蔡恩澤
DeepSeek誕生后，在金融領域迅速掀起波瀾，許多銀行開始了深入的研究和測試，標志著人工智能與銀行業(yè)務的融合進入了一個新的階段。
作為人工智能領域的新力量，DeepSeek具有顯著的技術優(yōu)勢。它基于混合專家系統(tǒng)（MoE），輸入任務通過動態(tài)路由機制分配給不同領域的“子模型專家”。在保證性能的同時，該架構顯著降低了計算能力消耗。例如，Deepseek-R1模型采用超大規(guī)模稀疏化設計，總參數(shù)達到萬億級，但激活參數(shù)僅占20%，推理效率提高了3倍以上。對于銀行業(yè)來說，這是一個對數(shù)據(jù)處理效率和成本控制要求很高的行業(yè)，具有很大的吸引力。同時，Deepseek也突破了Transformer架構的上下文長度限制，開發(fā)了“無限上下文”（Infinite Context Window）“該技術通過位置編碼優(yōu)化和記憶壓縮算法，使模型能夠處理100多萬代碼的輸入序列，在長文本分析、代碼生成等場景中表現(xiàn)出強大的連貫性，為銀行處理復雜的金融合同、報告等文本提供了強有力的支持。
許多銀行迅速啟動了對Deepsek的深入研究和測試，考慮了很多方面。銀行業(yè)務流程復雜，涉及大量的數(shù)據(jù)處理和決策分析。在智能客戶服務方面，Deepsek具有較強的邏輯推理和自然語言處理能力，可以使客戶服務對話更加自然、準確，更好地理解客戶問題，提高客戶服務體驗。江蘇銀行依托“智能小蘇”大型語言模型服務平臺，成功部署了微調(diào)Depsek_vl2多模型、輕型Depsek_r1推理模型，實現(xiàn)了智能合同質(zhì)量檢驗和托管資產(chǎn)估值對賬自動化的創(chuàng)新。在風險評估和管理層面，Deepsek可以整合客戶的多維數(shù)據(jù)，包括個人基本信息、財務狀況、交易記錄、信用記錄等，更準確地評估客戶的信用風險，為貸款審批、信用卡配額調(diào)整等業(yè)務提供依據(jù)。
從行業(yè)發(fā)展趨勢來看，數(shù)字經(jīng)濟和數(shù)字金融的發(fā)展已成為推動銀行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、擁抱新一輪科技革命的重要途徑。Depseek的出現(xiàn)為銀行提供了提高競爭力的機會。在社交媒體上，許多銀行員工也開始在日常工作和交流中經(jīng)常提到Depsek。新員工和經(jīng)驗豐富的老員工都對這種人工智能工具表現(xiàn)出濃厚的興趣。這表明，Depsek在銀行的應用不僅有助于提高工作效率，而且有助于員工接受和應用新技術，促進銀行數(shù)字文化建設。
然而，DeepSeek在銀行業(yè)的應用也面臨著許多挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)安全是首要問題。銀行擁有大量客戶敏感信息，如個人身份信息、賬戶余額、交易記錄等。大型模型的運行依賴于大量的銀行數(shù)據(jù)。一旦數(shù)據(jù)泄露，將導致客戶隱私曝光和信任危機。模型的可解釋性也是一個難題。基于數(shù)據(jù)黑盒輸入輸出的大型模型具有一定的不可解釋性，這對金融業(yè)務安全有影響。在復雜的業(yè)務場景中，雖然大型模型可以處理大量的數(shù)據(jù)，但對復雜業(yè)務場景的理解有限。在處理結(jié)構化融資、新興金融衍生品交易等復雜業(yè)務時，人力資源經(jīng)驗和判斷力仍然是必不可少的。
面對這些挑戰(zhàn)，銀行需要采取一系列措施。在數(shù)據(jù)安全方面，建立嚴格的數(shù)據(jù)質(zhì)量管理體系，確保數(shù)據(jù)的加密存儲、傳輸和使用，加強對數(shù)據(jù)訪問的權限控制。加強對模型的理解和解釋，開發(fā)可視化工具，使模型的決策過程更加透明。在業(yè)務應用中，合理平衡人工智能與人類決策的關系，充分發(fā)揮人工智能的數(shù)據(jù)處理和分析能力，重視人類在復雜情感、倫理和創(chuàng)造性決策方面的獨特價值。
簡而言之，Deepseek的出現(xiàn)給銀行業(yè)帶來了新的機遇和挑戰(zhàn)。隨著技術的不斷發(fā)展和銀行對其應用的深入探索，預計將重塑銀行現(xiàn)有的業(yè)務流程和服務模式，提高銀行業(yè)的整體效率和服務質(zhì)量。但在推廣過程中，銀行必須認真應對各種挑戰(zhàn)，確保技術的安全可靠應用，實現(xiàn)人工智能與銀行業(yè)務的深度整合和可持續(xù)發(fā)展。
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編輯：金杜
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