蔡恩澤
DeepSeek誕生后，在金融領域迅速掀起波瀾，許多銀行開始了深入的研究和測試，標志著人工智能與銀行業務的融合進入了一個新的階段。
作為人工智能領域的新力量，DeepSeek具有顯著的技術優勢。它基于混合專家系統（MoE），輸入任務通過動態路由機制分配給不同領域的“子模型專家”。在保證性能的同時，該架構顯著降低了計算能力消耗。例如，Deepseek-R1模型采用超大規模稀疏化設計，總參數達到萬億級，但激活參數僅占20%，推理效率提高了3倍以上。對于銀行業來說，這是一個對數據處理效率和成本控制要求很高的行業，具有很大的吸引力。同時，Deepseek也突破了Transformer架構的上下文長度限制，開發了“無限上下文”（Infinite Context Window）“該技術通過位置編碼優化和記憶壓縮算法，使模型能夠處理100多萬代碼的輸入序列，在長文本分析、代碼生成等場景中表現出強大的連貫性，為銀行處理復雜的金融合同、報告等文本提供了強有力的支持。
許多銀行迅速啟動了對Deepsek的深入研究和測試，考慮了很多方面。銀行業務流程復雜，涉及大量的數據處理和決策分析。在智能客戶服務方面，Deepsek具有較強的邏輯推理和自然語言處理能力，可以使客戶服務對話更加自然、準確，更好地理解客戶問題，提高客戶服務體驗。江蘇銀行依托“智能小蘇”大型語言模型服務平臺，成功部署了微調Depsek_vl2多模型、輕型Depsek_r1推理模型，實現了智能合同質量檢驗和托管資產估值對賬自動化的創新。在風險評估和管理層面，Deepsek可以整合客戶的多維數據，包括個人基本信息、財務狀況、交易記錄、信用記錄等，更準確地評估客戶的信用風險，為貸款審批、信用卡配額調整等業務提供依據。
從行業發展趨勢來看，數字經濟和數字金融的發展已成為推動銀行業數字化轉型、擁抱新一輪科技革命的重要途徑。Depseek的出現為銀行提供了提高競爭力的機會。在社交媒體上，許多銀行員工也開始在日常工作和交流中經常提到Depsek。新員工和經驗豐富的老員工都對這種人工智能工具表現出濃厚的興趣。這表明，Depsek在銀行的應用不僅有助于提高工作效率，而且有助于員工接受和應用新技術，促進銀行數字文化建設。
然而，DeepSeek在銀行業的應用也面臨著許多挑戰。數據安全是首要問題。銀行擁有大量客戶敏感信息，如個人身份信息、賬戶余額、交易記錄等。大型模型的運行依賴于大量的銀行數據。一旦數據泄露，將導致客戶隱私曝光和信任危機。模型的可解釋性也是一個難題?；跀祿诤休斎胼敵龅拇笮湍Ｐ途哂幸欢ǖ牟豢山忉屝?，這對金融業務安全有影響。在復雜的業務場景中，雖然大型模型可以處理大量的數據，但對復雜業務場景的理解有限。在處理結構化融資、新興金融衍生品交易等復雜業務時，人力資源經驗和判斷力仍然是必不可少的。
面對這些挑戰，銀行需要采取一系列措施。在數據安全方面，建立嚴格的數據質量管理體系，確保數據的加密存儲、傳輸和使用，加強對數據訪問的權限控制。加強對模型的理解和解釋，開發可視化工具，使模型的決策過程更加透明。在業務應用中，合理平衡人工智能與人類決策的關系，充分發揮人工智能的數據處理和分析能力，重視人類在復雜情感、倫理和創造性決策方面的獨特價值。
簡而言之，Deepseek的出現給銀行業帶來了新的機遇和挑戰。隨著技術的不斷發展和銀行對其應用的深入探索，預計將重塑銀行現有的業務流程和服務模式，提高銀行業的整體效率和服務質量。但在推廣過程中，銀行必須認真應對各種挑戰，確保技術的安全可靠應用，實現人工智能與銀行業務的深度整合和可持續發展。
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編輯：金杜
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