DeepSeek大模型在银行业的应用探索|金融与科技

文/中国农业发展银行总行政策研究室研究二处处长毕超
本文跟进大语言模型（以下简称大模型）在银行业应用的最新实践，深入探讨DeepSeek大模型在银行业的应用。文章先剖析DeepSeek的技术性能及比较优势，接着阐述银行业核心需求，分析 DeepSeek适配性，并提出推动技术业务融合、统筹大模型发展应用与安全等建议，旨在全面探讨DeepSeek大模型在银行业的应用价值与发展方向，为银行业金融机构做好数字金融大文章提供参考借鉴。
引言
随着人工智能技术的飞速发展，大模型在金融领域的应用逐渐铺开和深入，成为行业变革的不可忽视的重要驱动力。银行业作为金融体系的核心组成部分，正积极做好数字金融大文章，加快数字化转型以提升服务质量、优化风险管理和提高运营管理决策效率。DeepSeek 大模型以其独特的技术架构和卓越的性能优势，为银行业注入了新的发展动力，有望重塑银行业务流程与服务模式。本文旨在深入探讨DeepSeek大模型在银行业的应用潜力、实际案例、优势对比，以及面临的挑战与应对策略，为银行业的智能化发展提供技术建议与实践参考。
DeepSeek的技术性能与比较优势
DeepSeek的技术和性能优势
一是架构设计创新。DeepSeek大模型基于Transformer架构，创新性地融合了混合专家（MoE）架构与多头潜在注意力机制（MLA）。MoE架构允许模型在处理不同输入时，动态地激活不同的专家模块，从而实现对复杂任务的高效处理。MoE架构有利于银行业结合自身业务特点和专业领域数据优势，在进行本地化部署后进行有监督微调、强化学习等后训练，进一步提升DeepSeek模型对银行的量身适配质量水平。
最新发布的DeepSeek-V3、DeepSeek-R1总参数量达 6710 亿，但每次输入仅精准激活370亿参数，这种参数激活机制显著降低了计算成本，提高了效应速度和推理效率，避免了传统模型在处理输入时均须调用全部参数所带来的计算冗余、推理速度慢等问题。同时，这种参数激活机制很好地适应了银行业面向众多客户及内部管理上多并发、快响应的业务要求。
二是高效计算特性。在计算效率方面，DeepSeek采用了一系列优化技术。通过DualPipe算法，实现了计算与通信的重叠，减少了计算过程中的等待时间。FP8混合精度训练技术在保证模型性能的前提下，有效降低了内存占用，使得模型能够在有限的硬件资源下高效运行。同时，PTX指令加速GPU处理，进一步提升了模型的训练速度。这些技术的综合应用，使得DeepSeek的训练成本仅为557.6万美元，与GPT-4o高达1亿美元的成本相比，大幅降低，仅为其1/18，这为银行业提供了高性价比的技术选择，同时，银行业金融机构可迁移继承这种高效计算特性和低成本优势，对模型进行本地化个性化的后续开发升级。
三是推理优化机制。推理优化是DeepSeek的一大亮点。MLA机制通过低秩联合压缩键值缓存，有效减少了显存需求，使得模型在推理过程中能够更高效地利用有限的显存资源，降低了大模型在银行业落地应用的硬件门槛。DeepSeek多令牌预测技术则进一步加速了推理速度，支持长上下文窗口（16K-32K tokens），能够处理更长、更复杂的文本输入，可以较好满足银行业在处理合同、报告等长文本时的需求。
四是开源与低成本部署。DeepSeek模型权重开源，这一特性极大地降低了银行业尤其是中小银行的技术准入门槛。中小银行无须投入大量资源进行模型研发和预训练，即可快速接入并根据自身业务需求进行本地化部署。相较于传统金融AI模型对专用硬件的高要求和高昂的部署成本，DeepSeek本地化部署成本低至百万级，为中小银行数字化智能化升级提供了实现弯道超车的可能，加快了银行业整体的智能化进程。
DeepSeek与传统金融AI模型的对比优势
一是架构效率更高。传统金融AI模型多为单一任务模型，在处理不同业务场景时，往往需要多个独立的模型，导致计算冗余高。而 DeepSeek的MoE架构能够根据输入动态激活专家模块，针对不同的金融任务（如客服、风控、投研等），灵活调用最适合的参数模块，计算成本相较于传统模型降低80%，大大提高了模型的运行效率和资源利用率。
二是数据处理能力更强。传统模型依赖结构化数据，且需要大量人工标注，数据处理的成本高、效率低，且标注过程容易引入人为误差。DeepSeek支持非结构化文本、语音等多种数据形式的处理，并且采用自监督学习技术，能够自动从海量数据中学习特征和模式，减少了对人工标注的依赖，提高了数据处理的效率和准确性，能够更好地应对银行业中大量存在的非结构化数据，如客户咨询文本、合同文档等。
三是部署成本具有更显著的规模效应。传统金融AI模型通常对专用硬件有较高要求，如高端GPU集群等，这使得中小银行在部署时面临巨大的资金压力，难以负担高昂的硬件采购、维护和升级费用。DeepSeek支持FP8精度与本地轻量化部署，对硬件要求相对较低，本地化部署成本低至百万级，中小银行可以在现有硬件基础上进行优化升级，即可实现模型的部署和应用，大大降低了技术应用门槛。
四是应用领域更为宽阔。传统金融AI模型主要局限于风控、反欺诈等少数垂直场景，难以满足银行日益多样化的业务需求。DeepSeek凭借其强大的多任务处理能力和深度推理性能，覆盖智能客服、投研、合规、营销等全业务流程，能够为银行提供一站式的智能化解决方案，促进银行业务的全面数字化升级。
银行业核心需求与DeepSeek的适配性
客户体验与个性化服务
在竞争激烈的金融市场中，提升客户体验、提供个性化服务成为银行吸引客户的关键。通过自然语言处理（NLP）技术和优秀的推理性能，DeepSeek能够精准解析客户需求，无论是客户在咨询理财产品时的模糊表述，还是对贷款服务的特定要求，都能准确理解。基于对客户需求的深入理解，结合银行的产品库和客户历史数据，DeepSeek可以生成定制化理财建议，为不同风险偏好、财务状况和投资目标的客户提供个性化的投资组合方案。西班牙BBVA银行通过类似的个性化推荐模式，有效提升了客户满意度和忠诚度，证明了该模式在银行业的可行性和有效性。
风险管理与合规
银行业面临着复杂多变的风险环境，包括信用风险、市场风险和操作风险等。实时接入借款人行为等外部数据信息，DeepSeek能够结合知识图谱技术，对借款人的还款能力、还款意愿以及潜在的关联风险进行全面分析，识别潜在违约风险。在知识图谱中，将借款人的基本信息、财务状况、信用记录、社交关系等多维度数据进行关联，通过模型的分析挖掘，发现隐藏在数据背后的风险线索，提升风险预警的精准度。在合规方面，银行需要确保各项业务活动符合法律法规和监管要求。DeepSeek可以对业务流程中的文档、合同等进行合规审查，检测是否存在违规条款或潜在的法律风险，帮助银行及时发现和纠正不合规行为，避免潜在的法律纠纷和声誉风险事件。
运营管理智能化
银行业务流程交叉密集，涉及大量的文档处理和审批流程。以贷款申请为例，传统的贷款申请文档处理需要人工逐页审核，耗费大量时间和人力。DeepSeek可以自动化处理贷款申请文档，通过OCR技术提取文档中的关键信息，再利用NLP技术对信息进行分类、分析和验证，大大提高了处理效率。信用审查审批效率大幅提升，有效缩短了贷款审批周期，提高了客户满意度。江苏银行在智能合同质检场景中，利用DeepSeek实现了合同质检准确率达97%，大幅降低了人工质检的成本和误差，提高了合同管理的效率和质量。
数据分析与决策支持
金融市场瞬息万变，银行需要及时准确地解析市场动态，为投资决策提供支持。DeepSeek能够快速处理海量的金融数据，包括股票价格、汇率、利率、宏观经济数据等，通过数据分析和挖掘技术，提取有价值的信息和趋势。基于这些分析结果，为银行的投资决策提供参考，帮助银行优化投资组合，降低风险，提高收益。摩根大通在风险管理优化中，利用类似的数据分析技术，通过对市场数据和风险指标的实时监测与分析，及时调整风险管理策略，有效降低了风险损失，提升了风险管理的科学性和有效性。
典型应用场景与案例
典型案例
在智能客服与交互方面，重庆农商行基于DeepSeek的 “AI小渝” 智能助手，集成企业微信实现实时问答与流程指导。客户在咨询业务时，“AI小渝”能够快速理解客户问题，并提供准确的解答和业务办理指导。无论是常见的账户查询、转账汇款问题，还是复杂的理财产品咨询，“AI小渝” 都能应对自如。邮储银行对“小邮助手”进行优化，借助DeepSeek的强大语言理解和生成能力，提升了客服响应速度与精准度。客户咨询等待时间大幅缩短，问题解决率显著提高，有效提升了客户服务体验......
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来源 | 《清华金融评论》2025年3月刊总第136期
编辑丨王茅‍‍‍‍
审核 | 丁开艳
责编丨兰银帆
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