DeepSeek能否走进银行？开源AI的金融挑战与机遇
DeepSeek能否走进银行？开源AI的金融挑战与机遇
近期，国产AI大模型DeepSeek引发广泛关注。金融数据专家祝世虎指出，其核心创新体现在以下几个方面：
- 算法层面：将部分“记忆负担”转化为“推理规则”，减少对海量数据的依赖。
- 硬件层面：优化计算架构，适应神经网络的稀疏性，提升计算效率。
- 认知科学启发：模仿人类大脑的预测编码机制（predictive coding），减少冗余计算。
DeepSeek具备强大的逻辑推理和问题解决能力，能够处理复杂的查询和任务。这种能力使得DeepSeek在自然语言处理、机器学习与深度学习等方面表现出色。DeepSeek还能够出色地根据用户行为和偏好提供个性化写作，这种能力在电商、广告、内容推荐等领域具有重要应用价值。
DeepSeek在成本、性能、技术、市场和商业模式等多个方面都展现了显著的优势。凭借其高性能、开源且免费的V3和R1模型，DeepSeek不仅加速了全球大模型竞争格局的演进，还通过开源方式重塑了AI市场的竞争生态，使得低成本创新成为推动行业颠覆的重要驱动力。
因此，在过去一周多的时间里，国内外大模型厂商纷纷采取紧急上线新模型、降价及提供免费服务等措施应对这一变化。1月29日，阿里云悄然发布通义千问旗舰版模型Qwen2.5-Max，宣称其全面超越了包括DeepSeek-V3在内的全球顶尖开源MoE模型。次日，阿里云对百炼qwen-max系列模型进行价格调整，涉及qwen-max、qwen-max-2025-01-25、qwen-max-latest三款模型的输入输出价格，同时qwen-maxbatch和cache也同步降价。2月1日，OpenAI推出最新的推理模型o3-mini，提供low、medium及high三种版本，并已集成至ChatGPT及API平台。值得注意的是，ChatGPT免费用户现可通过“推理（Reason）”功能体验o3-mini模型，这是OpenAI首次向免费用户开放其推理模型资源。
作为开源AI，DeepSeek为银行业提供了新的技术选择。然而，银行业作为高度谨慎、强调稳定的行业，对新技术的接受度较慢。那么，DeepSeek在银行业究竟是革命性的变革，还是仅仅是一个“锦上添花”的工具？目前尚无定论，但我们可以从以下几个关键角度探讨其潜力与挑战。
从银行的角度来看，DeepSeek最直接的应用场景可能包括以下几个方面：
近年来，银行已广泛应用AI进行智能客服。例如，招商银行通过阿里云通义千问大模型开发的“AI小研”，能够精准解决客户咨询问题，提升客服效率和客户体验。然而，对AI客服的回答，用户的体验一直褒贬不一。尽管DeepSeek的引入将来可能会使客服对话更自然、精准，但银行的核心诉求是“稳定和可控”。如果AI在对话中给出错误信息，银行是否能承担这一风险？银行或更倾向于半开放式AI方案，即在开源模型基础上进行二次开发，并设置严格的内容过滤规则。
近年来，银行逐步引入AI工具辅助内容生产，比如借助DeepSeek模型批量生成个性化产品说明书和投资策略简报，通过语义分析与数据联动，快速输出结构清晰的营销文案，节省人力成本的同时提升了内容迭代效率。然而，AI创作的合规性与专业性仍存争议。尽管DeepSeek能通过知识库学习生成符合金融监管术语的文本，但行业特有的严谨表述（如风险提示、收益测算）容错率极低。若AI误用"保本理财"等敏感表述，或将引发合规风险。因此，银行更倾向采用"人机协作"模式——AI完成初稿生成与多版本适配，专业团队负责事实核查与风险把控，在提升效率与保障精准间寻求平衡。
AI在投研领域的应用已不鲜见，从数据筛选到自动生成市场报告，AI确实能帮助投研团队节省时间。据报道，DeepSeek已与拓尔思积极携手，合作聚焦金融领域。双方联合开发金融舆情大模型，已在中信证券等机构部署用于智能研报生成系统，显著提升研报生成效率与准确性。DeepSeek的“数据代谢”机制使其比传统AI更能高效地分析市场动态。然而，投资决策不仅依赖数据，还受市场情绪、政策趋势等因素影响。如果AI仅依赖数据分析，缺乏对市场情绪的理解，银行的投资团队是否会完全信任AI？目前，资管机构普遍认为AI只能是辅助工具，而非决策者。未来，DeepSeek也可能更多扮演“助手”角色，而非“操盘手”。
银行风控体系对AI的需求强烈，尤其在反欺诈、风险管理、信用评估等方面。DeepSeek的1-bit量化技术提升了计算效率，但问题在于，银行风控的核心是“零容错”，如果DeepSeek出错，是否会带来新挑战？DeepSeek的开源特性也带来新问题。数字金融专家祝世虎指出，开源AI使得大模型本地化部署更易实现，但也可能被黑产组织用于诈骗，甚至小团队都可以“手搓”一个AI模型用于诈骗。这是否意味着，未来银行的AI反欺诈系统，将面对更复杂更难对付的AI对抗？这就让我们不得深入思考：AI在风控领域的“智能性”真的比“可靠性”更重要吗？银行更需要的是创新，还是稳定？
尽管DeepSeek技术实力强大，但其在银行业的推广仍面临以下核心问题：
银行业的最大资产是数据，而DeepSeek需要大量数据训练。银行能否实现数据脱敏？如果银行的数据不能用于AI训练，那DeepSeek在银行业的应用价值会大打折扣。目前，部分银行尝试私有化部署AI，以确保数据不外流。那么，银行会接受DeepSeek这样的开源模型，并基于它进行私有化部署吗？这可能是未来AI在银行落地的关键点。
目前，DeepSeek并未公开完整的数据训练细节，银行在采用前可能需进行额外的安全审查。金融行业的监管要求很高，银行的每一步技术升级都必须符合监管要求。DeepSeek这样的AI模型，是否符合银行业的合规标准？AI生成的投资建议，是否能满足金融法规的要求？AI进行信用评分，是否会存在算法歧视的问题？未来，银行是否需要建立新的AI监管体系，让AI应用更加透明？
在探讨DeepSeek对银行业的影响时，金融数据专家祝世虎指出，DeepSeek的出现标志着AI三角形（算力、数据、模型）进入了新的平衡阶段。祝世虎指出，AI技术的发展经历了三个阶段：
- 第一阶段（2010年前）：模型主导，学术界通过精巧的模型设计弥补算力和数据的不足。
- 第二阶段（2010-2020年）：数据与算力爆发，AI进入“暴力美学”时代，规模竞赛成为主流。
- 第三阶段（2020年后）：智能密度优化，DeepSeek通过算法、硬件和认知科学的综合创新，打破了传统的三角约束。
DeepSeek的范式启示：
祝世虎认为，DeepSeek的出现揭示了AI发展的三个关键转变：
- 从“规模绝对论”到“有效规模论”：通过MoE架构实现“参数动态激活”，仅激活必要的参数，显著提升了计算效率。
- 从“数据吞噬”到“数据代谢”：采用数据蒸馏、合成数据和类人学习策略，提升了数据的利用效率。
- 从“计算堆砌”到“智能效能”：通过1-bit量化等技术，实现了每焦耳能量产生更多有效推理，大幅降低了能耗。
DeepSeek看似回归"小而美"，实则是上述三点的综合降维打击：
祝世虎强调，DeepSeek的技术创新为银行业带来了新的机遇和挑战。银行在应用AI时，需要更加注重定制化、本地化和合规性。未来，银行可能会：
- 基于DeepSeek开发定制化AI方案，满足特定业务需求。
- 采用私有化部署，确保数据安全和合规性。
- 推动AI监管框架的完善，确保AI应用的透明性和公平性。
DeepSeek作为开源AI，为银行业带来了新的可能性。然而，对于银行来说，AI发展和监管的关系，可能不是“限制”或“开放”那么简单，而是一个“动态博弈”的过程。AI能够赋能银行，但银行需要如何建立新的风控体系，以确保开源AI的应用不会带来更大的风险？
AI的发展不仅涉及技术突破，还关乎监管、数据安全、合规等多个层面。银行的AI未来是“开源优先”还是“封闭更安全”？DeepSeek能否进入银行核心业务，而不仅仅是一个实验品？目前，行业态度仍以观望和探索为主。可以确定的是，AI在金融行业的影响才刚刚开始，而DeepSeek可能只是这场变革中的一个重要推动者，而非唯一的决定性力量。
本文原文来自九卦金融圈