财聯社 2 月 14 日訊（記者 彭科峰）一如春節期間爆火的《哪吒 2》，近期 DeepSeek 大模型的突然走紅，也讓銀行業感到措手不及。" 沒想到，真的沒想到。" 長期跟蹤金融科技發展的某上市銀行管理人士楊磊（化名）這樣向财聯社記者表示。
但變化已經發生。作爲經營風險的銀行業，如何才能直面 DeepSeek 帶來的挑戰？
中小銀行奮力跟進 DeepSeek 熱潮，" 唯恐落在後面 "
從目前的公開信息來看，面對 DeepSeek 的突然走紅，衆多地方中小銀行明顯更爲積極，也更敢于發聲。
以時間線來看，号稱 " 最具互聯網大數據基因的銀行 " 的江蘇銀行，應該是最早擁抱 DeepSeek 的銀行。早在 2 月 5 日，江蘇銀行就官宣已經落地 DeepSeek 大模型的應用。
江蘇銀行表示，相關模型應用後，" 能夠重塑金融服務模式，實現金融語義理解準确率和業務效率雙突破。"
此後，蘇商銀行、重慶農村商業銀行等多家小銀行也紛紛表态，已經開始 " 嘗鮮 "DeepSeek 大模型。北京銀行更宣布，2024 年底，該行聯合華爲率先引入部署 DeepSeek 系列大模型，探索 DeepSeek 大模型在金融領域的應用，目前已在 AIB 平台京行研究、京行智庫、客服助手、京客圖譜等多個關鍵業務場景中試點應用，大幅提升了知識驅動的模型服務質量和效率，爲銀行智能化發展注入強勁動力。
但是，财聯社記者試圖就 DeepSeek 目前的效果聯系北京銀行進行深入采訪，至發稿時止，未獲回應。
如何看待多家中小銀行的積極跟進？有多名業内人士從不同的角度給出了回應。有人向财聯社記者表示，一些銀行是借機宣傳自己過往在大模型方面的既有成果；也有人認爲，一些銀行是在主動回應社會關切，迎合資本市場。
" 從我個人的角度來看，一些中小銀行還是爲了股價考量。他們想給投資者傳達一些不一樣的信息，提振投資者信心。" 楊磊這樣表示。
大行的克制和跟進，" 讓子彈再飛一會 "
相比當前衆多中小銀行的熱情似火，國有大行、股份行明顯要更爲冷靜。依據财聯社記者的近期的走訪調研來看，不同的銀行也有不同的考量。
一種，是已經和互聯網巨頭合作，采購、使用了 " 上一代 " 的大模型。某股份行内部人士向财聯社記者介紹，在 ChatGPT 爆火之後，他們行積極擁抱金融科技的新浪潮，已經購買了 BAT 其中一家的産品，并且 " 耗資不菲 "。但是，從實際應用的角度來看，效果并不算好，" 隻能完成規範化、較爲基礎的工作 "，最終還得專人介入。
另外一種，則有 " 讓子彈再飛一會 " 的考量。此前，元宇宙一度被市場認爲是下一代科技革命的代表，但目前情況如何呢？
一名國有大行内部人士談起元宇宙，隻能不斷的苦笑和搖頭。" 那時候投入大量成本搞了數字人，（已經幾乎沒什麽價值），現在也隻能在一些展會上展示一下。" 從目前的情況來看，盡管 2024 年還有一些銀行在積極申請元宇宙專利，但 " 形式大于内容 "。
因此，多名國有大行人士均向财聯社記者表示，對 DeepSeek 的作用已有深入了解，但是否接入、如何應用暫未知。
當然，也有例外者。比如郵儲銀行近期已經發文稱，依托自有大模型 " 郵智 "，第一時間本地部署并集成 DeepSeek-V3 模型和輕量 DeepSeek-R1 推理模型。
" 國有大行是金融行業的主力軍。即便從體量來看，對于新技術的态度會更爲冷靜和從容。" 楊磊表示，更深層的原因在于，國有大行此前已經都在金融大模型領域投入甚多，在硬件成本、人力資源等方面的投入，絕非中小銀行能夠相提并論。
DeepSeek 能重塑銀行業務嗎？
長期從事人工智能、大數據研究的研究員王力（化名）向财聯社記者表示，資本市場對于 DeepSeek 的狂熱可以理解。但實際上，目前人工智能行業對于 DeepSeek 的評價和判斷，其熱度遠遠低于大衆。
"AI 大模型簡單來說，主要取決于算力、算法、數據等。DeepSeek 最大的價值應該在于算法。" 王力表示，DeepSeek 的進步在于，在不依賴于海量算力（需要高性能芯片支撐）的前提下，依托算法等方面的創新，達到主流大模型的同等效果。DeepSeek 之于社會的最大意義，除了探索出新路外，還在于降低了大模型的門檻。
對此，某銀行金融科技人員也表示有同感。相比 " 上一代 " 的傳統 AI 大模型，DeepSeek 上手從簡易性到智能化等多方面，都有明顯提升。
或許正是因爲這樣的原因，目前多家銀行已經成立了 DeepSeek 本地化應用的工作專班。楊磊就坦言，該行金融科技人員已經對 DeepSeek 進行了多次讨論、分析、交流。近期，該行應該會作相關部署。
楊磊進一步介紹，從目前的信息來看，DeepSeek 對于銀行業的作用主要體現在三方面。第一是大數據方面，包括相關數據的梳理、錄入和歸納，以及電話客服。第二是智能化的文案，相當于可以取代銀行在營銷方面的傳統廣告公司的作用。" 舉個例子，每年銀行都要制作活動海報，過去都會找廣告公司，一張圖上千、上萬。現在這方面工作完全可以用 DeepSeek 來做。"
則是智能風控。楊磊認爲，傳統的大數據、AI 大模型是給客戶貼标簽，其實并不夠智能，但 DeepSeek 的關聯性遠勝過往，" 可以認爲具備一定的推理能力 "，因而能夠提高效率。此外，在市場營銷方面，比如對私、對公方面，也會有很多想象空間。
但無論如何，銀行的傳統業務依然和存貸差有關。有銀行内部人士坦言，從拉存款、放貸款的角度來說，DeepSeek 并不能解決根本問題，但輔助作用明顯。但是，銀行也需要與時俱進，面對 DeepSeek 的風潮，任何銀行都不可能置身事外。
"DeepSeek 對中小銀行的作用會更大。" 楊磊進一步表示，相比國有大行、股份行，更多中小銀行會是受益者。這是因爲，傳統的大模型投入甚大，采購硬件、和第三方公司合作，投入動辄千萬起乃至上億。這對中小銀行來說，是 " 不能承受之重 "。但是，依據多次推算，銀行本地化部署 DeepSeek 的成本隻有幾十萬、上百萬，這讓更多的中小銀行得以闖入了金融大模型的賽道，一定程度上拉平了和大銀行的差距。而這在過去，是不可想象的。" 綜合判斷，在一些細分領域，下半年可能就會有 DeepSeek 相關的銀行黑馬級應用的出現。而且，很可能是中小銀行 "。
不過，在王力看來，AI 賽道也好，大模型也罷，目前并未看到競争的終點出現。技術的叠代速度，遠超普通人的想象。" 現在都說 DeepSeek 便宜、先進，明年會不會有更好用、更便宜的其他産品出現？"
但在更多銀行人士看來，這些并不是問題。" 現在 DeepSeek 已經足夠便宜了，難道非要等到免費大模型的出現才上車？走過路過，絕不能錯過。" 楊磊給出了自己的理解。
