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金融圈加速DeepSeek本地化部署,AI大戰(zhàn)“底盤”仍是人工

2025-02-10 13:06:33 第一財(cái)經(jīng)

  金融圈加速DeepSeek本地化部署,AI大戰(zhàn)“底盤”仍是人工

  作者:安卓 ▪ 陳君君 

  DeepSeek正在展現(xiàn)出廣闊的應(yīng)用場(chǎng)景,各行各業(yè)“跑步上車”。尤其是金融業(yè),從銀行、基金到保險(xiǎn)、證券,均在加緊推進(jìn)DeepSeek系列模型的本地化部署工作,AI大戰(zhàn)再度“硝煙四起”。

  一如ChatGPT推出之初,金融業(yè)內(nèi)人士當(dāng)下熱衷于討論DeepSeek引領(lǐng)的AI變革是否會(huì)取代“金融民工”的工作。對(duì)此,DeepSeek的回答是:與其說AI會(huì)取代人類,不如說會(huì)推動(dòng)金融從業(yè)者向“AI增強(qiáng)型人才”進(jìn)化。掌握人機(jī)協(xié)作能力、具備業(yè)務(wù)與技術(shù)跨界視野的專業(yè)人士,將獲得更大的職業(yè)發(fā)展空間。

  “對(duì)于金融行業(yè)而言,DeepSeek并非顛覆者,而是賦能者。”一名金融從業(yè)者在網(wǎng)文中如是寫道。

  專家在接受第一財(cái)經(jīng)采訪時(shí)認(rèn)為,金融業(yè),尤其是銀行業(yè)對(duì)安全合規(guī)要求比較高,而大模型輸出依舊存在不可控性,如果直接面對(duì)客戶仍存在隱患。當(dāng)前階段的應(yīng)用場(chǎng)景依舊是大模型負(fù)責(zé)生成內(nèi)容,人工進(jìn)行復(fù)核。

  金融圈的“AI升級(jí)戰(zhàn)”一觸即發(fā)

  DeepSeek近期接連發(fā)布了V3和R1模型,其以“低成本+高性能+高開放度”三重優(yōu)勢(shì),極大地降低了大模型企業(yè)級(jí)部署門檻。各行各業(yè)紛紛搶先接入DeepSeek,第一波自然是科技巨頭,諸如華為云、騰訊云、阿里云、百度云和京東云等多家平臺(tái)相繼宣布接入DeepSeek系列模型。

  此后,越來越多的企業(yè)和機(jī)構(gòu)開始將DeepSeek應(yīng)用于實(shí)際業(yè)務(wù)中,其中,就包括一直以來都在積極擁抱AI轉(zhuǎn)型的金融業(yè)。

  2月2日,海安農(nóng)商銀行微信公眾號(hào)稱,“DeepSeek,你也太懂海安農(nóng)商銀行了吧”,DeepSeek從資本實(shí)力、市場(chǎng)份額、服務(wù)質(zhì)量、風(fēng)險(xiǎn)管理、金融產(chǎn)品、社會(huì)責(zé)任、技術(shù)支持、員工素質(zhì)等維度對(duì)海安農(nóng)商銀行進(jìn)行分析,相當(dāng)于做了一次自我宣傳。

  如果說,海安農(nóng)商銀行意在以DeepSeek引領(lǐng)話題,那么江蘇銀行則直接赤膊上陣。蘇銀數(shù)字金融公號(hào)稱,江蘇銀行依托“智慧小蘇”大語言模型服務(wù)平臺(tái),成功本地化部署微調(diào)DeepSeek-VL2多模態(tài)模型、輕量DeepSeek-R1推理模型,分別運(yùn)用于智能合同質(zhì)檢和自動(dòng)化估值對(duì)賬場(chǎng)景中, 通過引入DeepSeek大語言模型,“智慧小蘇”在復(fù)雜多模態(tài)、多任務(wù)場(chǎng)景處理能力、算力節(jié)約、效能等方面得到進(jìn)一步提升。

  業(yè)內(nèi)人士對(duì)記者表示,DeepSeek-R1推理模型具備強(qiáng)大的推理能力,能夠處理復(fù)雜的金融數(shù)據(jù)和任務(wù),同時(shí)擅長(zhǎng)上下文處理和復(fù)雜任務(wù)處理,訓(xùn)練成本較低,具備較高的性價(jià)比,能夠在智能客服、智能投顧、風(fēng)險(xiǎn)管理等應(yīng)用領(lǐng)域提升銀行工作的效率。

  從江蘇銀行方面提供的數(shù)據(jù)來看,通過應(yīng)用R1推理模型,結(jié)合郵件網(wǎng)關(guān)解析處理能力,實(shí)現(xiàn)郵件分類、產(chǎn)品匹配、交易錄入、估值表解析對(duì)賬全鏈路自動(dòng)化處理,識(shí)別成功率達(dá)90%以上,目前已初步實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)集中運(yùn)營(yíng),按照平均手工操作水平測(cè)算,每天可減少9.68小時(shí)工作量。

  另有國(guó)有行人士對(duì)記者表示:“DeepSeek大模型引起關(guān)注,其R1大模型的開源性質(zhì)為銀行帶來新機(jī)會(huì),行內(nèi)已開展相關(guān)研究,假期結(jié)束后將加快相關(guān)技術(shù)的討論,預(yù)計(jì)將應(yīng)用在智能投顧、智慧客服、風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控、合規(guī)管理等業(yè)務(wù)領(lǐng)域。”

  在公募基金行業(yè),近段時(shí)間以來,包括匯添富、富國(guó)基金、諾安基金等在內(nèi)的十余家公募基金公司宣布已部署DeepSeek大模型。

  其中,匯添富基金宣布,已完成DeepSeek系列開源模型的私有化部署,并將應(yīng)用于投資研究、產(chǎn)品銷售、風(fēng)控合規(guī)、客戶服務(wù)等核心業(yè)務(wù)場(chǎng)景。

  諾安基金宣布完成DeepSeek金融大模型的本地化部署,并推出基于主流AI開源框架自主研發(fā)的“諾安AI助手”,于投研分析、客戶服務(wù)、風(fēng)險(xiǎn)管控等核心業(yè)務(wù)場(chǎng)景啟動(dòng)試點(diǎn)應(yīng)用。

  在保險(xiǎn)業(yè),中國(guó)平安回應(yīng)第一財(cái)經(jīng)稱,該公司多年來持續(xù)深化人工智能、大數(shù)據(jù)技術(shù)研究與應(yīng)用,推進(jìn)全面數(shù)字化轉(zhuǎn)型工程。目前正在積極研究、部署相關(guān)大數(shù)據(jù)開源平臺(tái)的深度融合發(fā)展,助力“綜合金融+醫(yī)療養(yǎng)老”生態(tài)圈建設(shè)、賦能金融主業(yè)提質(zhì)增效。

  在證券業(yè),包括國(guó)泰君安、國(guó)金證券、廣發(fā)證券、興業(yè)證券、國(guó)元證券、華福證券在內(nèi)的多家券商陸續(xù)官宣,已完成DeepSeek-R1模型的本地化部署。

  國(guó)金證券宣布完成DeepSeek本地化部署測(cè)試,旨在將其應(yīng)用于信息檢索、文檔處理、行業(yè)研究及市場(chǎng)分析等多個(gè)場(chǎng)景,并計(jì)劃未來進(jìn)一步拓展至智能服務(wù)、風(fēng)險(xiǎn)管理、投資分析等核心業(yè)務(wù)領(lǐng)域。

  興業(yè)證券表示,其已搭建數(shù)智中臺(tái),支持包括阿里通義千問等不同開源大模型接入及融合應(yīng)用,日前又追加完成了DeepSeek V3和R1兩款大模型產(chǎn)品接入中臺(tái)大模型矩陣,可實(shí)現(xiàn)諸多業(yè)務(wù)場(chǎng)景的全面賦能升級(jí)。未來,DeepSeek可以在知識(shí)庫問答場(chǎng)景中輔助員工高效獲取知識(shí),在智能客服領(lǐng)域助力客戶服務(wù)質(zhì)量提升,在智能服務(wù)場(chǎng)景中輔助制定個(gè)性化方案,在研發(fā)輔助中進(jìn)一步提升研發(fā)效能。

  在金融科技領(lǐng)域,多家機(jī)構(gòu)也開始出動(dòng)。剛剛過去的周末,金融壹賬通宣布推出了自主研發(fā)的智能體平臺(tái),并接入DeepSeek、通義千問等開源大模型,推出面向銀行業(yè)的全場(chǎng)景AI解決方案。

  加速金融業(yè)的智能化變革

  國(guó)泰君安分析師李博倫認(rèn)為,本地部署大模型或?qū)⒊蔀榻鹑谄髽I(yè)的普遍選擇。

  李博倫稱,金融由于行業(yè)的特殊性,往往對(duì)于數(shù)據(jù)的安全性要求高于其他行業(yè)。金融企業(yè)一般選擇將數(shù)據(jù)存放在本地。DeepSeek-R1發(fā)布后,金融企業(yè)用相對(duì)較低的成本即可在本地部署一流能力的大模型,可以將本地?cái)?shù)據(jù)與大模型結(jié)合,打造企業(yè)專有模型,更有針對(duì)性地賦能各個(gè)場(chǎng)景。

  對(duì)于金融IT公司而言,李博倫認(rèn)為,金融IT公司具備服務(wù)能力,助力金融企業(yè)將業(yè)務(wù)中積累的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和歸類,向量化后投喂給本地大模型做微調(diào),為客戶定制專有模型。同時(shí),金融IT公司深耕金融行業(yè)多年,積累大量行業(yè)Know-How,有助于將客戶的業(yè)務(wù)與專有模型能力進(jìn)行結(jié)合,打造屬于客戶自身的AI工作流、RAG(檢索增強(qiáng)生成)管道,以及定制專屬Agent(代理人)等。

  作為新基建,AI大模型的研發(fā)以及場(chǎng)景落地應(yīng)用一直是金融業(yè)的重點(diǎn)工作之一,尤其是銀行業(yè),在加速數(shù)智化轉(zhuǎn)型的背景下,銀行業(yè)面臨效率提升、風(fēng)險(xiǎn)管控、客戶體驗(yàn)優(yōu)化等多重挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)技術(shù)方案難以滿足日益復(fù)雜的場(chǎng)景需求,而AI大模型的崛起,為行業(yè)帶來了新的突破口。

  金融壹賬通銀行事業(yè)部智能語音團(tuán)隊(duì)AI產(chǎn)品總監(jiān)史文彬?qū)Φ谝回?cái)經(jīng)表示,DeepSeek發(fā)布的V3、R1模型是具有優(yōu)秀通用綜合能力的MoE(多專家)架構(gòu)大模型,多方的評(píng)測(cè)結(jié)果顯示其在各項(xiàng)能力上都得分領(lǐng)先,因此在銀行業(yè)已經(jīng)應(yīng)用大模型的業(yè)務(wù)場(chǎng)景都普遍適用。

  以DeepSeek-R1為例,史文彬說,其具備高性能推理、強(qiáng)化學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)、長(zhǎng)鏈推理支持等特點(diǎn),特別在數(shù)學(xué)、編程、科學(xué)領(lǐng)域有突出表現(xiàn)。這些特點(diǎn)對(duì)于銀行涉及大量的數(shù)據(jù)處理和決策分析的場(chǎng)景更為適用。

  “諸如在風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估領(lǐng)域,DeepSeek-R1可以更好地整合客戶多維數(shù)據(jù),構(gòu)建更精準(zhǔn)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型,對(duì)客戶的信用風(fēng)險(xiǎn)、市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)等進(jìn)行更為全面和精準(zhǔn)的評(píng)估。在智能客服和營(yíng)銷領(lǐng)域,利用DeepSeek-R1強(qiáng)大的自然語音處理和高性能推理能力,可以更精準(zhǔn)理解客戶意圖,更全面評(píng)估挖掘潛在需求,智能推薦適合的金融產(chǎn)品!彼f。

  人工智能的“底盤”依舊是人工

  盡管DeepSeek看上去更像是一名能夠提供相對(duì)完整解決方案的專家,但隨著人們對(duì)其應(yīng)用場(chǎng)景的增多,也逐漸發(fā)現(xiàn)了它存在諸多“不靠譜”的時(shí)候。

  目前已有使用者發(fā)現(xiàn)DeepSeek存在一本正經(jīng)地“胡說八道”的情況。例如,在生成學(xué)術(shù)論文材料時(shí),DeepSeek會(huì)生成不存在的材料,或指向無關(guān)的論文。這樣的情況下,如果直接應(yīng)用于嚴(yán)謹(jǐn)?shù)你y行業(yè),將會(huì)產(chǎn)生不可控的后果,比如AI生成了失真的市場(chǎng)分析,客戶基于AI的錯(cuò)誤信息作出投資決策等。

  此外,“大模型的應(yīng)用意味著要處理大量個(gè)人和企業(yè)的數(shù)據(jù),增加了信息泄露的風(fēng)險(xiǎn),客戶的信息泄露后可能會(huì)被非法獲取用于詐騙活動(dòng)等,導(dǎo)致銀行聲譽(yù)受損!便y行業(yè)人士對(duì)記者表示。

  對(duì)此,DeepSeek也給出了自己的答案:DeepSeek等人工智能技術(shù)與銀行業(yè)深度結(jié)合后,雖然能顯著提升效率,但也可能引發(fā)多維度風(fēng)險(xiǎn),包括數(shù)據(jù)安全與隱私泄露風(fēng)險(xiǎn)、數(shù)據(jù)污染與模型失真風(fēng)險(xiǎn)、監(jiān)管套利與合規(guī)失控風(fēng)險(xiǎn)、系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)放大、倫理與社會(huì)信任危機(jī)。

  “DeepSeek在銀行業(yè)面臨的挑戰(zhàn)依然來自大模型本身的一些限制,比如結(jié)果的可解釋性。但隨著各項(xiàng)技術(shù)如RAG、思維鏈的發(fā)展,這方面的問題會(huì)大大降低。另外,銀行業(yè)對(duì)安全合規(guī)要求比較高,大模型輸出的不可控性,如果直接面對(duì)客戶仍存在隱患。當(dāng)前階段有些應(yīng)用場(chǎng)景還是大模型生成內(nèi)容,人工進(jìn)行復(fù)核的模式!笔肺谋蛘f。

  北京社科院副研究員王鵬認(rèn)為,DeepSeek在應(yīng)用過程中面臨著數(shù)據(jù)質(zhì)量、模型可解釋性和市場(chǎng)適應(yīng)性等挑戰(zhàn)。銀行需要建立嚴(yán)格的數(shù)據(jù)質(zhì)量管理體系,確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性;同時(shí),也要加強(qiáng)對(duì)DeepSeek模型的理解和解釋,提高模型的可解釋性和透明度;此外,還要不斷根據(jù)市場(chǎng)變化調(diào)整DeepSeek的應(yīng)用策略,確保其能夠適應(yīng)銀行的實(shí)際業(yè)務(wù)需求。

  不少業(yè)內(nèi)人士預(yù)判,未來將有更多銀行機(jī)構(gòu)接入最新的大語言模型,主要應(yīng)用在提升銀行員工效率的工作場(chǎng)景中。中國(guó)銀行業(yè)協(xié)會(huì)首席信息官高峰就指出,目前銀行業(yè)對(duì)大模型的應(yīng)用主要集中在內(nèi)部場(chǎng)景,比如智能代碼編寫、內(nèi)部AI辦公、智能客服等中臺(tái)運(yùn)營(yíng)管理,以此來提升員工工作效率,但并未涉及賬戶交易等核心業(yè)務(wù)的應(yīng)用領(lǐng)域。

  知名經(jīng)濟(jì)學(xué)者、工信部信息通信經(jīng)濟(jì)專家委員會(huì)委員盤和林對(duì)第一財(cái)經(jīng)表示,DeepSeek的蒸餾算法啟發(fā)了銀行業(yè),未來,銀行要打造大模型,可以在現(xiàn)有金融AI大模型的基礎(chǔ)上去蒸餾出自己的模型,打造AI更加高效,金融智能化進(jìn)度會(huì)大大加快。

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