九卦 | DeepSeek能否走进银行？开源AI的金融挑战与机遇

摘要：DeepSeek具备强大的逻辑推理和问题解决能力，能够处理复杂的查询和任务。这种能力使得DeepSeek在自然语言处理、机器学习与深度学习等方面表现出色。DeepSeek还能够出色地根据用户行为和偏好提供个性化写作，这种能力在电商、广告、内容推荐等领域具有重要

作者 | 九卦姐

来源 | 九卦金融圈

近期，国产 AI 大模型 DeepSeek 引发了广泛关注。金融数据专家祝世虎对九卦金融圈表示，其核心创新体现在以下几个方面：

算法层面：将部分“记忆负担”转化为“推理规则”，减少对海量数据的依赖。

硬件层面：优化计算架构，适应神经网络的稀疏性，提升计算效率。

认知科学启发：模仿人类大脑的预测编码机制（predictive coding），减少冗余计算。

DeepSeek具备强大的逻辑推理和问题解决能力，能够处理复杂的查询和任务。这种能力使得DeepSeek在自然语言处理、机器学习与深度学习等方面表现出色。DeepSeek还能够出色地根据用户行为和偏好提供个性化写作，这种能力在电商、广告、内容推荐等领域具有重要应用价值。

DeepSeek在成本、性能、技术、市场和商业模式等多个方面都展现了显著的优势。凭借其高性能、开源且免费的 V3 和 R1 模型，DeepSeek 不仅加速了全球大模型竞争格局的演进，还通过开源方式重塑了 AI 市场的竞争生态，使得低成本创新成为推动行业颠覆的重要驱动力。

因此，在过去一周多的时间里，国内外大模型厂商纷纷采取紧急上线新模型、降价及提供免费服务等措施应对这一变化。

1月29日，阿里云悄然发布通义千问旗舰版模型 Qwen2.5-Max，宣称其全面超越了包括 DeepSeek-V3 在内的全球顶尖开源 MoE 模型。次日，阿里云对百炼 qwen-max 系列模型进行价格调整，涉及 qwen-max、qwen-max-2025-01-25、qwen-max-latest 三款模型的输入输出价格，同时 qwen-maxbatch 和 cache 也同步降价。

2月1日，OpenAI 推出最新的推理模型 o3-mini，提供 low、medium 及 high 三种版本，并已集成至 ChatGPT 及 API 平台。值得注意的是，ChatGPT 免费用户现可通过“推理（Reason）”功能体验 o3-mini 模型，这是 OpenAI 首次向免费用户开放其推理模型资源。

作为开源 AI，DeepSeek 为银行业提供了新的技术选择。然而，银行业作为高度谨慎、强调稳定的行业，对新技术的接受度较慢。那么，DeepSeek 在银行业究竟是革命性的变革，还是仅仅是一个“锦上添花”的工具？目前尚无定论，但我们可以从以下几个关键角度探讨其潜力与挑战。

从银行的角度来看，DeepSeek 最直接的应用场景可能包括以下几个方面：

近年来，银行已广泛应用 AI 进行智能客服。例如，招商银行通过阿里云通义千问大模型开发的“AI 小研”，能够精准解决客户咨询问题，提升客服效率和客户体验。

然而，对AI客服的回答，用户的体验一直褒贬不一。尽管DeepSeek 的引入将来可能会使客服对话更自然、精准，但银行的核心诉求是“稳定和可控”。如果 AI 在对话中给出错误信息，银行是否能承担这一风险？银行或更倾向于半开放式 AI 方案，即在开源模型基础上进行二次开发，并设置严格的内容过滤规则。

近年来，银行逐步引入AI工具辅助内容生产，比如借助DeepSeek模型批量生成个性化产品说明书和投资策略简报，通过语义分析与数据联动，快速输出结构清晰的营销文案，节省人力成本的同时提升了内容迭代效率。

然而，AI创作的合规性与专业性仍存争议。尽管DeepSeek能通过知识库学习生成符合金融监管术语的文本，但行业特有的严谨表述（如风险提示、收益测算）容错率极低。若AI误用"保本理财"等敏感表述，或将引发合规风险。

因此，银行更倾向采用"人机协作"模式——AI完成初稿生成与多版本适配，专业团队负责事实核查与风险把控，在提升效率与保障精准间寻求平衡。

AI 在投研领域的应用已不鲜见，从数据筛选到自动生成市场报告，AI 确实能帮助投研团队节省时间。

据报道，DeepSeek已与拓尔思积极携手，合作聚焦金融领域。双方联合开发金融舆情大模型，已在中信证券等机构部署用于智能研报生成系统，显著提升研报生成效率与准确性。

DeepSeek 的“数据代谢”机制使其比传统 AI 更能高效地分析市场动态。然而，投资决策不仅依赖数据，还受市场情绪、政策趋势等因素影响。如果 AI 仅依赖数据分析，缺乏对市场情绪的理解，银行的投资团队是否会完全信任 AI？

目前，资管机构普遍认为 AI 只能是辅助工具，而非决策者。未来，DeepSeek 也可能更多扮演“助手”角色，而非“操盘手”。

银行风控体系对 AI 的需求强烈，尤其在反欺诈、风险管理、信用评估等方面。DeepSeek 的 1-bit 量化技术提升了计算效率，但问题在于，银行风控的核心是“零容错”，如果DeepSeek出错，是否会带来新挑战？

DeepSeek的开源特性也带来新问题。数字金融专家祝世虎对九卦金融圈表示，开源 AI 使得大模型本地化部署更易实现，但也可能被黑产组织用于诈骗，甚至小团队都可以“手搓”一个 AI 模型用于诈骗。这是否意味着，未来银行的 AI 反欺诈系统，将面对更复杂更难对付的 AI 对抗？

这就让我们不得深入思考：AI 在风控领域的“智能性”真的比“可靠性”更重要吗？银行更需要的是创新，还是稳定？

尽管 DeepSeek 技术实力强大，但其在银行业的推广仍面临以下核心问题：

银行业的最大资产是数据，而 DeepSeek 需要大量数据训练。银行能否实现数据脱敏？如果银行的数据不能用于 AI 训练，那 DeepSeek 在银行业的应用价值会大打折扣。

目前，部分银行尝试私有化部署 AI，以确保数据不外流。那么，银行会接受 DeepSeek 这样的开源模型，并基于它进行私有化部署吗？这可能是未来 AI 在银行落地的关键点。

目前，DeepSeek 并未公开完整的数据训练细节，银行在采用前可能需进行额外的安全审查。金融行业的监管要求很高，银行的每一步技术升级都必须符合监管要求。DeepSeek 这样的 AI 模型，是否符合银行业的合规标准？AI 生成的投资建议，是否能满足金融法规的要求？ AI 进行信用评分，是否会存在算法歧视的问题？未来，银行是否需要建立新的 AI 监管体系，让 AI 应用更加透明？