Deepseek风头正盛，金融机构争相接入。截至2月11日，包括北京银行、江苏银行、苏商银行、重庆农村商业银行在内的多家银行，以及国泰君安等头部券商已“尝鲜”DeepSeek。同时，恒生电子、金证股份、星环科技等金融科技服务公司的大模型服务也接入了DeepSeek。

通过部署DeepSeek，部分金融机构发现了AI支出‘降本增效’的可能性。专家指出，DeepSeek的出现，在通用大模型领域产生了显著的‘鲇鱼效应’，然而，从‘好用’到‘用好’，仍需应对数据安全、恶意训练、模型幻觉等挑战。

日前，北京银行宣布全面启动‘all in AI’战略，携手华为率先实现DeepSeek全栈国产化金融应用。江苏银行则依托‘智慧小苏’大语言模型服务平台，本地化部署并微调DeepSeek-VL2多模态模型及轻量DeepSeek-R1推理模型，分别应用于智能合同质检和自动化估值对账场景。重庆农村商业银行则借助腾讯云大模型知识引擎，在企业微信上线了基于DeepSeek模型的智能助手应用‘AI小渝’。

接入DeepSeek的金融机构类型涵盖银行、证券、基金、非银行支付机构等，应用场景包括智能合同管理、客服助手等。移卡作为最早一批本地化部署DeepSeek的非银行支付机构之一，因其‘好用’而选择DeepSeek，这也是DeepSeek受到广泛欢迎的主要原因。

移卡执行董事、CTO罗小辉表示，移卡在2024年初就本地化部署了DeepSeek coder，并基于此开发了编码助手，功能涵盖代码撰写、代码纠错等。罗小辉坦言，移卡计划长期使用以DeepSeek为代表的开源大模型，逐步替代海外AI产品的大模型服务，以期在保证质量的同时大幅降低应用成本。

奇安信银行行业负责人徐懿巍认为，DeepSeek因其训练成本低、性能强、完全开源并支持免费商用等优势，在垂直行业更容易落地。

优智科技创始人兼CEO詹毅表示，优智科技与中信建投等头部券商在大模型应用领域已完成项目上线，并与数十家金融机构推进应用落地。其核心AI平台已全面接入DeepSeek，为金融机构提供包括DeepSeek私有化部署在内的完整解决方案。

詹毅称，对大模型应用而言，2024年主要是头部机构积极推动大模型落地，而在DeepSeek的认知普及和更多金融标杆案例的推动下，预计2025年中小机构的大模型应用将提速，市场将大幅扩容。

据悉，恒生电子、星环科技、金证股份等金融科技服务商的大模型服务正加速接入DeepSeek。例如，恒生大模型系列应用已全面接入DeepSeek主流模型，覆盖金融投研、投顾、合规、运营、投行等核心业务场景。

以恒生电子为例，实测数据显示，在金融高密度数据处理场景中，依托DeepSeek-R1的千亿级参数压缩和蒸馏技术，本地部署算力资源消耗降低了50%；基于DeepSeek独创的MoE（混合专家）架构，客户需求解析速度加快了3倍。

星环科技金融行业助理副总裁张晓明表示，部分有大模型应用基础、算力和人才资源储备的银行和头部券商正积极接入DeepSeek，DeepSeek在通用大模型领域产生了很强的‘鲇鱼效应’。

当然，DeepSeek的优势并不意味着其他大模型将被放弃。张晓明坦言，大模型市场仍存在多元需求，已有金融客户使用星环科技大模型运营管理平台适配了70多个主流模型，以适应不同业务场景的需求。

恒生电子首席科学家、恒生研究院院长白硕称，DeepSeek擅长慢思考，在需要快慢思考结合的应用场景中，通义千问和DeepSeek可以相辅相成，发挥更大效果。

对于未来DeepSeek的应用场景，罗小辉提出了两方面设想：一是作为面向企业内部员工的效率工具；二是用于面向用户或客户的产品开发。在应用模式上，除了作为问答助手外，将大模型植入具体应用场景能发挥更大作用。

专家指出，金融机构在部署大模型时，由于业务性质对数据的安全性、隐私保护及合规性有着极高要求，因此面临更大挑战。徐懿巍表示，金融领域大模型往往包含复杂的算法和市场分析能力，开发成本较高，并承载重要业务和数据，其安全性至关重要。

徐懿巍还表示，金融机构在部署大模型时，安全风险不仅来自单个大模型服务，更来自整家公司。因此，金融企业需做好整个公司风险暴露面管理，实施严格的访问控制措施，并打造体系化的防护方案，以最大程度减少外部威胁。

除安全外，基础设施特别是GPU资源也成为大模型部署的一大瓶颈。罗小辉表示，考虑到模型对资源的需求较大，他们大多采用混合部署方式，即部分本地化、部分通过外部接口接入。他们正密切关注大模型的小型化方案，期待通过这种方式缓解资源压力。

张晓明建议，金融机构部署DeepSeek时，应综合考虑算力、预算和基础设施的投入情况，因‘材’施策，循序渐进地通过大模型实现降本增效。

（文章来源：上海证券报）