今天小編分享的科技經驗：AIGC是金融科技的下一個三十年，歡迎閱讀。
創新之火永不熄
DeepSeek 在銀行業的爆火，為金融科技生态圈中的每個人都帶來了年後最大的好消息。正如筆者在《論金融科技轉型與數據應用》中所說的那樣：從業者不擔心預算縮減，只擔心沒有需求。
銀行業的數字化經歷了從線下到線上，從 IT 到 DT（Data Technology），從 AI 到 AIGC。一種通用的、底座的、有較強适配性的新技術革命将會引領金融科技下一個 " 三十年 " 的發展與進化。
圖：目前市面上主流的大模型產品
根據公開信息，目前完成 DeepSeek 本地化部署的銀行包括中國工商銀行、北京銀行、江蘇銀行、重慶農村商業銀行等，覆蓋了從全國性大行到區網域中小銀行的多元類型，反映出 DeepSeek 對不同規模機構的适配性。
金融科技迎來 "DeepSeek 時刻 "
在數字化轉型的浪潮中，以 DeepSeek 為代表的 AI 大模型，憑借其強大的語言理解、生成能力以及對海量數據的處理分析能力，逐步受到銀行業的廣泛關注。
低成本、低門檻、高效能的優勢，加之開源策略支持本地私有化部署，讓 DeepSeek 在近期席卷金融科技圈，從國有大行、互聯網大廠金融科技公司到消費金融公司、第三方支付機構、上市金融科技企業紛紛宣布接入 DeepSeek，加入這場 AIGC 風暴。
圖：DeepSeek 從農歷春節開始火爆全球
在這場風暴中，我們再一次認識到金融行業與 AIGC 技術較強的适配性。
在行業趨勢方面，當前金融行業正在加快推動數字化轉型，人工智能作為數字技術的重要組成，在金融行業的數字化轉型中發揮重要作用。金融機構能夠運用人工智能技術實現業務流程的數字化、數據的智能化處理和分析等，提升金融機構的競争力。
在數據基礎方面，金融行業運營通常涉及海量的數據，涵蓋客戶信息、交易記錄、市場行情等各個方面，這些數據為人工智能算法的訓練提供了豐富的素材，使其能夠學習到數據中的模式和規律，從而實現精準的預測和決策。
圖：銀行業 AIGC 的落地策略
目前，DeepSeek 先行者多為中小銀行，一定程度上體現成本和技術門檻的下降，或為中小銀行數字化轉型提供彎道超車機會。
由于銀行業數字化轉型和金融科技投入巨大，對資金、人員、場景生态的要求較高，同時面臨技術門檻，國有大行、股份行以及頭部城商行具備天然優勢，能夠自行研發大模型。
圖：工行年度金融科技總投入（億元）
據不完全統計，2023 年，21 家 A 股上市銀行累計科技投入 1946.13 億元。其中，工農中建四大行的科技投入均維持在 200 億元以上。人員配置層面，四大行和招商銀行的科技人員數量均在萬人以上。此外，這些銀行多數設立了金融科技子公司。
圖：部分頭部銀行的科技人員情況
截至目前，累計有 15 家上市銀行成立了金融科技子公司。其中，國有行 5 家，股份行 7 家，城農商行僅 3 家。
因此，中小銀行相比于頭部銀行不具備資金、人員和技術上的優勢，但可以選擇與金融科技服務商合作，例如接入 DeepSeek 開源大模型，運用混合專家系統（MoE）去降低算力消耗，從而減少研發成本、突破技術門檻，同時借助二次開發對接業務場景需求，為積累數據和經驗打開空間，實現彎道超車。
比如，四川新網銀行就始終致力于在反欺詐和信用風險控制領網域應用人工智能技術，并取得了一定成效。随着 DeepSeek 大模型的引入和深入應用，新網銀行不斷拓展人工智能技術的應用邊界，加大智能化應用的投入和創新力度，積極擁抱新技術、新模式，推動銀行業務數字化、智能化更新，為實體經濟發展、新質生產力轉化貢獻智慧力量。
圖：四川新聞銀行
另外，青島農商銀行引入 DeepSeek-R1 大模型後，結合原有大模型技術能力，" 智慧 Qimi" 在模型輕量化與高效推理方面取得突破，為復雜、高頻業務場景提供更優解決方案。
圖：青島農商銀行
基于 DeepSeek 的模型特性，" 智慧 Qimi" 第一批已上線智能問答、報告撰寫、文章校驗等 6 個場景。比如文章校驗，将大模型用于培訓教材等文本校驗，既能節省人力，也可提高校驗的準确性。
推動數字金融生态更新
在當前數字金融科技迅猛發展的背景下，構建智能化、開放化的數字金融科技生态系統已成為商業銀行轉型的重點目标之一。DeepSeek 作為高性能的 AI 技術工具，既能為商業銀行提供更智能的金融服務支持，又能在創新中發揮重要價值。商業銀行在未來的研究與實踐中，可以進一步探索 DeepSeek 與其他大模型的協同應用方式，并在監管的框架範圍内持續優化 AI 應用，全面釋放出 DeepSeek 的技術應用潛能。
圖：基于 AIGC 的抵押貸業務流程
只有通過持續的創新與技術融合并服務于商業銀行的業務發展，DeepSeek 才能夠為商業銀行的創新轉型注入更強動力。
比如，以 DeepSeek 為代表的 AI 技術能夠廣泛應用于銀行的信貸、财富管理、客服、營銷、辦公流程優化等多個領網域，一方面幫助銀行提升工作效率、優化客戶體驗，實現降本增效，改善盈利狀況；另一方面，通過對客戶多維度畫像以及 NLP 等語言文本的處理和生成能力重塑業務模式和價值鏈，真正做到以客戶為中心開展精準營銷、定制服務和差異化定價，突破傳統金融服務模式的局限。
圖：人工與智能助手的協同模式
随着數字金融科技在金融業發展中的地位提升，商業銀行與金融科技公司的數字金融科技合作模式也在不斷更新。
通過 DeepSeek 開放式的平台，銀行可以與金融科技公司一起合作開發智能風控系統、優化用戶畫像算法，打造基于 AI 的精準營銷工具。
而在面對金融市場趨勢的實時分析時，商業銀行又可以與科技公司一起利用 DeepSeek 聯合推出包含動态市場預測與風險管理功能的财富管理工具，從而有效地吸引和服務關鍵客戶群體。
圖：銀行财富管理市場規模
另外，DeepSeek 還可以幫助商業銀行在開放 API 環境下支持合作夥伴開發獨立工具，從而在全面技術協作中實現商業價值的共赢。總之，DeepSeek 在金融業中的應用，不僅可以有效地推動我國商業銀行的數字化轉型，改變我國金融業目前的生态結構，還可以在全球的數字科技與金融的融合發展過程中形成創新型樣本，實現新一輪的數字科技與金融業的深度融合。
展望金融行業新未來
2023 年中央經濟工作會議明确了金融強國發展戰略，推動數字化轉型成為金融業做強的重要手段，這就迫切需要最先進的數字科技來提升金融業的數字化水平。
因此，DeepSeek 作為數字科技中先進的應用模型之一，在商業銀行的多個應用場景中具有高度的适配性，對于商業銀行的多個業務單元均可以利用技術模型的優勢，提升管理效能、降低經營成本、驅動業務增長，正在深刻改變着商業銀行的經營模式。我們可以從客戶管理、風險管理和營銷轉化三個維度來分析。
圖：基于大模型的招行智能投顧助手
首先，客戶管理是商業銀行構建精準金融服務的重要支撐，而對于客戶的觀測、分析、評判則是客戶管理能力的重要内容。DeepSeek 依托強大的數據分析能力，能夠深入挖掘客戶行為模式，建立精準用戶畫像，并預測其未來的金融需求。
DeepSeek 應用了更為高級别的深度學習技術處理系統，可以對客戶管理中面臨的更為復雜的數據結構進行實時處理，例如客戶日常社交媒體中的行為、消費偏好以及金融資產的應用等各類信息，從而有針對性地、精準地向目标客戶提供、推薦個性化的金融產品，有效提升金融交易的成功率。
另外，風險管理是商業銀行業務經營的最主要任務之一，按照監管部門給商業銀行的風險分類，主要有信用風險、操作風險、利率風險、聲譽風險等八大方面。
圖：銀行業 AIGC 應用全景視圖
在商業銀行全面風險管理理念下，DeepSeek 可以利用其深度學習及實時數據分析技術，通過智能化手段有效全面提升商業銀行的風險控制與管理能力。比如，各家商業銀行信用卡業務交易量巨大，DeepSeek 可以對信用卡用戶的消費習慣、交易場所以及交易金額等數據信息進行檢測，将可能的風險控制在萌芽狀态。
最後，精準營銷既可以降低商業銀行的經營成本，又可以提升客戶服務質量。可以看到，商業銀行應用數字化技術在客戶精準營銷方面已進行了較多的探索與實踐。DeepSeek 的特點在于，可以依據智能客戶生命周期管理以及個性化推薦系統，持續提升客戶營銷策略的精準度，實現客戶的有效轉化。
圖：AIGC 技術在銀行業前中後台業務場景
目前，DeepSeek 技術在全國商業銀行領網域的應用已處于快速發展階段，可以預期其未來的發展應用潛力巨大。
結束語
技術永遠只是手段，為客戶創造真正的價值才是銀行智能化轉型的終極目标。
站在數字化轉型的十字路口，銀行業正迎來一場由大模型驅動的智能化革命。我們有理由相信，未來的銀行将呈現出更加智能化、個性化和高效率的服務形态。
大模型賦能下的銀行業，将打破傳統金融服務的邊界，真正實現 " 以客戶為中心 " 的無縫服務體驗。未來，随着技術迭代和場景深化，DeepSeek 或進一步滲透至财富管理、精準營銷等領網域，成為銀行業數字化轉型的 " 标配 "。
DeepSeek 的 " 銀行朋友圈 " 仍在持續擴容，其開源生态和低成本優勢為行業注入新動能。無論是國有大行還是區網域中小銀行，擁抱 AI 變革已是大勢所趨。下一階段，如何 " 用好 " 而非僅僅 " 接入 "DeepSeek，将是競争的關鍵。
本文來自微信公眾号 " 樓卓昊 Fintech"，作者：樓卓昊，36 氪經授權發布。
