文章核心观点 AI大模型正深刻重塑银行业展业模式，以DeepSeek为代表的大模型技术在银行信贷、数据分析和智能营销等核心业务中有应用，同时也在重构银行竞争格局，银行间核心差异在于数据资产 [2][7][9] AI在银行的应用场景 信贷业务 - 实现从“人审”到“智审”转变，AI可在信息获取环节实现批量上传、自动识别和智能分类，解决传统手工录入痛点，还能对非结构化数据进行文本理解和内容摘要 [3] - 报告生成实现信息自动获取、智能分析和报告自动生成闭环，提升工作效率，确保报告标准化和可追溯性，标注关键风险点和决策建议 [4] 数据领域 - 银行业数据分析团队存在取数效率瓶颈，AI技术可解决该痛点，宇信科技推出星辰 - 数字化经营平台，搭载ChatBI能力，业务人员可用自然语言描述数据需求，ChatBI能智能理解、提取数据并具备智能分析能力 [4][5] 营销服务场景 - AI能基于客户阶段和银行营销目标为营销人员提供话术支持，80% - 90%营销咨询属标准化问题，有全自动应答和人工辅助两种响应模式 [6] - 智能化技术提高营销素材生产效率，降低AB测试成本，可引入基于客户行为模型的算法分群提升客户触达精准度，实现“一人千面”智能营销 [6] 金融监管领域 - 大模型技术可通过自然语言处理与知识图谱技术，自动关联业务指标与监管政策条款，形成完整解析链路，监测到指标异常时可定位偏差、追溯法规条文并生成多维度分析 [6] DeepSeek重构银行竞争格局 中小银行机遇 - DeepSeek开源模型为中小银行弥补短板、获得发展机遇，中小银行可采用蒸馏版模型，以较小投入获得先进技术能力，缩小与大型银行差距 [7] 大型银行优势 - 大型银行在模型训练、复杂对公业务、私人银行业务等领域凭借数据积累具明显优势，模型训练更便捷高效，成本降低，能将训练工作做得更精细专业 [7] 发展趋势 - 大模型能力增强使预训练需求降低，但特定垂直领域仍需微调为主的模型训练，可能使大型和中小银行基础业务能力差距缩小，特定领域大型银行或扩大领先优势，如资产配置业务 [9] 核心差异 - 银行间核心差异在于数据资产，这是决定银行AI应用水平的关键，AI会重新定义银行核心竞争力 [9]