今天小编分享的科技经验：AIGC是金融科技的下一个三十年，欢迎阅读。
创新之火永不熄
DeepSeek 在银行业的爆火，为金融科技生态圈中的每个人都带来了年后最大的好消息。正如笔者在《论金融科技转型与数据应用》中所说的那样：从业者不担心预算缩减，只担心没有需求。
银行业的数字化经历了从线下到线上，从 IT 到 DT（Data Technology），从 AI 到 AIGC。一种通用的、底座的、有较强适配性的新技术革命将会引领金融科技下一个 " 三十年 " 的发展与进化。
图：目前市面上主流的大模型产品
根据公开信息，目前完成 DeepSeek 本地化部署的银行包括中国工商银行、北京银行、江苏银行、重庆农村商业银行等，覆盖了从全国性大行到区網域中小银行的多元类型，反映出 DeepSeek 对不同规模机构的适配性。
金融科技迎来 "DeepSeek 时刻 "
在数字化转型的浪潮中，以 DeepSeek 为代表的 AI 大模型，凭借其强大的语言理解、生成能力以及对海量数据的处理分析能力，逐步受到银行业的广泛关注。
低成本、低门槛、高效能的优势，加之开源策略支持本地私有化部署，让 DeepSeek 在近期席卷金融科技圈，从国有大行、互联网大厂金融科技公司到消费金融公司、第三方支付机构、上市金融科技企业纷纷宣布接入 DeepSeek，加入这场 AIGC 风暴。
图：DeepSeek 从农历春节开始火爆全球
在这场风暴中，我们再一次认识到金融行业与 AIGC 技术较强的适配性。
在行业趋势方面，当前金融行业正在加快推动数字化转型，人工智能作为数字技术的重要组成，在金融行业的数字化转型中发挥重要作用。金融机构能够运用人工智能技术实现业务流程的数字化、数据的智能化处理和分析等，提升金融机构的竞争力。
在数据基础方面，金融行业运营通常涉及海量的数据，涵盖客户信息、交易记录、市场行情等各个方面，这些数据为人工智能算法的训练提供了丰富的素材，使其能够学习到数据中的模式和规律，从而实现精准的预测和决策。
图：银行业 AIGC 的落地策略
目前，DeepSeek 先行者多为中小银行，一定程度上体现成本和技术门槛的下降，或为中小银行数字化转型提供弯道超车机会。
由于银行业数字化转型和金融科技投入巨大，对资金、人员、场景生态的要求较高，同时面临技术门槛，国有大行、股份行以及头部城商行具备天然优势，能够自行研发大模型。
图：工行年度金融科技总投入（亿元）
据不完全统计，2023 年，21 家 A 股上市银行累计科技投入 1946.13 亿元。其中，工农中建四大行的科技投入均维持在 200 亿元以上。人员配置层面，四大行和招商银行的科技人员数量均在万人以上。此外，这些银行多数设立了金融科技子公司。
图：部分头部银行的科技人员情况
截至目前，累计有 15 家上市银行成立了金融科技子公司。其中，国有行 5 家，股份行 7 家，城农商行仅 3 家。
因此，中小银行相比于头部银行不具备资金、人员和技术上的优势，但可以选择与金融科技服务商合作，例如接入 DeepSeek 开源大模型，运用混合专家系统（MoE）去降低算力消耗，从而减少研发成本、突破技术门槛，同时借助二次开发对接业务场景需求，为积累数据和经验打开空间，实现弯道超车。
比如，四川新网银行就始终致力于在反欺诈和信用风险控制领網域应用人工智能技术，并取得了一定成效。随着 DeepSeek 大模型的引入和深入应用，新网银行不断拓展人工智能技术的应用边界，加大智能化应用的投入和创新力度，积极拥抱新技术、新模式，推动银行业务数字化、智能化更新，为实体经济发展、新质生产力转化贡献智慧力量。
图：四川新闻银行
另外，青岛农商银行引入 DeepSeek-R1 大模型后，结合原有大模型技术能力，" 智慧 Qimi" 在模型轻量化与高效推理方面取得突破，为复杂、高频业务场景提供更优解决方案。
图：青岛农商银行
基于 DeepSeek 的模型特性，" 智慧 Qimi" 第一批已上线智能问答、报告撰写、文章校验等 6 个场景。比如文章校验，将大模型用于培训教材等文本校验，既能节省人力，也可提高校验的准确性。
推动数字金融生态更新
在当前数字金融科技迅猛发展的背景下，构建智能化、开放化的数字金融科技生态系统已成为商业银行转型的重点目标之一。DeepSeek 作为高性能的 AI 技术工具，既能为商业银行提供更智能的金融服务支持，又能在创新中发挥重要价值。商业银行在未来的研究与实践中，可以进一步探索 DeepSeek 与其他大模型的协同应用方式，并在监管的框架范围内持续优化 AI 应用，全面释放出 DeepSeek 的技术应用潜能。
图：基于 AIGC 的抵押贷业务流程
只有通过持续的创新与技术融合并服务于商业银行的业务发展，DeepSeek 才能够为商业银行的创新转型注入更强动力。
比如，以 DeepSeek 为代表的 AI 技术能够广泛应用于银行的信贷、财富管理、客服、营销、办公流程优化等多个领網域，一方面帮助银行提升工作效率、优化客户体验，实现降本增效，改善盈利状况；另一方面，通过对客户多维度画像以及 NLP 等语言文本的处理和生成能力重塑业务模式和价值链，真正做到以客户为中心开展精准营销、定制服务和差异化定价，突破传统金融服务模式的局限。
图：人工与智能助手的协同模式
随着数字金融科技在金融业发展中的地位提升，商业银行与金融科技公司的数字金融科技合作模式也在不断更新。
通过 DeepSeek 开放式的平台，银行可以与金融科技公司一起合作开发智能风控系统、优化用户画像算法，打造基于 AI 的精准营销工具。
而在面对金融市场趋势的实时分析时，商业银行又可以与科技公司一起利用 DeepSeek 联合推出包含动态市场预测与风险管理功能的财富管理工具，从而有效地吸引和服务关键客户群体。
图：银行财富管理市场规模
另外，DeepSeek 还可以帮助商业银行在开放 API 环境下支持合作伙伴开发独立工具，从而在全面技术协作中实现商业价值的共赢。总之，DeepSeek 在金融业中的应用，不仅可以有效地推动我国商业银行的数字化转型，改变我国金融业目前的生态结构，还可以在全球的数字科技与金融的融合发展过程中形成创新型样本，实现新一轮的数字科技与金融业的深度融合。
展望金融行业新未来
2023 年中央经济工作会议明确了金融强国发展战略，推动数字化转型成为金融业做强的重要手段，这就迫切需要最先进的数字科技来提升金融业的数字化水平。
因此，DeepSeek 作为数字科技中先进的应用模型之一，在商业银行的多个应用场景中具有高度的适配性，对于商业银行的多个业务单元均可以利用技术模型的优势，提升管理效能、降低经营成本、驱动业务增长，正在深刻改变着商业银行的经营模式。我们可以从客户管理、风险管理和营销转化三个维度来分析。
图：基于大模型的招行智能投顾助手
首先，客户管理是商业银行构建精准金融服务的重要支撑，而对于客户的观测、分析、评判则是客户管理能力的重要内容。DeepSeek 依托强大的数据分析能力，能够深入挖掘客户行为模式，建立精准用户画像，并预测其未来的金融需求。
DeepSeek 应用了更为高级别的深度学习技术处理系统，可以对客户管理中面临的更为复杂的数据结构进行实时处理，例如客户日常社交媒体中的行为、消费偏好以及金融资产的应用等各类信息，从而有针对性地、精准地向目标客户提供、推荐个性化的金融产品，有效提升金融交易的成功率。
另外，风险管理是商业银行业务经营的最主要任务之一，按照监管部门给商业银行的风险分类，主要有信用风险、操作风险、利率风险、声誉风险等八大方面。
图：银行业 AIGC 应用全景视图
在商业银行全面风险管理理念下，DeepSeek 可以利用其深度学习及实时数据分析技术，通过智能化手段有效全面提升商业银行的风险控制与管理能力。比如，各家商业银行信用卡业务交易量巨大，DeepSeek 可以对信用卡用户的消费习惯、交易场所以及交易金额等数据信息进行检测，将可能的风险控制在萌芽状态。
最后，精准营销既可以降低商业银行的经营成本，又可以提升客户服务质量。可以看到，商业银行应用数字化技术在客户精准营销方面已进行了较多的探索与实践。DeepSeek 的特点在于，可以依据智能客户生命周期管理以及个性化推荐系统，持续提升客户营销策略的精准度，实现客户的有效转化。
图：AIGC 技术在银行业前中后台业务场景
目前，DeepSeek 技术在全国商业银行领網域的应用已处于快速发展阶段，可以预期其未来的发展应用潜力巨大。
结束语
技术永远只是手段，为客户创造真正的价值才是银行智能化转型的终极目标。
站在数字化转型的十字路口，银行业正迎来一场由大模型驱动的智能化革命。我们有理由相信，未来的银行将呈现出更加智能化、个性化和高效率的服务形态。
大模型赋能下的银行业，将打破传统金融服务的边界，真正实现 " 以客户为中心 " 的无缝服务体验。未来，随着技术迭代和场景深化，DeepSeek 或进一步渗透至财富管理、精准营销等领網域，成为银行业数字化转型的 " 标配 "。
DeepSeek 的 " 银行朋友圈 " 仍在持续扩容，其开源生态和低成本优势为行业注入新动能。无论是国有大行还是区網域中小银行，拥抱 AI 变革已是大势所趋。下一阶段，如何 " 用好 " 而非仅仅 " 接入 "DeepSeek，将是竞争的关键。
本文来自微信公众号 " 楼卓昊 Fintech"，作者：楼卓昊，36 氪经授权发布。
