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　　来源：WEMONEY研究室

　　当传统银行遇上科技“新宠
”DeepSeek
，会碰撞出怎样的火花？

　　随着DeepSeek的持续火爆，不少银行官宣成功接入deepseek
。据了解 ，目前
，已有工商银行 、建设银行
、邮储银行、江苏银行 、北京银行、成都银行
、重庆银行、中原银行 、青岛农商行
、海安农商行、重庆农商行 、微众银行
、新网银行、百信银行和苏商银行等15家银行宣布接入DeepSeek系列模型。

　　这一波“AI+金融”的浪潮并非偶然 。在数字化转型的倒逼下，传统银行正通过深度绑定科技伙伴来重塑竞争力——既要在降本增效的“生存战 ”中突围 ，更要在个性化服务 、实时风控等“价值战
”中构建护城河。而DeepSeek这类技术提供商的角色
，也从单纯的工具输出方，逐步升级为金融机构智能化转型的“战略共谋者”
。

　　中信证券研报指出 ，对于传统金融机构
，拥抱AI变革将是必选项，预计核心价值包括：一是降本增效 ，减少重复性人力投入
，释放员工专注高价值任务；二是风险可控，实时监控市场与操作风险 ，避免重大损失；三是体验升级，提供个性化
、即时化服务
，增强客户粘性；四是创新驱动，通过AI技术打造差异化竞争优势 ，抢占市场先机。

　　多家银行接入DeepSeek应用场景各有侧重

　　DeepSeek的开源模式
，意味着它可以像乐高积木一样可拼可改，不仅降低了企业应用大模型的使用门槛 ，也为多场景智能应用提供了可能 。

　　在国有行中
，工商银行基于自主研发、全栈自主可控的大模型平台—“工银智涌 ”，在同业中率先引入DeepSeek系列开源大模型底座 ，构建了财报分析助手 、AI财富管家等10余个典型场景
，推动业务流程智能化升级，有效提升工作质效
。

　　建设银行通过部署DeepSeek模型 ，优化信贷审批流程
，实现非标材料识别准确率提升至同业标杆水平，同时构建关联风险图谱强化反欺诈能力 ，提升风险标签精准度。在智能客服系统集成DeepSeek语义理解技术后，显著提升复杂咨询的响应效率
，并借助代码助手加速核心系统迭代 。

　　邮储银行则依托自有大模型“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
。首先将DeepSeek大模型应用于“小邮助手” ，新增逻辑推理功能
，增强精准服务效能，并通过深度分析等功能 ，精准识别用户需求
，提供个性化和场景化的服务方案。

　　在城商中，北京银行则早在2024年底 ，就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 。

　　重庆银行也在近期通过官方微信公众号宣布 ，完成DeepSeek-R1模型的本地化部署及验证性测试
，实现了更加精准的语义理解、逻辑推理和多轮对话能力
。

　　在农商行中，也有不少银行接入DeepSeek。如青岛农商银行透露 ，已本地化部署以DeepSeek大模型为基座的企业级AI模型服务平台“智慧Qimi ”，应用于网点厅堂数字人
、培训教材文本校验等场景
，以推动全行数字金融发展进一步智能化升级 。

　　重庆农村商业银行也宣布借助腾讯云大模型知识引擎的能力，在企业微信上线基于DeepSeek模型的智能助手应用“AI小渝
” ，成为全国首批接入DeepSeek大模型应用的金融机构
。

　　此外
，在民营银行中，也有部分银行率先接入DeepSeek。如新网银行自2024年5月起 ，就在系统研发场景中应用DeepSeek大模型
，分别构建了研发知识问答助手与代码续写助手，缩短一线工程师在研发过程中查阅技术资料的耗时 。

　　降本增效显著风险防控更精准

　　在息差承压 ，行业竞争加剧的背景下
，如何降本增效成为银行业面临的首要问题，而DeepSeek通过自动化、智能化的解决方案 ，能够帮助银行提高工作效率 、降低成本
、优化业务策略
，从而在市场竞争中保持领先地位。

　　以江苏银行的数据来看，该行应用R1推理模型 ，结合邮件网关解析处理能力，实现邮件分类、产品匹配 、交易录入
、估值表解析对账全链路自动化处理
，识别成功率达90%以上，目前已初步实现业务集中运营 ，按照平均手工操作水平测算
，每天可节约9.68小时工作量
。

　　成都银行在接入DeepSeek后，通过“小模型+大模型”框架优化?智能信贷?流程 ，信贷材料综合识别率提升至?85%以上?
，报告生成时间从数天压缩至?1小时内?，极大提升审批效率；?智能知识库?覆盖29个业务场景 ，结合优化后的RAG技术
，用户问答采纳率达?70%?，减少人工知识检索成本；同时 ，在票据业务领域部署基于DeepSeek的“智能问答助手 ”
，整合RAG与向量数据库技术，精准解答业务流程、法规咨询等问题 ，降低操作风险并提升服务效率?。

　　百信银行也表示，在DeepSeek系列模型的强大支撑下
，智能代码助手能力焕新升级，一是代码补全；目前 ，已覆盖80%研发人员
，许多研发人员反馈，代码助手的应用使得研发效率显著提升；二是技术问答 ，依托 DeepSeek丰富的知识库和庞大的代码库
，智能代码助手不仅能提供各类技术知识，还能支持代码生成 、代码解释等场景 。

　　在风险评估与预警这一关键环节 ，DeepSeek?多模态融合分析（文本/图像/交易流）提升风险防控精度
。

　　目前
，江苏银行依托“智慧小苏
”大语言模型服务平台，本地化部署微调DeepSeek-VL2多模态模型
、轻量DeepSeek-R1推理模型 ，利用识别结果结合外部数据等方式智能检测校验合同信息
，对风险较高的交易提前发出预警，有效防范潜在的信贷风险。在利用DeepSeek模型优化后 ，识别及预警响应速度提升20% 。

　　微众银行在接入DeepSeek后，通过将DeepSeek模型嵌入风控审核系统
，覆盖贷前至贷后全周期，显著提升信贷审批效率与反欺诈监测准确率 ，有效降低人工审核成本?；同时
，其反欺诈防御能力和信用风险监控效率得到系统性优化，进一步强化风险预警能力 ，助力信贷风险防范?

　　苏商银行也融合DeepSeek系列模型技术
，构建了“数据+算法+算力+场景”四位一体的智能决策体系，以提升风控水平
。目前 ，该体系已用于信贷风控、反欺诈监测等20余个业务场景
，尽调报告生成效率提升40%，欺诈风险标签准确率提升35%。

　　值得注意的是 ，DeepSeek大模型虽然具备强大的通用能力
，但仍需重点关注以下风险：第一是，?数据安全与隐私保护 。银行的业务数据往往涉及客户隐私和商业机密 ，如何在保障数据安全的前提下，利用这些数据对模型进行有效训练
，成为首要考虑的问题
。第二是，?模型可靠性验证。在信贷审批 、合同审查场景中 ，DeepSeek仍存在?逻辑漏洞与事实性偏差? 。

　　第三是
，?技术依赖与系统稳定性?
。DeepSeek大模型的混合专家（MoE）架构虽然可以降低计算成本，但高度依赖动态节点调度机制 ，若遭遇突发流量或分布式节点故障
，可能引发交易延迟或中断。第四是，?合规与法律风险? 。如未经授权使用受版权保护内容等。简言之 ，金融机构在技术狂奔的同时
，必须建立完善的风险管理体系
。

　　整体而言，DeepSeek推动大模型从闭源走向开源 ，大幅度降低了本地化部署门槛。而本地化部署模式既满足了金融机构对数据主权与响应速度的要求
，也为AI技术深度适配细分业务场景提供了灵活空间，标志着银行业数字化转型进入精准化落地阶段 。