蔡恩泽

随着DeepSeek在金融领域的横空出世，一场关于人工智能与银行业务融合的新革命正悄然兴起。多家领先银行已迅速行动，启动对DeepSeek的深度研究测试，这一趋势不仅预示着银行业技术创新的加速，更标志着人工智能技术在金融领域的深度渗透。

DeepSeek，作为人工智能领域的一股新势力，凭借其显著的技术优势，在金融界引起了广泛关注。其基于混合专家系统（MoE）的创新架构，通过动态路由机制，将复杂的输入任务精准分配给不同领域的“子模型专家”，在确保高性能的同时，极大降低了算力消耗。特别是DeepSeek-R1模型，采用超大规模稀疏化设计，参数总量高达万亿级别，但激活参数仅占20%，推理效率更是提升了3倍以上。这一特性，对于银行业这种对数据处理效率和成本控制有着极高要求的行业而言，无疑具有极大的吸引力。

DeepSeek还突破了Transformer架构的上下文长度限制，独创“无限上下文（Infinite Context Window）”技术，通过位置编码优化与记忆压缩算法，使模型能够处理超过百万Token的输入序列。这一突破，为银行在处理复杂的金融合同、报告等文本时提供了强有力的支持，极大提升了文本分析的连贯性和准确性。

多家银行迅速启动对DeepSeek的深度研究测试，背后有着多重的考量。在智能客服领域，DeepSeek凭借强大的逻辑推理和自然语言处理能力，能够显著提升客服对话的自然度和精准度，从而优化客户服务体验。例如，江苏银行已成功本地化部署微调DeepSeek_vl2多模态模型和轻量DeepSeek_r1推理模型，实现了合同质检智能化和托管资产估值对账自动化等创新应用。

在风险评估与管理方面，DeepSeek同样展现出了巨大的潜力。它能够整合客户的多维度数据，包括个人基本信息、财务状况、交易记录、信用记录等，从而更准确地评估客户的信用风险。这一能力，为银行的贷款审批、信用卡额度调整等业务提供了更加科学的决策依据。

从行业发展趋势来看，数字经济和数字金融已成为推动银行业数字化转型、拥抱新一轮科技革命的重要途径。DeepSeek的出现，无疑为银行业提供了一个提升竞争力的新契机。在社交媒体上，不少银行员工开始频繁提及DeepSeek，无论是初入职场的新人还是经验丰富的老员工，都对这款人工智能工具表现出了浓厚的兴趣。这表明DeepSeek不仅有助于提升银行的工作效率，还能促进员工对新技术的接受和应用，从而推动银行内部的数字化文化建设。

然而，DeepSeek在银行业的应用也面临着诸多挑战。数据安全是首要问题。银行拥有大量客户的敏感信息，如何确保这些信息在DeepSeek模型运行过程中的安全，是银行必须考虑的重要问题。此外，模型的可解释性也是一个亟待解决的难题。DeepSeek模型基于数据黑盒输入输出，存在一定的不可解释性，这对金融业务的安全性构成了潜在威胁。

面对这些挑战，银行需要采取一系列应对措施。在数据安全方面，银行应建立严格的数据质量管理体系，确保数据的加密存储、传输和使用，并加强对数据访问的权限控制。对于模型的可解释性问题，银行应加强对DeepSeek模型的理解和解释，开发可视化工具，使模型的决策过程更加透明。同时，在业务应用中，银行应合理平衡人工智能与人类决策的关系，充分发挥人工智能在数据处理和分析方面的优势，同时重视人类在复杂情感、伦理道德和创造性决策方面的独特价值。

综上所述，DeepSeek的出现为银行业带来了新的机遇和挑战。随着技术的不断发展和银行对其应用的深入探索，DeepSeek有望重塑银行现有的业务流程和服务模式，提升银行业的整体效率和服务质量。然而，在推进过程中，银行必须谨慎应对各种挑战，确保技术的安全、可靠应用，以实现人工智能与银行业务的深度融合与可持续发展。

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（文章来源：证券时报）