財聯(lián)社8月4日訊（記者 彭科峰）今年1月20日，DeepSeek發(fā)布了媲美OpenAI o1的R1模型，引發(fā)市場高度評價并帶動國內(nèi)眾多行業(yè)追捧。

如今半年時間剛剛過去，銀行業(yè)對昔日爆火的DeepSeek態(tài)度有什么變化嗎？目前應用的狀況如何？連日來，財聯(lián)社記者就此進行了深入調(diào)研。

“整體來看，不如預期。銀行業(yè)有其自身特點，過去還是普遍高估了DeepSeek的作用?！倍嗝笮薪鹑诳萍紡臉I(yè)者、上市銀行相關負責人士向財聯(lián)社記者表示，目前銀行業(yè)并未誕生基于DeepSeek的殺手級應用，后續(xù)影響還需觀察。

受訪業(yè)內(nèi)人士稱，近半年來DeepSeek在銀行業(yè)應用中遇到的問題可歸為三大障礙。其中最主要的，在于銀行業(yè)金融數(shù)據(jù)的復雜性，DeepSeek暫無法有效處理。而從本質(zhì)上，DeepSeek是面向所有領域的通用大模型，而非專門面向金融領域開發(fā)的專用大模型，這導致和銀行原有的技術路線適配性不高。

不過，在眾多業(yè)內(nèi)人士看來，盡管DeepSeek能夠在銀行業(yè)發(fā)揮多大作用、是否會產(chǎn)生顛覆式應用目前還不好判斷。但肯定的一點是，這一輪擁抱人工智能的趨勢不會像去年金融“元宇宙”那樣曇花一現(xiàn)。受訪人士坦言，面對當前諸多壓力，銀行業(yè)持續(xù)加大金融科技的投入依然會是大趨勢。

從熱議到平靜，DeepSeek已歸于“眾多大模型中的那一個”

僅僅半年，DeepSeek已經(jīng)走完了從“最獨特的那一個”到“眾多大模型中的那一個”的歷程。

“應該說，DeepSeek的突然走紅，是出乎之前銀行業(yè)的意料的。DeepSeek爆火是在春節(jié)前后，當時銀行基本來不及反應。年后上班后領導才關注這個事情?！蹦硣写笮袃?nèi)部人士向財聯(lián)社記者表示，DeepSeek的出圈純屬意外，但銀行對于金融科技的重視一如既往，近年來一直在服務器、算法等方面加大投入。

以時間線來看，業(yè)內(nèi)最早宣布擁抱DeepSeek的銀行——早在2月5日，江蘇銀行就官宣已經(jīng)落地DeepSeek大模型的應用。此后，北京銀行、工商銀行、郵儲銀行等多家銀行跟進宣布，已接入DeepSeek。

“中小銀行比大銀行更喜歡關注熱點，也更加注重營銷和宣傳。這是當前銀行業(yè)的壓力所決定的?！苯銣成鲜秀y行內(nèi)部人士楊磊（化名）向財聯(lián)社記者表示，小銀行率先跟進DeepSeek不意外。

但在3月底各大上市銀行發(fā)布2024年年報數(shù)據(jù)的關口，銀行業(yè)尤其是大型商業(yè)銀行對于DeepSeek的態(tài)度開始轉(zhuǎn)變，熱情明顯減少。在數(shù)十家上市銀行年報發(fā)布會上，公開宣傳本行在DeepSeek方面的成果和應用的銀行基本都是中小銀行，且數(shù)量也不多。

依據(jù)財聯(lián)社記者此前獨家報道，這是因為有關部門對于銀行尤其是大型商業(yè)銀行作出了相關要求——不得大規(guī)模宣傳DeepSeek的應用情況，金融大模型要突出強調(diào)自主研發(fā)。

此后半年內(nèi)，年報季后銀行業(yè)對于DeepSeek的宣傳進一步弱化，幾乎沒有國有大行、股份行發(fā)布相關和DeepSeek進展的通告或文章。

“抱歉，對于DeepSeek目前行內(nèi)還是很敏感，不能說?！币幻^部股份行金融科技部負責大模型的處長近日對財聯(lián)社記者表示，由于“種種原因”，不能就DeepSeek進行公開溝通。

“大型銀行對于金融大模型早有積累和應用，尤其是在OpenAI 走紅后，國內(nèi)百度、阿里等很多互聯(lián)網(wǎng)巨頭也及時跟進發(fā)布了自家的大模型。并且，當時不少銀行都和這些國內(nèi)巨頭進行合作，引進了一些外部大模型?！蹦橙珖陨虡I(yè)銀行金融科技部人士王敏（化名）向財聯(lián)社記者表示，目前在業(yè)內(nèi)看來，DeepSeek已基本歸于“眾多大模型中的那一個”，并不是“大明星”。

新的金融大模型的出現(xiàn)，也讓DeepSeek在銀行業(yè)不再特殊。7月28日，中國建設銀行與工商銀行宣布分別接入阿里巴巴AI技術，且工商銀行商戶風控系統(tǒng)正式接入通義千問大模型。

銀行數(shù)據(jù)的復雜性、對差錯的容忍度太低，DeepSeek遭遇三大應用瓶頸

對任何科技應用來說，時間才是證明一切的最好手段。半年過去，實際應用、上手DeepSeek的銀行業(yè)人士對于它有什么看法呢？

“半年前我的預判錯了。當時我認為半年內(nèi)會爆發(fā)基于DeepSeek的殺手級應用，比如在智能風控、AI投顧方面，但如今看來都沒有兌現(xiàn)。我行已經(jīng)部署并深入研究了半年，目前進展不如預期?！睏罾谙蜇斅?lián)社記者表示，此前銀行業(yè)對于 DeepSeek的判斷過于樂觀。

DeepSeek的實際應用中都有哪些問題？多名業(yè)內(nèi)人士向財聯(lián)社記者反饋，最主要的障礙在于銀行業(yè)金融數(shù)據(jù)的復雜性，DeepSeek暫無法有效處理。

王敏向財聯(lián)社記者表示，銀行每天產(chǎn)生的金融大數(shù)據(jù)可以用海量來形容，但是由于轄內(nèi)有分行、支行等遍布全國的機構和對公、零售、財富等不同部門，基層人員統(tǒng)計、寫入底層數(shù)據(jù)的維度有不同，質(zhì)量也有高低。實際使用來看，DeepSeek對于太復雜的底層數(shù)據(jù)（或者說質(zhì)量不高的金融數(shù)據(jù)）處理能力不行，導致應用起來問題不斷，基于其衍生的判斷也很難說有效果?！爱斎?，對于任何算法、大模型來說，數(shù)據(jù)的真實性、規(guī)范性是第一位的。“

“券商部門的數(shù)據(jù)相對單一，所以他們用DeepSeek可能會好一點?！睏罾谝脖硎?，在使用DeepSeek之前，銀行技術人員還需要對內(nèi)部數(shù)據(jù)進行再處理。并且DeepSeek的推理能力也不如想象的那么強。

其次，是算力制約問題。盡管DeepSeek號稱低成本，但要想處理復雜數(shù)據(jù)，高性能的芯片和算力依然不可少。

王敏表示，DeepSeek用于簡單搜索的確消耗算力不多，但如果要想對全行所有員工進行全面推廣，并基于其開發(fā)智能風控等深度應用，則依然會遭遇延遲、結果不準確等諸多問題。這對小銀行來說也是一大負擔。并且，就實際應用來說，隨著半年來諸多國產(chǎn)大模型的升級，目前免費版的DeepSeek相比同行來說，在很多方面“基本沒有明顯優(yōu)勢”。這也導致一些技術人員并不會專一調(diào)用DeepSeek來進行開發(fā)。

另外，在業(yè)內(nèi)人士看來，DeepSeek本質(zhì)上是面向所有領域的通用大模型，而非專門面向金融領域開發(fā)的專用大模型，這導致和銀行原有的技術路線適配性不高。

某華東地區(qū)上市城商行人士向財聯(lián)社表示，上半年他們已經(jīng)發(fā)現(xiàn)了DeepSeek的一些問題，目前技術團隊正試圖將該行原有的單一領域的金融“小模型”和DeepSeek的通用大模型進行結合、改造，試圖讓后者在智能風控、內(nèi)部管理決策等方面發(fā)揮更大作用。但是，這一切需要時間。

“金融行業(yè)對于差錯的容忍度是非常低的。一旦發(fā)現(xiàn)基于DeepSeek的AI投顧的分析有明顯問題，那么我們的做法是暫時先不正式上線，而是交給技術人員繼續(xù)完善。”楊磊向財聯(lián)社記者表示，依據(jù)該行金融科技部人員的反映，可能由于數(shù)據(jù)來源等原因，目前DeepSeek在AI投顧、智能風控方面的初步應用不如人意，AI客服也存在誤導性的可能，出于安全方面的考量，目前該行對于DeepSeek的單項應用研發(fā)還在推進中，“可以說還在不斷內(nèi)測，沒有太大的進展”。

“ DeepSeek對于銀行業(yè)的最大作用，是拉近了地方中小銀行和大銀行之間在金融大模型方面的技術差距。原來采購一個大模型動輒上千萬，而免費的DeepSeek幫助中小銀行解決了‘有沒有’的問題。目前中小銀行對于DeepSeek的研發(fā)熱情還是比較高的?！睏罾谡J為，就目前的情況來看，很難判斷何時會有基于DeepSeek的殺手級金融應用出現(xiàn)，“只能說，上半年銀行業(yè)尤其是地方銀行對于DeepSeek的發(fā)展太過于樂觀?！?