银行业AI应用现状 - 多家银行已完成DeepSeek大模型在智慧办公、智慧营销等领域的部署运行，并取得良好效果 [1] - 人工智能技术广泛应用于智能化风控、精准营销、智能投顾等领域，提升业务效率并降低成本的 [1] - 工商银行人工智能替代工作量超过4.2万人/年，招商银行大模型应用创造的生产力相当于超5000人的全职人力 [2] AI技术规模化应用 - 工商银行建成全栈自主可控的千亿级金融大模型体系"工银智涌"，在20多个业务领域规模化应用，落地场景超200个 [2] - 招商银行大模型应用场景落地120多个，形成有规模的力量 [2] - 商业银行预计2025年将借助DeepSeek等AI技术加快业务数字化、智能化转型 [2] 运营效率提升 - 中信银行大模型生成尽调报告为客户经理节省约60%的时间 [3] - 招商银行大模型助手将每笔贷款处理时效提升54% [3] - 民生银行AI生成代码采用率超30%，提交代码中占比达10% [3] - 邮储银行"小邮助手"日均受理咨询超3000次，业务办理时长缩短约20% [4] 对外业务场景优化 - 工商银行大模型使对客交易效率提升3倍，邮储银行货币市场交易单笔询价耗时仅22秒，比人工缩短94% [5] - 工商银行"工小审"实现对公信贷全场景"智慧审贷"，建设银行授信审批报告生成时间从数小时压缩至分钟级 [5] - 北京银行信贷审批周期缩短50%，平均审批时间由5天降至2.5天，欺诈识别准确率由95%提升至98.7% [5] 人机协同模式 - 农业银行建立"机器处理+人工辅助"模式，招商银行打造"AI+金融"新模式，覆盖零售和批发条线 [6] - 建设银行ChatBot交互版AI助理覆盖全集团一半以上员工、46个业务领域、200多个场景 [6] - 民生银行利用大模型赋能全行知识管理，为员工提供一站式智能服务 [6] AI与人工平衡 - 中国银行研究院指出需探索人工与AI的平衡，64%受访者不希望客服系统部署AI技术 [7] - DeepSeek解决人类与AI认知难点，使从业者专注于深度思考和战略决策 [7] - 建议银行组建模型应用团队，培养从业人员数据分析能力，构建"AI+业务"思维体系 [7]

文章核心观点 上市银行金融科技发展受关注，首席信息官出席业绩会展示成果，大模型应用尚处早期，科技投入增速放缓并向效能提升转向 [1][2][4] 分组1：多家银行CIO亮相业绩会 - 2024年7位上市银行首席信息官出席年度业绩会，包括建设银行金磐石、交通银行钱斌等 [4] - 业绩会常有科技主题提问，多位CIO用数据展示金融科技成果，如邮储银行牛新庄称“邮智”大模型提升效率 [4] - 建设银行金磐石称金融大模型覆盖多员工、业务领域和场景，交通银行钱斌表示推进人机协同减少报告撰写时间 [5] - 首席信息官出席业绩会，既回应市场对金融科技的关注，也体现银行对金融科技的重视 [5] 分组2：“先内后外”变革尚在早期 - 多位首席信息官指出大模型、人工智能在银行业应用处于早期，AI幻觉等问题待解决 [7] - 民生银行张斌介绍该行将人工智能应用作为一把手工程，实行“先内后外”策略，落地多个应用场景 [8] - 交通银行钱斌表示交行实行“先内后外”策略，优先考虑降成本和控风险 [8] - 招商银行周天虹指出DeepSeek模型有突破但存在幻觉问题，招行坚持审慎原则应用，构建大模型技术体系 [8] 分组3：科技比拼转向效能提升 - 30余家上市银行披露2024年年报，13家披露信息科技投入的银行中超半数投入金额增长，但增速整体收窄 [2][10] - 国有大行中，工行信息科技投入居首，农行超越建行，邮储银行增速居首 [10] - 股份制银行中，招行、中信投入超百亿但同比下降，光大银行增速最快，平安银行投入下降 [11] - 上市银行信息科技投入增速放缓是自然现象，银行更讲究投入产出比，聚焦重点客群和业务 [11] - 部署应用DeepSeek等大模型并非易事，存在本地化部署、维护成本高，难以满足业务场景要求，需完善配套等问题 [11] - 金融机构需平衡拥抱技术进步和确保金融稳定与安全，应用大模型要强化数据信息安全和隐私权保护 [12]

文章核心观点 文章跟进大语言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，剖析其技术性能及比较优势，阐述银行业核心需求与适配性，介绍典型应用场景与案例，并提出相关建议，为银行业金融机构做好数字金融大文章提供参考借鉴 [1][3] DeepSeek的技术性能与比较优势 技术和性能优势 - 架构设计创新：基于Transformer架构，融合混合专家（MoE）架构与多头潜在注意力机制（MLA），MoE架构利于银行本地化部署后进行后训练；最新发布的DeepSeek - V3、DeepSeek - R1总参数量达6710亿，每次输入仅精准激活370亿参数，降低计算成本，提高效应速度和推理效率，适应银行业务要求 [5] - 高效计算特性：采用DualPipe算法、FP8混合精度训练技术和PTX指令加速GPU处理，训练成本仅为557.6万美元，是GPT - 4o的1/18，为银行业提供高性价比选择，银行可迁移继承其优势进行后续开发升级 [6] - 推理优化机制：MLA机制减少显存需求，多令牌预测技术加速推理速度，支持长上下文窗口（16K - 32K tokens），满足银行业处理长文本需求 [6][7] - 开源与低成本部署：模型权重开源，降低中小银行技术准入门槛，本地化部署成本低至百万级，加快银行业智能化进程 [7] 与传统金融AI模型的对比优势 - 架构效率更高：传统模型多为单一任务模型，计算冗余高；DeepSeek的MoE架构可动态激活专家模块，计算成本较传统模型降低80%，提高运行效率和资源利用率 [8] - 数据处理能力更强：传统模型依赖结构化数据和人工标注，成本高、效率低；DeepSeek支持多种数据形式，采用自监督学习技术，减少对人工标注的依赖，能更好应对银行业非结构化数据 [8] - 部署成本具有更显著的规模效应：传统模型对专用硬件要求高，中小银行部署资金压力大；DeepSeek对硬件要求相对较低，本地化部署成本低至百万级，降低技术应用门槛 [9] - 应用领域更为宽阔：传统模型局限于少数垂直场景；DeepSeek覆盖全业务流程，能为银行提供一站式智能化解决方案，促进业务全面数字化升级 [9] 银行业核心需求与DeepSeek的适配性 - 客户体验与个性化服务：通过自然语言处理技术和推理性能，DeepSeek能精准解析客户需求，生成定制化理财建议和个性化投资组合方案，西班牙BBVA银行的案例证明该模式可行有效 [11][12] - 风险管理与合规：DeepSeek实时接入外部数据，结合知识图谱技术分析借款人风险，提升风险预警精准度；对业务文档进行合规审查，避免法律纠纷和声誉风险 [13] - 运营管理智能化：DeepSeek可自动化处理贷款申请文档，提高处理效率，缩短贷款审批周期；江苏银行在智能合同质检场景中，利用其实现合同质检准确率达97%，降低人工成本和误差 [14] - 数据分析与决策支持：DeepSeek能快速处理海量金融数据，提取有价值信息和趋势，为银行投资决策提供参考，摩根大通利用类似技术降低风险损失，提升风险管理科学性和有效性 [15] 典型应用场景与案例 - 智能客服与交互：重庆农商行基于DeepSeek的“AI小渝”智能助手能快速理解客户问题并提供解答和指导；邮储银行优化“小邮助手”，提升客服响应速度与精准度，缩短客户咨询等待时间，提高问题解决率 [17]

作 者丨张欣 编 辑丨肖嘉 图 源丨AI 以本地部署为主自行搭建大模型 3月8日，工商银行宣布率先在同业完成De e pSe e k最新开源大模型的私有化部署，并将其接入 行内"工银智涌"大模型矩阵体系，推动金融业务场景的智能化升级。 工商银行称，将以"企业级AI普惠赋能+AI专业突破"双轮驱动，推动AI技术在行内的规模化 应用，目前已实现大模型对行内2 0多个主要业务领域的赋能，落地场景2 0 0余个，展现出AI技 术对金融行业高质量发展的强劲推动力。 3月8日，工商银行宣布在同业中率先完成De e pSe e k最新开源大模型的私有化部署，并将其接 入行内"工银智涌"大模型矩阵体系，有力推动金融业务场景的智能化升级。 据2 1世纪经济报道记者不完全统计， 目前已有超2 0家银行部署应用De epSe ek 大模型，在六 大国有银行里，邮储银行、建设银行、工商银行均已开启布局。 记 者 注 意 到 ， 在 数 据 隐 私 和 安 全 的 考 量 下 ， 国 有 大 行 倾 向 于 自 行 搭 建 大 模 型 技 术 体 系 。 当下，银行对D e e p S e e k的探索主要集中在智能客服升级、业务流程 ...