15家银行集体押注，DeepSeek如何掀起金融AI革命？
银行业加速布局DeepSeek大模型，仍需解决技术幻觉问题。
DeepSeek的开源模式和强大推理分析功能，为银行业的应用场景打开了想象空间。
当传统银行遇上科技“新宠”DeepSeek，会碰撞出怎样的火花？
随着DeepSeek的持续火爆，不少银行官宣成功接入deepseek。据了解，目前，已有工商银行、建设银行、邮储银行、江苏银行、北京银行、成都银行、重庆银行、中原银行、青岛农商行、海安农商行、重庆农商行、微众银行、新网银行、百信银行和苏商银行等15家银行宣布接入DeepSeek系列模型。
这一波“AI+金融”的浪潮并非偶然。在数字化转型的倒逼下，传统银行正通过深度绑定科技伙伴来重塑竞争力——既要在降本增效的“生存战”中突围，更要在个性化服务、实时风控等“价值战”中构建护城河。而DeepSeek这类技术提供商的角色，也从单纯的工具输出方，逐步升级为金融机构智能化转型的“战略共谋者”。
中信证券研报指出，对于传统金融机构，拥抱AI变革将是必选项，预计核心价值包括：一是降本增效，减少重复性人力投入，释放员工专注高价值任务；二是风险可控，实时监控市场与操作风险，避免重大损失；三是体验升级，提供个性化、即时化服务，增强客户粘性；四是创新驱动，通过AI技术打造差异化竞争优势，抢占市场先机。
多家银行接入DeepSeek应用场景各有侧重
DeepSeek的开源模式，意味着它可以像乐高积木一样可拼可改，不仅降低了企业应用大模型的使用门槛，也为多场景智能应用提供了可能。
在国有行中，工商银行基于自主研发、全栈自主可控的大模型平台—“工银智涌”，在同业中率先引入DeepSeek系列开源大模型底座，构建了财报分析助手、AI财富管家等10余个典型场景，推动业务流程智能化升级，有效提升工作质效。
建设银行通过部署DeepSeek模型，优化信贷审批流程，实现非标材料识别准确率提升至同业标杆水平，同时构建关联风险图谱强化反欺诈能力，提升风险标签精准度。在智能客服系统集成DeepSeek语义理解技术后，显著提升复杂咨询的响应效率，并借助代码助手加速核心系统迭代。
邮储银行则依托自有大模型“邮智”，第一时间本地部署并集成DeepSeek-V3模型和轻量DeepSeek-R1推理模型。首先将DeepSeek大模型应用于“小邮助手”，新增逻辑推理功能，增强精准服务效能，并通过深度分析等功能，精准识别用户需求，提供个性化和场景化的服务方案。
在城商中，北京银行则早在2024年底，就联合华为率先引入部署DeepSeek系列大模型，探索Deepseek大模型在金融领域的应用，目前已在AIB平台京行研究、京行智库、客服助手、京客图谱等多个关键业务场景中试点应用。
重庆银行也在近期通过官方微信公众号宣布，完成DeepSeek-R1模型的本地化部署及验证性测试，实现了更加精准的语义理解、逻辑推理和多轮对话能力。
在农商行中，也有不少银行接入DeepSeek。如青岛农商银行透露，已本地化部署以DeepSeek大模型为基座的企业级AI模型服务平台“智慧Qimi”，应用于网点厅堂数字人、培训教材文本校验等场景，以推动全行数字金融发展进一步智能化升级。
重庆农村商业银行也宣布借助腾讯云大模型知识引擎的能力，在企业微信上线基于DeepSeek模型的智能助手应用“AI小渝”，成为全国首批接入DeepSeek大模型应用的金融机构。
此外，在民营银行中，也有部分银行率先接入DeepSeek。如新网银行自2024年5月起，就在系统研发场景中应用DeepSeek大模型，分别构建了研发知识问答助手与代码续写助手，缩短一线工程师在研发过程中查阅技术资料的耗时。
降本增效显著风险防控更精准
在息差承压，行业竞争加剧的背景下，如何降本增效成为银行业面临的首要问题，而DeepSeek通过自动化、智能化的解决方案，能够帮助银行提高工作效率、降低成本、优化业务策略，从而在市场竞争中保持领先地位。
以江苏银行的数据来看，该行应用R1推理模型，结合邮件网关解析处理能力，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，目前已初步实现业务集中运营，按照平均手工操作水平测算，每天可节约9.68小时工作量。
成都银行在接入DeepSeek后，通过“小模型+大模型”框架优化智能信贷流程，信贷材料综合识别率提升至85%以上，报告生成时间从数天压缩至1小时内，极大提升审批效率；智能知识库覆盖29个业务场景，结合优化后的RAG技术，用户问答采纳率达70%，减少人工知识检索成本；同时，在票据业务领域部署基于DeepSeek的“智能问答助手”，整合RAG与向量数据库技术，精准解答业务流程、法规咨询等问题，降低操作风险并提升服务效率。
百信银行也表示，在DeepSeek系列模型的强大支撑下，智能代码助手能力焕新升级，一是代码补全；目前，已覆盖80%研发人员，许多研发人员反馈，代码助手的应用使得研发效率显著提升；二是技术问答，依托 DeepSeek丰富的知识库和庞大的代码库，智能代码助手不仅能提供各类技术知识，还能支持代码生成、代码解释等场景。
在风险评估与预警这一关键环节，DeepSeek多模态融合分析（文本/图像/交易流）提升风险防控精度。
目前，江苏银行依托“智慧小苏”大语言模型服务平台，本地化部署微调DeepSeek-VL2多模态模型、轻量DeepSeek-R1推理模型，利用识别结果结合外部数据等方式智能检测校验合同信息，对风险较高的交易提前发出预警，有效防范潜在的信贷风险。在利用DeepSeek模型优化后，识别及预警响应速度提升20%。
微众银行在接入DeepSeek后，通过将DeepSeek模型嵌入风控审核系统，覆盖贷前至贷后全周期，显著提升信贷审批效率与反欺诈监测准确率，有效降低人工审核成本；同时，其反欺诈防御能力和信用风险监控效率得到系统性优化，进一步强化风险预警能力，助力信贷风险防范
苏商银行也融合DeepSeek系列模型技术，构建了“数据+算法+算力+场景”四位一体的智能决策体系，以提升风控水平。目前，该体系已用于信贷风控、反欺诈监测等20余个业务场景，尽调报告生成效率提升40%，欺诈风险标签准确率提升35%。
值得注意的是，DeepSeek大模型虽然具备强大的通用能力，但仍需重点关注以下风险：第一是，数据安全与隐私保护。银行的业务数据往往涉及客户隐私和商业机密，如何在保障数据安全的前提下，利用这些数据对模型进行有效训练，成为首要考虑的问题。第二是，模型可靠性验证。在信贷审批、合同审查场景中，DeepSeek仍存在逻辑漏洞与事实性偏差。
第三是，技术依赖与系统稳定性。DeepSeek大模型的混合专家（MoE）架构虽然可以降低计算成本，但高度依赖动态节点调度机制，若遭遇突发流量或分布式节点故障，可能引发交易延迟或中断。第四是，合规与法律风险。如未经授权使用受版权保护内容等。简言之，金融机构在技术狂奔的同时，必须建立完善的风险管理体系。
整体而言，DeepSeek推动大模型从闭源走向开源，大幅度降低了本地化部署门槛。而本地化部署模式既满足了金融机构对数据主权与响应速度的要求，也为AI技术深度适配细分业务场景提供了灵活空间，标志着银行业数字化转型进入精准化落地阶段。
