蔡恩泽

　　DeepSeek诞生后，在金融领域迅速掀起波澜，许多银行开始了深入的研究和测试，标志着人工智能与银行业务的融合进入了一个新的阶段。

　　作为人工智能领域的新力量，DeepSeek具有显著的技术优势。它基于混合专家系统（MoE），输入任务通过动态路由机制分配给不同领域的“子模型专家”。在保证性能的同时，该架构显著降低了计算能力消耗。例如，Deepseek-R1模型采用超大规模稀疏化设计，总参数达到万亿级，但激活参数仅占20%，推理效率提高了3倍以上。对于银行业来说，这是一个对数据处理效率和成本控制要求很高的行业，具有很大的吸引力。同时，Deepseek也突破了Transformer架构的上下文长度限制，开发了“无限上下文”（Infinite Context Window）“该技术通过位置编码优化和记忆压缩算法，使模型能够处理100多万代码的输入序列，在长文本分析、代码生成等场景中表现出强大的连贯性，为银行处理复杂的金融合同、报告等文本提供了强有力的支持。

　　许多银行迅速启动了对Deepsek的深入研究和测试，考虑了很多方面。银行业务流程复杂，涉及大量的数据处理和决策分析。在智能客户服务方面，Deepsek具有较强的逻辑推理和自然语言处理能力，可以使客户服务对话更加自然、准确，更好地理解客户问题，提高客户服务体验。江苏银行依托“智能小苏”大型语言模型服务平台，成功部署了微调Depsek_vl2多模型、轻型Depsek_r1推理模型，实现了智能合同质量检验和托管资产估值对账自动化的创新。在风险评估和管理层面，Deepsek可以整合客户的多维数据，包括个人基本信息、财务状况、交易记录、信用记录等，更准确地评估客户的信用风险，为贷款审批、信用卡配额调整等业务提供依据。

　　从行业发展趋势来看，数字经济和数字金融的发展已成为推动银行业数字化转型、拥抱新一轮科技革命的重要途径。Depseek的出现为银行提供了提高竞争力的机会。在社交媒体上，许多银行员工也开始在日常工作和交流中经常提到Depsek。新员工和经验丰富的老员工都对这种人工智能工具表现出浓厚的兴趣。这表明，Depsek在银行的应用不仅有助于提高工作效率，而且有助于员工接受和应用新技术，促进银行数字文化建设。

　　然而，DeepSeek在银行业的应用也面临着许多挑战。数据安全是首要问题。银行拥有大量客户敏感信息，如个人身份信息、账户余额、交易记录等。大型模型的运行依赖于大量的银行数据。一旦数据泄露，将导致客户隐私曝光和信任危机。模型的可解释性也是一个难题。基于数据黑盒输入输出的大型模型具有一定的不可解释性，这对金融业务安全有影响。在复杂的业务场景中，虽然大型模型可以处理大量的数据，但对复杂业务场景的理解有限。在处理结构化融资、新兴金融衍生品交易等复杂业务时，人力资源经验和判断力仍然是必不可少的。

　　面对这些挑战，银行需要采取一系列措施。在数据安全方面，建立严格的数据质量管理体系，确保数据的加密存储、传输和使用，加强对数据访问的权限控制。加强对模型的理解和解释，开发可视化工具，使模型的决策过程更加透明。在业务应用中，合理平衡人工智能与人类决策的关系，充分发挥人工智能的数据处理和分析能力，重视人类在复杂情感、伦理和创造性决策方面的独特价值。

　　简而言之，Deepseek的出现给银行业带来了新的机遇和挑战。随着技术的不断发展和银行对其应用的深入探索，预计将重塑银行现有的业务流程和服务模式，提高银行业的整体效率和服务质量。但在推广过程中，银行必须认真应对各种挑战，确保技术的安全可靠应用，实现人工智能与银行业务的深度整合和可持续发展。

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