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中小银行能否借力 DeepSeek加速转型

发展数字经济和数字金融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。

近日，随着国产大模型Deep-Seek以极低算力成本实现了卓越的性能表现后，部分银行已着手对DeepSeek进行微调，将通用模型与银行业的特定业务场景进行优化适配。例如，江苏银行（600919.SH）表示已经本地化部署DeepSeek的两个模型；渝农商行（601077.SH）表示已实现DeepSeekR1模型（671B）私有化部署，并在两个应用场景中开始进行测试。

中泰证券银行业分析师邓美君对《中国经营报》记者指出，DeepSeek模型在银行业务中的应用具有广泛的想象空间，其核心能力如自然语言处理、数据分析、模式识别、预测建模等，可以帮助银行在风险管理、财富管理、运营优化等多个领域实现智能化升级。

加速本地化部署

DeepSeek近期发布 V3和 R1模型后，银行机构对该模型的本地化部署开始加速。

江苏银行表示，已经本地化部署DeepSeek 的两个模型，分别为用来做智能合同质检的DeepSeek-VL2多模态模型和用于自动化估值和对账的DeepSeek-R1推理模型。渝农商行表示，实现 DeepSeekR1模型（671B）的私有化部署，并迅速进入智能知识检索和编码辅助两个应用场景的测试阶段。北京银行（601169.SH）也公开表示全面启动“allinAI”战略，携手华为实现DeepSeek全栈国产化金融应用。

除目前银行已经落地的场景应用之外，部分银行也对未来的应用场景有所展望。

渝农商行指出，未来将率先应用DeepSeek技术在以下领域实现突破：在智能风控领域，利用Deep-Seek的实时联网搜索与 RAG能力，动态识别欺诈行为，提升风险预警的精准度；在场景金融领域，构建分钟级响应的智能客服系统，结合知识库实现个性化财富管理建议；在数据决策领域，通过大模型挖掘行内金融数据的价值，优化信贷评估与市场策略。