本文来自微信公众号“twt企业IT社区（talkwithtrend.com）”，【作者】范容，某银行研发主管，在金融科技领域主要从事信息安全、大数据、物联网技术应用研发，并牵头开展数据安全管理、大数据风控模型、抵质押物物联网监管等金融科技的研究与创新应用工作，并参与大数据风险管理相关模型的设计与实现，主持对私客户反欺诈模型、互联网联合贷款产品风控/额度模型、平台化银行相关信贷产品的风控/额度模型、对公客户逾期预警模型建设。
【导读】本文针对银行业DeepSeek落地应用这一话题进行了详实的研究分析，深入探讨了DeepSeek的技术创新点为银行业带来的新的机遇和挑战，并为领域从业人员提出了富有建设性的架构设计实践建议。文章从客户交互、产品创新、风控体系和运营提效四个角度介绍了大模型的业务场景，指明了大模型在银行业的应用从效率提升到价值创造的具体路径，值得银行业从业者认真学习领会，同时也帮助其他读者拓宽思路增长见识。
一、引言
近年来，以ChatGPT和DeepSeek为代表的大规模语言模型技术取得了显著进展，展现出广泛的应用前景。在全球数字化转型的浪潮中，银行业正处于从信息化向智能化迈进的关键阶段。作为数据密集型行业，银行业具备应用大规模语言模型技术的天然优势。凭借其卓越的数据处理能力、模式识别效率以及智能决策支持，大规模语言模型已成为推动银行业务创新与发展的核心驱动力。
当前，金融行业正加速探索大规模语言模型技术的场景化应用，呈现出需求驱动与技术探索并行的发展态势。一方面，金融从业者对智能化工具的需求日益增长；另一方面，金融机构积极寻求技术落地的最佳实践路径。根据英伟达的一项行业调研（样本量：400家金融机构），大规模语言模型的应用成熟度呈现梯度分布。其中，43%的机构已完成部署，主要应用场景包括报告生成（37%）、客户体验优化（34%）、合成数据生产（33%）以及精准营销（32%）。此外，超过半数（55%）的机构仍处于技术评估阶段。从功能实现的角度来看，现有应用多集中于基础服务层，涵盖支付清算、信贷审批、保险核保、财富管理等场景中的客户服务增强、数据价值挖掘及业务流程优化等关键环节。
某大行的研究表明，大规模语言模型在金融领域的应用已逐步从效率提升转向业务流程重塑，覆盖客户服务、风险管理、产品创新等核心领域。本文基于现有研究成果，结合国内大规模语言模型在银行业的应用现状，探讨其在银行业落地建设的必要性与可行性，并深入分析其在营销、风控、客服等业务场景中的应用模式及未来发展趋势。
综上所述，大规模语言模型不仅为银行业提供了技术支撑，更成为推动业务创新与智能化转型的核心驱动力。本文将从技术突破、业务场景应用、落地路径及未来展望等多个维度，深入探讨其在银行业的实践与潜力。
二、DeepSeek：国产大规模语言模型的突破与创新
DeepSeek作为人工智能领域的国产新兴力量，凭借其核心技术优势与创新应用模式，正在重塑金融行业尤其是银行业的技术生态。根据DeepSeek官网的数据，其旗舰产品R1大规模语言模型以高性能、强推理能力及极低成本为核心竞争力，在开源模型领域表现接近ChatGPT系列闭源模型，而训练成本仅为ChatGPT-o1的1/10，GPU资源需求更是低至1/50，为金融机构提供了高性价比的智能化转型路径。
在技术架构层面，DeepSeek通过智能专家协作与注意力优化策略，显著提升了计算效率。结合创新的“完整版+蒸馏版”双轨模式，构建了适配不同场景的模型矩阵。满血版R1模型（671B参数）虽需多机多卡分布式部署，但其蒸馏技术成功实现了“小尺寸大效能”，基于32B/70B参数规模的模型即可对标ChatGPT-o1 mini（100B参数）的推理性能。这种灵活部署能力使银行业可根据业务需求选择配置——从16G T4显卡单卡运行1.5-14B模型处理高并发业务，到64G昇腾显卡集群部署70B模型支撑复杂决策场景，真正实现了“性能分级、成本可控”的智能化升级。
在银行业落地实践中，DeepSeek展现出三大差异化价值：首先，通过多模态融合与透明化推理技术，突破传统模型“黑箱”局限。DeepSeek系列模型相较于国产其他大规模语言模型如豆包、文心一言、通义千问等，具备架构和训练模式上的创新，展现出卓越的推理能力。DeepSeek支持高效的复杂多模态融合，并在开源生态建设方面具有显著优势，为金融领域的办公管理、财富管理、风控评估及合规管理等场景提供了智能化解决方案，推动金融工作模式向高效化、精准化、智能化的方向全面升级。其次，RAG（检索增强生成）与微调技术的创新应用，显著降低了模型优化的成本和时间投入，使金融机构能够基于行业特定的数据集进行精准的模型微调，突破传统限制，将过去大规模语言模型调优“不可行”的需求变为可能，从而提升模型在金融场景中的适配性与准确性，优化整体业务决策质量与应用效果。最后，开源特性与本地化部署方案有效化解了金融数据安全顾虑及对敏感数据的合规要求，支持银行在私有云环境搭建高性能模型集群，既满足《金融业数据安全管理规范》的要求，又能提高模型并发性，满足不同业务需求的灵活性与效率，通过持续行业知识沉淀形成差异化竞争力。
这种全方位赋能正在推动银行业从“经验驱动”向“智能驱动”转型，构建起国产化、低门槛、高精准的智能金融新范式。下文将进一步探讨这些技术优势在具体业务场景中的实际应用与价值创造。
三、大规模语言模型的业务场景：从效率提升到价值创造
在银行业实践中，大规模语言模型的应用已从单点尝试发展为覆盖全价值链的智能体系，通过客户交互体验优化、产品个性化定制、风险管理强化及内部运营工具升级等系统性转型路径，驱动金融机构实现业务模式革新与运营效率提升，彰显人工智能技术对金融业态的深度赋能。
1.客户交互：从响应式服务到预见性运营
在客户服务领域，数字运营的智能化转型正在重塑银行与客户的交互模式。以某大行为例，其推出的”手机银行智能助理”基于AI Agent技术（大规模语言模型智能体），通过多模态交互方式提供交易导航、智能推荐等服务。据内部统计显示，该技术应用后客户问题解决率提升约30%，服务响应时间缩短至秒级，客户体验得到显著优化。
智能化技术正逐步渗透至营销与舆情管理领域。据悉，某城商行基于大规模语言模型搭建供应链金融智能服务平台，通过整合客户画像与产业链图谱数据，实现金融产品的精准匹配，相关业务线营销转化率提升约20%。同时，某大行依托舆情监测模型对市场情绪进行动态分析，相关数据为财富管理产品的迭代优化提供了重要决策依据。
此外，智能化技术在普惠金融领域也发挥了积极作用。某大行推出的“手语数字客服”，结合动作捕捉与语义理解技术，为听障人士提供无障碍金融服务，进一步拓展了服务边界。
2.产品创新：从标准化服务到个性化定制
在市场产品层面，人工智能推动金融服务从标准化向个性化转型。传统金融产品难以满足客户多样化需求，而智能化技术使个性化金融服务成为可能。例如，某头部券商推出的“智能投研助手”，整合研报、市场数据和客户持仓信息，为客户定制个性化投资策略，提升客户经理服务效率明显。
信贷流程的优化同样得益于大规模语言模型的应用。某股份制银行构建“零售智能风控报告”系统，自动分析客户资产质量，生成个性化风险管理建议，基于内部测试数据，报告生成时间从3天缩短至10分钟，显著提高了信贷业务效率和精准度。
在金融市场创新领域，某头部券商将大规模语言模型应用于场外衍生品交易场景，开发”自动询报价”功能模块。通过语义理解与条款要素提取技术，客户转化率提升明显，验证了复杂金融场景中智能化技术的落地价值。
3.风控体系：从被动防御到主动预警
人工智能正推动风险管理模式从被动防御向主动预警转型。在合规审查与反欺诈领域，某大行基于大规模语言模型技术构建异常交易监测系统。通过OCR（光学字符识别）与自然语言处理技术，将非结构化投诉数据转化为标准化风险标签。据内部测试数据显示，异常交易筛查准确率提升至约96%，风险识别效率显著提高。
在信用风险管理领域，某股份制银行开发的小微信贷风险评估模型，通过整合客户行为数据与舆情监测信息，实现风险预警前置化。内部人士表示，该模型使逾期预测准确率提升约15个百分点。
在绿色金融领域，据悉，某股份制银行推出“绿色金融智能认定系统”，整合多套绿色标准，自动生成合规报告，审核效率提升约70%，为绿色金融业务发展提供了有力支持。
4.运营提效：从人力密集型到知识驱动型
人工智能在提升金融机构内部运营效率方面也发挥了重要作用。知识管理和员工赋能是其中的重要方向。某城商行打造“智能知识问答平台”，覆盖制度库、合规问答等场景，员工查询效率提升约80%。某大行推出智能办公助手，实现会议纪要自动生成、数据报告可视化等功能，简化了办公流程。
在数据利用方面，某股份制银行推出针对数据的GPT问答工具，支持自然语言到SQL（数据库查询语言）的转换查询，使业务人员无需专业技能即可获取业务洞察，显著降低了数据分析门槛。
综上所述，大规模语言模型在数字运营、市场产品、风险管理和内部支持工具等领域，正在深刻改变金融业的传统模式。智能化转型已成为金融业高质量发展的重要驱动力。
四、多维路径共塑大规模语言模型落地格局：技术、组织与生态协同
大规模语言模型在银行业的成功应用，并非单纯依赖单一环节的突破，而是需要技术适配性、业务融合度与生态开放性等多方面的协同发展。根据国内银行业的实践经验，目前形成了三条关键的落地路径：技术架构创新、组织协同深化以及生态合作拓展。这三条路径相互关联、共同作用，塑造了大规模语言模型在银行业落地的整体格局。
1.技术架构：分层构建与敏捷迭代
在技术架构层面，分层构建与敏捷迭代是推动大规模语言模型落地的核心策略。行业观察显示，部分银行采用“1+N”模式，如某央企金控集团搭建统一的大模型底座，支持金融、制造等行业的专属模型孵化，实现资源共享与场景定制。
针对金融行业对数据安全和效率的双重需求，私有化部署与混合云结合逐渐成为主流趋势。例如，某大行采用“AI Agent（大规模语言模型智能体）+大模型+数字员工”的架构，敏感数据在本地处理，通用服务调用公有云模型，兼顾安全性与运行效率。
2.组织协同：从试点到规模化推广
组织协同模式的演进对大规模语言模型的规模化应用至关重要。部分金融机构采用业务主导的“试点先行”策略，从业务痛点出发，选择代表性场景进行试点。例如，某中型券商聚焦债券承销业务中的核心痛点，开发智能债券助手，据了解，该系统通过自然语言处理技术实现监管规则自动解析与条款要素提取，商机识别准确率提升至约98%，项目执行周期缩短30%，为后续在投行全条线推广智能工具积累了实践范式。
跨部门敏捷团队是另一种有效的协同模式。某股份制银行成立“绿色金融”业务专家与算法工程师联合小组，业务人员与算法工程师共同设计Prompt（提示词），确保模型输出既满足业务需求，又符合风控合规要求。
3.生态合作：开放创新与合作共赢
生态合作是推动大规模语言模型发展的关键因素。开放共赢的生态理念驱动金融机构寻求外部合作，加速技术创新。某综合金融集团旗下银行通过科技子公司对外输出智能问答平台，赋能内部银行、证券等业务线，构建技术复用的生态系统，实现产业链协同的生态合作方式。
总而言之，大规模语言模型在银行业的落地是一个技术、组织与生态协同发展的过程。然而，在这一过程中，仍需正视技术瓶颈、数据治理及业务价值验证等关键挑战，以确保智能化转型的顺利推进。
五、挑战与应对：创新中的审慎
尽管大规模语言模型为银行业带来了新的发展机遇，但其实际应用仍面临诸多挑战。这些挑战主要体现在技术瓶颈、数据治理和业务价值验证等方面。具体而言，技术层面需关注算力资源与模型能力的局限性，在资源投入与应用效果之间寻求平衡；数据层面需解决安全合规利用的问题，构建可靠的数据基础；业务价值层面则需有效验证技术应用的实际效益，避免盲目扩张。因此，银行业在推进大规模语言模型技术创新应用时，需保持审慎态度，正视并妥善应对这些挑战，以保障智能化转型的顺利进行。
1.技术瓶颈与资源投入：平衡成本与效能
技术层面的首要挑战在于算力与成本的平衡。大规模语言模型的训练需要庞大的参数量和数据支持，这对中小银行而言，私有化部署的成本压力较大。部分城商行通过与云计算厂商合作，按需调用云端算力，缓解了资源限制问题。
此外，模型的技术局限性也不容忽视，例如“模型幻觉”现象和可解释性不足等问题。为降低误判风险，某大行采用了“规则引擎+大规模语言模型”的双校验机制，既提升了决策的准确性，又有效规避了合规风险。
2.数据治理与隐私保护：构建数据安全合规基础
数据的安全合规利用是另一关键挑战。在供应链金融等多源数据融合场景中，如何在确保数据隐私的同时实现高效分析成为亟待解决的问题。业内透露某城商行探索联邦学习等技术，实现了数据“可用不可见”，在保障隐私的前提下提升了数据利用效率。
客户隐私保护是金融机构必须坚守的底线。银保监会明确要求建立人工智能伦理审查机制。分析显示某大行在智能客服等场景中设置了敏感词过滤和人工复核机制，确保数据安全与隐私合规。
3.业务价值验证：逐步推进与价值量化
有效验证大规模语言模型的业务价值至关重要。由于人工智能技术的价值短期内难以量化评估，部分银行采取“小步快跑”策略，优先在价值可量化的场景中试点，如客服人力替代。通过局部成功案例和ROI（投资回报率）数据的积累，逐步扩展至更高价值领域。
值得注意的是，大规模语言模型在金融核心决策领域的应用仍面临一定局限性。在投资建议、风险定价模型构建以及监管合规研判等高专业性决策场景中，受限于对金融知识的理解深度、决策结果的可解释性以及监管合规要求，技术应用更多定位为辅助决策工具，尚不具备完全替代专业分析人员的能力。这表明，当前技术应用主要依托大规模语言模型的通用能力，优先在交互优化、非结构化信息处理及标准化内容生成等功能上进行拓展。
六、未来展望：从工具到生态的跃迁
未来，大规模语言模型将推动银行业从功能优化迈向模式重构，实现从单一工具应用到智能化生态体系的全面跃迁。这一转型不仅将重塑银行业务的核心流程，还将促进行业边界的拓展与跨界融合，为金融服务注入全新活力。
人工智能将进一步深入嵌入银行核心业务流程，驱动传统业务模式的智能化升级。例如，在信贷审批领域，智能信贷审批系统有望实现全流程无人值守，显著提升审批效率与精准度；在风险定价方面，实时动态风险定价机制将成为可能，银行可根据市场变化和客户行为动态调整产品价格与风险参数，从而实现更精细化的风险管理。
与此同时，银行业有望打破传统边界，通过构建开放API平台，将大规模语言模型的能力输出至企业客户，打造跨界融合的金融科技生态。这种开放化的生态合作模式不仅能够增强银行的服务能力，还将催生更多创新应用场景，为行业注入持续发展的动力。
在监管科技领域，大规模语言模型同样展现出巨大潜力。通过利用其强大的自然语言处理能力，银行可自动解析复杂的监管政策、生成合规报告，并实现实时合规监控。这不仅有助于降低合规成本，还能显著提升合规工作的智能化水平与执行效率，为金融机构应对日益严格的监管要求提供有力支持。
总而言之，大规模语言模型的应用将推动银行业从工具驱动向生态驱动转型，构建起以智能化为核心的新一代金融服务体系。这一转变不仅是技术革新的体现，更为当前银行业智能化转型提供了明确的方向指引。
七、结语
大规模语言模型在银行业的落地不仅是技术应用的深化，更是业务逻辑与组织能力的全面重塑。银行业需以业务价值为核心，通过场景化切入、体系化布局与生态化协同，实现从降本增效到创造需求的转变。未来的金融竞争将逐步演变为智能化生态的竞争，银行唯有将大规模语言模型深度融入业务全流程，方能在数字化时代保持核心竞争力，为行业的高质量发展注入持续动力。
