DeepSeek：AI大模型如何重塑金融行业的未来？

引言

在数字化浪潮的推动下，人工智能技术正以前所未有的速度渗透到各个行业，金融行业也不例外。DeepSeek作为一款性能卓越、成本可控且具有开源特性的大模型，正在成为金融行业智能化转型的核心驱动力。本文将深入探讨DeepSeek在金融行业的应用案例，并展望其未来发展趋势。

DeepSeek在金融行业的应用案例

智能合同质检与自动化估值对账

江苏银行率先引入DeepSeek大语言模型，依托行业级大语言模型服务平台“智慧小苏”，实现了智能合同质检和自动化估值对账的全链路自动化处理。通过DeepSeek-VL2多模态模型和轻量DeepSeek-R1推理模型，江苏银行每天可节约9.68小时的工作量，显著提升了业务效率。

信贷材料识别与审核效率提升

苏商银行通过引入DeepSeek-VL2多模态模型，成功破解了非标材料处理难题，将信贷材料综合识别准确率提升至97%以上，信贷审核全流程效率提升了20%。这一技术不仅提高了审核效率，还为客户提供了更快捷的服务体验。

客户经理信息检索与报告撰写辅助

南京银行基于DeepSeek-R1模型为一线客户经理构建了智能助手，能够在10分钟内完成以往需要耗时1天的信息检索与整理工作。目前，该助手已撰写企业分析报告600多篇，极大地提升了客户经理的工作效率。

智能问答与咨询总结升级

广发证券和东方证券通过引入DeepSeek模块，提升了客户咨询服务的响应速度和准确性。客户咨询平均响应时间显著缩短，客户满意度大幅提升，进一步优化了客户服务体验。

DeepSeek在金融行业的未来发展趋势

从智能协同迈向自主决策

随着DeepSeek-R1模型的开源发布，金融行业的AI技术将从智能协同逐步进化到具备更强自主决策能力的Agentic AI阶段。大小模型之间将实现协同优化，更深度地嵌入投资决策、智能投顾等核心金融业务，提供更加智能化与精准化的金融服务。

构建全方位智能生态

未来，金融机构将通过DeepSeek等大模型的应用，构建全方位、全链条的智能生态。东兴证券、西南证券等多家券商已计划将DeepSeek深度融入线上客户服务、财富管理、投研分析、风险管理等核心业务领域，为客户提供定制化的投资方案和实时风险提示。

风险与挑战

尽管DeepSeek在金融行业的应用前景广阔，但也面临一些风险和挑战。例如，大模型输出的内容存在一定的随机性和准确性风险，金融机构需要加强数据加密和访问控制机制，确保数据安全和合规使用。

结语

DeepSeek大模型在金融行业的广泛应用，不仅提升了业务的智能化水平，还为金融机构带来了新的发展机遇。未来，随着AI技术的不断进步，DeepSeek将继续推动金融行业的智能化转型，为客户提供更高效、更智能的金融服务。

表格：DeepSeek在金融行业的应用案例

通过以上案例和趋势分析，我们可以看到，DeepSeek正在成为金融行业智能化转型的重要推动力。未来，随着技术的不断成熟和应用场景的拓展，DeepSeek将在金融行业发挥更大的作用。