财联社2月14日讯 一如春节期间爆火的《哪吒2》，近期DeepSeek大模型的突然走红，也让银行业感到措手不及。“没想到，真的没想到。”长期跟踪金融科技发展的某上市银行管理人士杨磊（化名）这样向财联社记者表示。
　　但变化已经发生。作为经营风险的银行业，如何才能直面DeepSeek带来的挑战？
　　中小银行奋力跟进DeepSeek热潮，“唯恐落在后面”
　　从目前的公开信息来看，面对DeepSeek的突然走红，众多地方中小银行明显更为积极，也更敢于发声。
　　以时间线来看，号称“最具互联网大数据基因的银行”的江苏银行，应该是最早拥抱DeepSeek的银行。早在2月5日，江苏银行就官宣已经落地DeepSeek大模型的应用。
　　江苏银行表示，相关模型应用后，“能够重塑金融服务模式，实现金融语义理解准确率和业务效率双突破。”
　　此后，苏商银行、重庆农村商业银行等多家小银行也纷纷表态，已经开始“尝鲜”DeepSeek大模型。北京银行更宣布，2024年底，该行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，大幅提升了知识驱动的模型服务质量和效率，为银行智能化发展注入强劲动力。
　　但是，财联社记者试图就DeepSeek目前的效果联系北京银行进行深入采访，至发稿时止，未获回应。
　　如何看待多家中小银行的积极跟进？有多名业内人士从不同的角度给出了回应。有人向财联社记者表示，一些银行是借机宣传自己过往在大模型方面的既有成果；也有人认为，一些银行是在主动回应社会关切，迎合资本市场。
　　“从我个人的角度来看，一些中小银行还是为了股价考量。他们想给投资者传达一些不一样的信息，提振投资者信心。”杨磊这样表示。
　　大行的克制和跟进，“让子弹再飞一会”
　　相比当前众多中小银行的热情似火，国有大行、股份行明显要更为冷静。依据财联社记者的近期的走访调研来看，不同的银行也有不同的考量。
　　一种，是已经和互联网巨头合作，采购、使用了“上一代”的大模型。某股份行内部人士向财联社记者介绍，在ChatGPT爆火之后，他们行积极拥抱金融科技的新浪潮，已经购买了BAT其中一家的产品，并且“耗资不菲”。但是，从实际应用的角度来看，效果并不算好，“只能完成规范化、较为基础的工作”，最终还得专人介入。
　　另外一种，则有“让子弹再飞一会”的考量。此前，元宇宙一度被市场认为是下一代科技革命的代表，但目前情况如何呢？
　　一名国有大行内部人士谈起元宇宙，只能不断的苦笑和摇头。“那时候投入大量成本搞了数字人，（已经几乎没什么价值），现在也只能在一些展会上展示一下。”从目前的情况来看，尽管2024年还有一些银行在积极申请元宇宙专利，但“形式大于内容”。
　　因此，多名国有大行人士均向财联社记者表示，对DeepSeek的作用已有深入了解，但是否接入、如何应用暂未知。
　　当然，也有例外者。比如邮储银行近期已经发文称，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。
　　“国有大行是金融行业的主力军。即便从体量来看，对于新技术的态度会更为冷静和从容。”杨磊表示，更深层的原因在于，国有大行此前已经都在金融大模型领域投入甚多，在硬件成本、人力资源等方面的投入，绝非中小银行能够相提并论。
　　DeepSeek能重塑银行业务吗？
　　长期从事人工智能、大数据研究的研究员王力（化名）向财联社记者表示，资本市场对于DeepSeek的狂热可以理解。但实际上，目前人工智能行业对于DeepSeek的评价和判断，其热度远远低于大众。
　　“AI大模型简单来说，主要取决于算力、算法、数据等。DeepSeek最大的价值应该在于算法。”王力表示，DeepSeek的进步在于，在不依赖于海量算力（需要高性能芯片支撑）的前提下，依托算法等方面的创新，达到主流大模型的同等效果。DeepSeek之于社会的最大意义，除了探索出新路外，还在于降低了大模型的门槛。
　　对此，某银行金融科技人员也表示有同感。相比“上一代”的传统AI大模型，DeepSeek上手从简易性到智能化等多方面，都有明显提升。
　　或许正是因为这样的原因，目前多家银行已经成立了DeepSeek本地化应用的工作专班。杨磊就坦言，该行金融科技人员已经对DeepSeek进行了多次讨论、分析、交流。近期，该行应该会作相关部署。
　　杨磊进一步介绍，从目前的信息来看，DeepSeek对于银行业的作用主要体现在三方面。第一是大数据方面，包括相关数据的梳理、录入和归纳，以及电话客服。第二是智能化的文案，相当于可以取代银行在营销方面的传统广告公司的作用。“举个例子，每年银行都要制作活动海报，过去都会找广告公司，一张图上千、上万。现在这方面工作完全可以用DeepSeek来做。”
　　则是智能风控。杨磊认为，传统的大数据、AI大模型是给客户贴标签，其实并不够智能，但DeepSeek的关联性远胜过往，“可以认为具备一定的推理能力”，因而能够提高效率。此外，在市场营销方面，比如对私、对公方面，也会有很多想象空间。
　　但无论如何，银行的传统业务依然和存贷差有关。有银行内部人士坦言，从拉存款、放贷款的角度来说，DeepSeek并不能解决根本问题，但辅助作用明显。但是，银行也需要与时俱进，面对DeepSeek的风潮，任何银行都不可能置身事外。
　　“DeepSeek对中小银行的作用会更大。”杨磊进一步表示，相比国有大行、股份行，更多中小银行会是受益者。这是因为，传统的大模型投入甚大，采购硬件、和第三方公司合作，投入动辄千万起乃至上亿。这对中小银行来说，是“不能承受之重”。但是，依据多次推算，银行本地化部署DeepSeek的成本只有几十万、上百万，这让更多的中小银行得以闯入了金融大模型的赛道，一定程度上拉平了和大银行的差距。而这在过去，是不可想象的。“综合判断，在一些细分领域，下半年可能就会有DeepSeek相关的银行黑马级应用的出现。而且，很可能是中小银行”。
　　不过，在王力看来，AI赛道也好，大模型也罢，目前并未看到竞争的终点出现。技术的迭代速度，远超普通人的想象。“现在都说DeepSeek便宜、先进，明年会不会有更好用、更便宜的其他产品出现？”
　　但在更多银行人士看来，这些并不是问题。“现在DeepSeek已经足够便宜了，难道非要等到免费大模型的出现才上车？走过路过，绝不能错过。”杨磊给出了自己的理解。
（文章来源：财联社）