要是基于传统金融业务模式制定的。对于DeepSeek大模型在金融领域的应用，目前尚无明确的监管标准，这可能会限制DeepSeek大模型进一步推广和应用。
关于数据安全与隐私保护等问题，银河证券研报分析称，银行在使用DeepSeek等大模型开展业务时，如果未对客户数据来进行脱敏或者加密处理，有几率会使客户的身份证号、账户余额、交易记录等敏感信息泄露。暴露客户隐私将引发客户的信任危机，并给银行带来严重的声誉损失和潜在的法律风险。
因此，银行应对有关数据进行脱敏处理，并大力推广同态加密等隐私计算技术，在保障数据安全的同时，实现数据价值的挖掘与利用。但这些技术在实际应用中成本较高，短期内可能主要被大型金融机构所采用。此外，即便银行对敏感数据来进行了本地化、脱敏处理，在数据传输和使用的过程中，仍存在潜在风险。
业内人士表示，DeepSeek大模型作为生成式AI大模型，其输出结果有几率存在不可解释性和“幻觉”问题，即生成的内容看似合理但并不符合实际情况。若银行过度依赖DeepSeek大模型等人工智能技术，可能会引起系统在面对技术故障、网络攻击或突发事件时显得脆弱。
DeepSeek带来的最深层次变革，在于重新定义了金融从业者的价值创造方式。
传统的人机协作多停留在替代重复劳动层面，而DeepSeek推动的是一场“认知能力再分配”——将人类从信息处理的低维空间解放，转向价值创造的高维领域。
首先是机器直觉的培育。通过持续学习市场波动模式与风险传导路径，DeepSeek形成了超越人类经验范畴的态势感知能力。在金融市场风险分析中，系统能够识别传统模型难以捕捉的非线性关联信号，例如跨市场风险传导的早期征兆或流动性压力的隐性积累。这种能力使金融机构得以在复杂环境中构建前瞻性风控体系；
其次是认知镜像的构建。系统不仅能输出决策建议，更能通过可解释性算法呈现决策逻辑的完整证据链，使人类专家可以沿着机器的思考轨迹进行深度校验与策略优化；最后是智能涌现的激发。当DeepSeek接入投研团队的策略讨论时，其通过语义联想生成的跨领域关联假设，多次引导研究团队发现非显性投资机会。这种人机互动已超越工具性辅助，演进为真正的认知协同。
这种协同关系正在重塑金融人才的能力矩阵。基础的数据处理技能加速贬值，而三大新型能力成为核心竞争力：其一是智能策展能力，即在海量机器生成方案中识别价值线索的洞察力；其二是边界突破能力，即在人机认知交界处发现创新机会的想象力；其三是价值锚定能力，即在智能化浪潮中坚守金融本质的判断力。这种能力结构的转型，标志着金融从业者从“技术使用者”向“智能架构师”的角色跃迁。
DeepSeek的崛起标志着金融行业进入智能化深水区。在这场效率革命中，技术领先者将定义未来规则，而如何驾驭技术红利、规避潜在风险，将成为所有参与者的必修课。金融机构唯有拥抱变革、坚守合规，方能在AI浪潮中立于潮头。