銀行業(yè)正在擁抱DeepSeek。
據(jù)公眾號“江蘇金融科技”，近日，江蘇銀行成功本地化部署微調(diào)DeepSeek-VL2多模態(tài)模型、輕量DeepSeek-R1推理模型，分別運(yùn)用于智能合同質(zhì)檢和自動化估值對賬場景中，通過對海量金融數(shù)據(jù)的挖掘與分析，重塑金融服務(wù)模式，實(shí)現(xiàn)金融語義理解準(zhǔn)確率與業(yè)務(wù)效率雙突破。
據(jù)該公眾號介紹，江蘇銀行于2023年研究并開發(fā)出大語言模型服務(wù)平臺“智慧小蘇”，此次通過引入DeepSeek大語言模型，“智慧小蘇”在復(fù)雜多模態(tài)、多任務(wù)場景處理能力、算力節(jié)約、效能等方面得到進(jìn)一步提升。
這并非業(yè)內(nèi)唯一部署DeepSeek的銀行。蘇商銀行高級研究員孫揚(yáng)對澎湃新聞介紹，目前，蘇商銀行已開始應(yīng)用DeepSeek，比如應(yīng)用DeepSeekVL2多模態(tài)模型處理非標(biāo)材料，如表格、影像資料、文檔圖片等識別，提升信貸材料綜合識別準(zhǔn)確率至97%，并將DeepSeekR1推理模型集成到自主研發(fā)的“開發(fā)助手”，使核心系統(tǒng)迭代周期縮短30%。此外，蘇商銀行將DeepSeek的蒸餾技術(shù)應(yīng)用于信貸風(fēng)控、反欺詐等20多個(gè)場景，使盡調(diào)報(bào)告生成效率提升40%，欺詐風(fēng)險(xiǎn)標(biāo)簽準(zhǔn)確率提升35%。
“我們有部門在研究部署的事情?！绷碛秀y行業(yè)內(nèi)人士對澎湃新聞表示，其所在的銀行正在研究DeepSeek的應(yīng)用，可能的應(yīng)用包括客戶盡職調(diào)查、風(fēng)險(xiǎn)判斷、報(bào)表的自動化統(tǒng)計(jì)等。與此前使用的系統(tǒng)相比，DeepSeek更加智能，可以節(jié)約銀行收集、整理信息的精力和時(shí)間。
數(shù)據(jù)安全亦是銀行需要考慮的問題。上述業(yè)內(nèi)人士表示，本地部署DeepSeek可以將相關(guān)數(shù)據(jù)留在銀行內(nèi)部，不會使數(shù)據(jù)流至DeepSeek公司，避免了數(shù)據(jù)安全方面的問題。
孫揚(yáng)指出，DeepSeek相關(guān)模型和系統(tǒng)支持本地化部署，銀行要構(gòu)建完善的數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)安全、隱私保護(hù)體系，建立完善的數(shù)據(jù)授權(quán)和使用的管控流程，加強(qiáng)數(shù)據(jù)安全管理制度，提升數(shù)據(jù)安全管理意識。
部署DeepSeek有何影響？
銀行業(yè)發(fā)展金融科技已有數(shù)年。艾瑞咨詢發(fā)布的《2024年中國金融科技（FinTech）行業(yè)發(fā)展洞察報(bào)告》顯示，2019年國內(nèi)金融機(jī)構(gòu)對于金融科技投入的整體規(guī)模突破2200億元，未來國內(nèi)金融科技市場將以約12%的復(fù)合增長率于2027年超過5800億元。DeepSeek的上線將如何影響銀行業(yè)金融科技的發(fā)展？目前銀行業(yè)金融科技面臨哪些難點(diǎn)？
孫揚(yáng)表示，DeepSeek將能夠幫助銀行在服務(wù)、決策、管理的智能化水平上做出較大的突破，由于DeepSeek特別適合于小數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)匱乏的強(qiáng)化學(xué)習(xí)場景，非常適合銀行場景應(yīng)用，對增強(qiáng)銀行數(shù)字銀行業(yè)務(wù)水平將會有較大的促進(jìn)作用。
不過，孫揚(yáng)認(rèn)為，目前具備較強(qiáng)創(chuàng)新能力的金融科技人才依然匱乏，具備金融科技和業(yè)務(wù)知識的復(fù)合型人才的培養(yǎng)比較困難，且培養(yǎng)周期很長。此外，金融科技需要大量數(shù)據(jù)，但是相比平臺企業(yè)，銀行的數(shù)據(jù)資源還比較匱乏。
招聯(lián)首席研究員、上海金融與發(fā)展實(shí)驗(yàn)室副主任董希淼對澎湃新聞分析稱，DeepSeek等生成式人工智能等大模型技術(shù)會加速銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的效率和質(zhì)量，是商業(yè)銀行高度重視的發(fā)展方向。不過，大模型等加快應(yīng)用可能產(chǎn)生隱私權(quán)、著作權(quán)等方面問題。如何發(fā)揮積極作用、降低負(fù)面影響，助推數(shù)字金融高質(zhì)量發(fā)展，是金融業(yè)人工智能技術(shù)運(yùn)用方面應(yīng)嚴(yán)肅面對的重大問題。
中國郵政儲蓄銀行研究員婁飛鵬對澎湃新聞表示，銀行業(yè)本身發(fā)展對數(shù)據(jù)收集分析等有較大依賴，大模型等具有較強(qiáng)的數(shù)據(jù)處理能力，銀行積極加以采用可以更加精準(zhǔn)地分析客戶需求，針對性的開展產(chǎn)品創(chuàng)新，提高業(yè)務(wù)處理效率，并且提高風(fēng)險(xiǎn)管理精準(zhǔn)度。DeepSeek的出現(xiàn)，有助于加快銀行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，推動數(shù)字金融深度發(fā)展。
婁飛鵬認(rèn)為，銀行業(yè)在強(qiáng)化對大模型運(yùn)用的同時(shí)，需要強(qiáng)化對數(shù)據(jù)信息等的管理，維護(hù)好客戶信息安全。同時(shí)，也要根據(jù)業(yè)務(wù)發(fā)展需要，合理運(yùn)用數(shù)據(jù)。
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