近年来，随着人工智能技术的快速发展，DeepSeek等大模型在金融领域的应用日益广泛。据最新消息，除了工商银行、邮政储蓄银行、建设银行、招商银行、浦发银行等大中型银行外，越来越多的地方中小银行和互联网银行也在加快部署DeepSeek大模型，以推进其在智能客服、业务流程优化、智能风控等场景的应用。
据悉，各大银行在引入DeepSeek模型时，通常是基于自主研发、全栈自主可控的大模型平台基础上进行定制化训练和部署。例如，建设银行已引入DeepSeek模型并定制化训练，积极推进生成式人工智能在全集团的体系化应用。工商银行则基于自主研发的大模型平台“工银智涌”，在同业中率先引入DeepSeek系列开源大模型底座，并面向全行开放使用。
此外，一些中小银行也受益于开源模型，自主搭建多场景应用。例如，新网银行在系统研发场景中应用DeepSeek大模型，构建了研发知识问答助手与代码续写助手，有效缩短了工程师在研发过程中查阅技术资料的耗时。新网银行副行长兼首席信息官李秀生表示，随着技术的不断进步和成本的进一步降低，大模型将能够广泛应用于中小银行等金融机构中。
除了银行领域，DeepSeek大模型在银行理财领域的应用也备受关注。据了解，建行旗下建信理财已开始研究DeepSeek在理财业务部分场景的应用。光大理财则表示，已在风险中台完成了对DeepSeek蒸馏模型的本地化部署，并在合同信息比对、决议信息校验等方面展现出了强大的智能检索、校验能力。
值得注意的是，一些理财公司虽然尚未正式引入DeepSeek大模型基座，但已布局科技主题理财产品，试图从系统的部分场景和资产端瞄准DeepSeek带来的发展机遇。例如，中邮理财表示，其相关产品创新采用红利科技轮动策略，为投资者打造科技投资产品。
目前，DeepSeek大模型在金融领域的应用场景正在由浅及深地推进。据多家金融机构介绍，DeepSeek大模型已应用于智能客服、业务流程优化、智能风控等多个场景。例如，邮储银行利用DeepSeek大模型的多步骤推理优化能力，增强了手机银行陪伴式数字员工能力，优化了坐席助手与智能陪练，提升了客服专业性和工作效率。
然而，也有业内人士指出，虽然DeepSeek大模型在金融领域的应用前景广阔，但目前其精确性还需要再提升，相应的法律法规也要继续完善。因此，在涉及精确性、准确性特别高的交易领域，还需要谨慎对待。
来源：环球网
