应用DeepSeek大模型谱写金融高质量发展新篇章

　　毕 超

　　近年来，随着人工智能技术的迅猛发展，大模型已成为推动各行业变革的重要力量。DeepSeek大模型凭借其卓越的算法性能、强大的多模态处理能力以及高效的推理效率，在众多领域崭露头角。金融行业作为数据密集型和高度依赖智能化决策的行业，对先进技术的应用需求极为迫切。DeepSeek大模型的出现，给金融行业的数智化转型与创新发展带来了新的机遇，其在金融各个细分领域的应用不断拓展和深化，正在重塑金融服务的模式与生态。

　　当前，De e p s e ek正在被金融业加速落地部署应用。据不完全统计，截至2025年2月，已有近百家银行基金和保险金融机构官宣部署或接入Deepseek，包括超过20家银行、15家保险公司、22家券商、10家公募基金，其中既有工商银行、建设银行、人保、中信建投证券等头部金融机构，也有中小金融机构。Deepseek迅速成为金融机构数字化、智能化转型升级的技术引擎，有望为金融业扎实贯彻中央金融工作会议和全国金融系统工作会议等一系列重要会议精神、做好数字金融等“五篇大文章”注入强大动力和活力。

　　DeepSeek大模型优势突出

　　DeepSeek大模型具有显著的技术、成本以及性能优势。在算法设计上，DeepSeek实现了重大突破，通过独特的架构和优化策略，显著提升了模型的训练效率和泛化能力。与同类模型相比，其训练成本大幅降低，例如相较于Meta的Llama 3，训练成本仅为1% 。这一成本优势使得更多金融机构，尤其是中小规模机构，能够有机会应用先进的大模型技术。在推理阶段，DeepSeek大模型展现出高效的性能，调用价格低至GPT-4的1/5左右，这为大规模应用提供了经济可行性。在多模态处理方面，DeepSeek大模型能够对文本、图像、音频等多种类型的数据进行综合理解和处理。在金融领域，这种多模态能力具有重要价值，例如，可以同时分析财报中的文字信息、图表数据以及相关的语音解读，从而更全面、深入地挖掘数据背后的金融价值。

　　DeepSeek与同类大模型相比具有突出的比较优势。与目前市场上广泛应用的其他大模型相比，DeepSeek大模型在性能和应用适应性上具有独特之处。以GPT系列为例，虽然GPT在自然语言处理领域具有较高的知名度和广泛的应用，但DeepSeek在训练成本和推理效率上表现出明显优势。在金融行业特定的复杂业务场景下，DeepSeek大模型凭借其对金融数据的深度理解和优化的算法，能够更精准地满足金融机构在风险评估、投资决策等方面的需求。例如，在处理大规模金融交易数据时，DeepSeek大模型能够更快地进行数据挖掘和模式识别，为交易策略的制定提供更及时的支持。

　　在开源生态方面，DeepSeek大模型的开源特性也为其在金融行业的广泛应用奠定了基础。2月21日，DeepSeek宣布在前期模型开源的基础上，继续开源5个代码库，这些代码库来自在线服务的核心模块，涵盖已通过生产环境测试的机器学习模型、数据处理框架等，覆盖其通用人工智能探索项目的关键技术组件，此次开源的代码库已完成文档记录、部署和实战测试，可直接投入生产环境。DeepSeek大规模持续性的开源使得金融机构可以根据自身业务需求进行定制化开发，降低了技术应用门槛，促进了行业内的技术交流与创新。

　　DeepSeek大模型落地应用受追捧

　　DeepSeek大模型的突出优势特性与金融业各类应用场景具有高度的契合性，一经部署应用就展现了强大的赋能效应，在金融业的落地应用已形成星火燎原之势，不仅促进了金融业降本增效，而且切实提升了金融服务实体经济的普惠性、便捷性，有效增强了广大群众、客户对金融服务的获得感和满意度。

　　在银行智能信贷方面，DeepSeek使银行能更加智慧高效、更好落实以人为本和以客户为中心的理念。四川农商联合银行运用海光智算资源部署了DeepSeek-R1等多种大模型，开展多场景技术验证应用，运用“小模型 +大模型”框架，精准解析复杂信贷材料，使得信贷综合识别率提升至85%以上，报告自动生成时间从数天大幅缩短至数小时。这一显著提升得益于大模型强大的自然语言处理能力和数据分析能力，能够快速准确地处理信贷材料中的各类信息，不仅提高了信贷审批效率，让客户能够更快获得贷款服务，改善了客户体验，同时也降低了银行的运营成本，减少了人工审核可能出现的主观误差，提高了信贷风险评估的准确性。

　　在银行流程规范化标准化与智能客服方面，DeepSeek能充分释放数据要素价值潜能并提升客服效能。成都银行打造基于大模型的“智能问答助手”，结合检索增强生成（RAG）技术、向量数据库技术，为客户经理处理票据业务提供精准的业务流程、操作标准、法律法规要求等咨询解答，有效保障了业务流程的合规性和准确性，提升了业务效率。在对公营销领域，成都银行依托大模型上线“智能营销助手”，通过分析行内外数据，自动生成涵盖营销对象基本情况、产业研究、营销策略、营销话术和推荐产品的个性化营销方案，大幅提升了客户经理的营销效率和客户获取金融服务的体验。

　　DeepSeek增强了银行智能研发与数据分析能力。新网银行自2024年5月起就在系统研发场景中应用De e p S e e k大模型，构建了研发知识问答助手与代码续写助手，这大幅缩短了一线工程师在研发过程中查阅技术资料的耗时。另外，通过自研插件的方式将DeepSeek代码大模型的能力嵌入到代码编辑器这类开发工具中，形成Co p i l ot助驾的研发模式，使得专业大模型的能力可以嵌入一线研发人员的工作流程中。DeepSeek-R1发布后，新网银行迅速完成部署，将应用到银行的多个业务板块。如在大模型对客营销环节，利用DeepSeek-R1大模型与蒸馏技术，来提升对客大模型对话的逻辑性，增强对话体验感。在贷款审批环节，嵌入DeepSeek-R1大模型的推理能力，通过人机协作的方式，辅助审批人员进行审批分析引导，以释放效率潜能。在专业报告分析环节，根据相关交易行为进行推理，得出潜在论证，借助DeepSeek R1提高报告质量，提升分析效率。

　　在证券领域，DeepSeek正加速智能投研的应用。上海恒生聚源旗下新一代智能投研平台WarrenQ全面接入De e p S e e k大模型，为证券行业的投研工作带来了新的变革。Wa r r e nQ平台拥有丰富的金融数据资源，涵盖3500万篇专业文本及100TB结构化数据。结合DeepSeek的多模态理解能力，平台能够实现金融文本、图表和数据的智能关联与深度解析。在实际投研过程中，分析师需要对大量的研报、市场数据等进行分析，DeepSeek大模型能够快速理解这些复杂的数据信息，并通过底层数据的深度关联和逻辑推演，将复杂的投资问题拆解为清晰的分析步骤，深入理解市场逻辑。从数据到结论，清晰展示推理过程，告别“黑盒”推理，为分析师提供可靠的数据支持和更贴合业务需求的投研建议，提升了投资决策的科学性和准确性。

　　DeepSeek优化了投资者服务与个性化推荐。南京证券在2025年2月宣布，已部署DeepSeek大模型并进行应用适配。在投资者服务方面，大模型利用其强大的数据分析能力和快速的学习适应性，能够根据投资者的交易历史、风险偏好、投资目标等多维度数据，为投资者提供个性化的市场分析和投资建议。通过对市场动态的实时监测和分析，模型能够及时向投资者推送符合其需求的投资机会和风险提示，提升了投资者的投资体验和满意度。同时，在证券产品推荐方面，DeepSeek大模型能够通过对市场上各类证券产品的特征分析和投资者需求的精准匹配，为投资者提供个性化的产品推荐，提高了证券产品的销售效率和投资者的投资收益。

　　在保险领域，DeepSeek在销售支持与代理人培训等方面凸显应用潜力。人保财险、太平人寿等多家保险机构在销售支持和代理人培训方面积极应用DeepSeek大模型。人保财险在保险业内率先引入全尺寸的DeepSeek大模型，并基于国产算力设备完成了“私有化”部署。通过将DeepSeek的能力融入公司的大模型基础，人保财险进一步提升了其智能化服务水平。同时，利用前期在人工智能技术探索中积累的保险业务数据集，构建了DeepSeek大模型针对保险业务的专业服务能力，并已实现快速落地应用。目前，该公司已完成业务用户界面的定制开发，并即将开放相关业务应用。太平人寿已成功在内网完成DeepSeek的本地化部署，并利用该模型打造太平人寿AI助手。该AI助手具备深度理解对话、文档和图片的高级功能，能够为内勤人员提供复杂问题的解决方案，从而显著提高工作效率。

　　DeepSeek提升了核保理赔效率。在核保环节，保险机构利用DeepSeek大模型对投保人的健康状况、风险因素等进行综合评估。模型通过对大量历史数据和医学知识的学习，能够快速准确地判断投保人的风险等级，为核保决策提供科学依据。例如，对于健康险的核保，模型可以分析投保人的体检报告、病历等多模态数据，评估其患病风险，从而确定合理的保险费率。在理赔环节，大模型能够快速处理理赔申请，验证理赔材料的真实性和合规性，提高理赔效率。如太平人寿通过大模型实现理赔流程的自动化处理，减少了人工审核的时间和成本，同时提高了理赔的准确性和公正性，提升了客户满意度。

　　DeepSeek增强保险产品创新与风险洞察能力。新华保险已成功接入DeepSeek的R1、V3两款模型，通过新华e家App打造个人AI助理，支持销售方案生成与风控管理，同时在产品创新方面进行探索。借助对市场需求和客户数据的深入分析，利用大模型的预测能力，开发出更符合市场需求的创新保险产品。东吴人寿构建疾病特征关联模型，实现健康险个性化定价，利用DeepSeek大模型对疾病数据和客户行为数据的分析，能够更精准地评估不同客户的风险状况，从而制定个性化的保险费率，提高保险产品的竞争力。在风险洞察方面，大模型通过对宏观经济数据、行业动态、自然灾害等多源数据的实时监测和分析，为保险机构提供风险预警和风险管理建议，帮助保险机构提前做好风险防范工作，降低潜在损失。

　　应用挑战与应对策略

　　下一步在金融业继续深化拓展应用DeepSeek，需关注并统筹处理好数据安全与隐私保护等问题。在数据安全与隐私保护方面，金融数据包含大量客户敏感信息，如个人身份信息、财务状况等。一旦数据被泄露，将给客户带来严重损失，同时损害金融机构的声誉。为应对这一挑战，金融机构需要建立严格的数据安全管理制度，采用加密技术对数据进行加密存储和传输，确保数据在整个生命周期的安全性。在数据使用过程中，遵循最小化原则，仅向模型提供必要的数据，并对数据访问进行严格的权限控制。同时，利用联邦学习等技术，在不泄露原始数据的前提下，实现模型的训练和应用，保护客户隐私。

　　在模型可解释性与监管合规方面，金融行业受到严格的监管，模型的决策过程需要具备可解释性，以满足监管要求。DeepSeek大模型作为复杂的人工智能模型，其决策过程往往较为复杂，难以直观理解。为提高模型可解释性，研究人员和金融机构需要开发相应的解释技术，例如通过可视化工具展示模型的决策逻辑，解释模型为何做出特定的决策。在监管合规方面，金融机构需要积极与监管部门汇报请示，准确理解和落实监管要求，确保模型的应用符合相关法律法规和监管政策。要建立健全模型风险管理体系，对模型的性能、风险等进行持续监测和评估，及时发现和解决潜在问题。

　　在人才培养与技术融合方面，应用DeepSeek大模型需要既懂金融业务又具备人工智能技术知识的复合型人才。目前，金融行业此类复合型人才相对短缺，限制了大模型技术的深入应用。金融机构需要加强人才培养和引进，通过内部培训、与高校及科研机构合作等方式，培养一批具备金融与人工智能双重背景的专业人才。同时，促进金融业务部门与技术部门的深度融合，打破部门壁垒，加强沟通协作，确保大模型技术能够更好地服务于金融业务需求。在技术融合方面，还需要将DeepSeek大模型与金融机构现有的业务系统和技术架构进行有效整合，实现数据共享和业务协同，最大限度发挥大模型技术与数据要素以及已有信息化基础设施的优势。

　　未来趋势展望

　　DeepSeek大模型在金融行业的银行、证券、保险等领域已经取得了显著的应用成果，为金融行业的数字化转型和创新发展注入了强大动力。然而，在应用过程中也面临着数据安全、模型可解释性、人才短缺等挑战。通过采取相应的应对策略，加强数据安全保护、提高模型可解释性、培养复合型人才等措施，金融行业能够更好地克服这些挑战，充分发挥DeepSeek大模型的优势。展望未来，随着技术的不断进步和应用的不断深化，DeepSeek大模型将在金融行业创造更多的价值，推动金融行业向更加智能化、高效化、创新化的方向发展，为实体经济的发展提供更有力的金融支持。

　　进一步深化应用并拓展场景。随着技术的不断成熟和应用经验的积累，DeepSeek大模型在金融行业的应用场景将进一步深化和拓展。在银行领域，可能会进一步应用于供应链金融、跨境支付等复杂业务场景，借助对供应链上下游企业数据的分析和整合，为企业提供更精准的金融服务，优化跨境支付流程，提高支付效率和安全性。在证券领域，大模型有望在量化投资策略优化、市场情绪分析等方面发挥更大作用，通过对海量市场数据和社交媒体数据的实时分析，挖掘更多投资机会，提升量化投资的收益水平。在保险领域，除了现有的应用场景，大模型可能会在保险欺诈检测、长期护理保险风险评估等方面取得突破，基于对多源数据的深度挖掘和分析，更准确地识别保险欺诈行为，合理评估长期护理保险的风险，为保险行业的高质量发展提供支持。

　　进一步推动金融创新与业务模式变革重塑。DeepSeek大模型将推动金融行业的创新发展，催生新的业务模式和金融产品。例如，在财富管理领域，基于大模型的智能投顾服务可能会更加个性化和智能化，根据客户的人生阶段、财务目标、风险偏好等因素，为客户提供定制化的财富管理方案。在保险行业，可能会出现基于实时风险监测的动态保险产品，基于被保险人的实时风险状况调整保险费率，实现保险产品的精准定价。同时，大模型技术还将促进金融机构之间的合作与协同创新，加快推动数据共享和模型共建，打造更高效、更智能的金融服务生态系统。

　　进一步加强行业合作并完善生态体系。为了更好地应用DeepSeek大模型，金融行业各机构之间将加强合作与交流。大型金融机构可以发挥其在数据资源、技术研发和应用经验方面的优势，与中小金融机构分享技术成果和应用案例，帮助中小金融机构提升数字化转型能力。同时，金融机构还将与人工智能科技企业、高校及科研机构建立更紧密的合作关系，共同开展技术研发和人才培养培训，推动大模型技术在金融行业的创新应用。此外，行业协会和监管部门也将在促进金融行业与人工智能技术融合发展方面发挥重要作用，制定相关行业标准和规范，引导行业健康发展，构建良好的金融科技生态环境。

　　（作者单位：中国农业发展银行政策研究室）