近期，DeepSeek在金融领域掀起了一股热潮，引发了银行业内的广泛关注与讨论。尽管尚未全面应用于实际业务中，但多家银行已开始积极探索如何紧跟这一技术浪潮，以期在未来的竞争中占据先机。

DeepSeek自推出以来，迅速在全球范围内走红。据《国际金融报》记者观察，江苏银行等金融机构已率先引入了这一新模型，并将其应用于实际场景中。同时，DeepSeek所展现出的技术突破价值，也引发了业内人士的深入思考与探讨。

受访专家指出，随着DeepSeek及未来更多人工智能（AI）模型的迭代升级，单次推理计算成本将逐步降低，算力基础设施产能也将逐步提升。这标志着大模型应用正从“技术可行性验证”阶段迈向“经济可行性落地”的关键转折点。

在DeepSeek的推动下，银行业也迎来了AI应用的新篇章。2025年初，幻方量化旗下AI公司深度求索研发的DeepSeek-R1模型横空出世，以其强大的逻辑推理和自然语言处理能力，迅速成为网络热门话题。多家银行借此机会，通过与DeepSeek的对话形式，进行了深度、全面的自我介绍，吸引了大量关注。

除了娱乐大众的功能外，DeepSeek还引发了行业人士对AI大模型技术突破价值的深入思考。近年来，推进数字化转型已成为银行业的共识。多家上市银行在财报中表达了发展人工智能大模型的积极态度，并披露了相关规划或进展。此次，江苏银行成功本地化部署微调DeepSeek多模态模型，将其应用于智能合同质检和自动化估值对账场景中，成为上市银行中第一家“吃螃蟹”的机构。

浙商证券研报显示，DeepSeek-V3的训练成本远低于OpenAI的GPT-4等同类模型，展现出极高的性价比。这也解释了为何DeepSeek能够迅速在金融界引发广泛关注。除了物美价廉的因素外，DeepSeek的母公司专长于私募基金，拥有更强的金融基因，这也是其备受青睐的原因之一。

然而，随着生成式AI技术加速渗透金融业，银行业在探索大模型应用的过程中也面临着诸多挑战。如何妥善处理人工智能大模型引入的安全风险问题，成为银行关注的焦点。业内专家指出，AI幻觉等错误信息的识别与处理至关重要。借助DeepSeek开源的可解释性工具链提升模型决策路径透明度，并对企业的知识库进行隔离，避免信息污染，是有效应对这一挑战的关键措施。

此外，在大模型的使用过程中，银行还需要重点注意数据安全问题。AI大模型与客户的每次对话都涉及客户隐私，数据被动收集可能涉及知识产权等问题。因此，银行需要把握好关键数据的边界，确保客户隐私和数据安全。

展望未来，随着更多云计算平台支持DeepSeek等AI大模型，将加速模型迁移和落地应用。银行业也将逐步完成基于AI应用的金融服务生态变革。从生产力角度来看，过往基于问答的模式将转变为信息的全面服务，服务效率、服务准确性和客户满意度将大幅提升；从生产关系来看，银行自身的组织结构或将发生变化，与客户的关系将更加融洽。同时，银行服务的软硬件适配也将发生改变，以适应AI大模型的应用需求。

总之，DeepSeek等AI大模型的应用为银行业带来了前所未有的机遇与挑战。银行需要紧跟技术潮流，积极探索AI大模型的应用场景与落地路径，以期在未来的竞争中占据先机。