最近，国产大模型DeepSeek凭借卓越的性能表现，迅速赢得金融机构的青睐，成为金融领域数字化转型的重要推动力。金融机构纷纷接入DeepSeek，期望在实际业务中开拓新的增长点。
这时，消费金融领域也在加速拥抱DeepSeek，积极探索技术与业务深度融合的新路径。中原消金首席信息官许志锋表示，中原消金已依托自研的“元擎”智能化平台引入DeepSeek-R1版本。通过动态适配智能质检、意图解析、交互式提示工程等场景，为用户和员工提供了更加便捷的服务体验，构建“人机共智”的新范式，明显提升了工作效率和服务品质。
招联首席信息官王耀南表示，DeepSeek-R1的深度思考模式能够大大拓宽智能体的应用范围。他认为，大模型对业务模式的重构是一个循序渐进的过程。DeepSeek-R1的引入不仅有益于复杂推理场景下的 人工智能 技术应用，还可以作为招联自研模型的“自构建数据”引擎，结合高质量的数据造成更加优异的推理效果，为金融机构造成更多应用机会。
DeepSeek的低成本、高性能、开源化服务模式有望解决金融领域在应用传统AI大模型进程中的诸多槽点。 中国银行 研究院研究员刘晨表示，DeepSeek极大降低了AI大模型的应用门槛，有望重塑金融领域的科技发展生态。其开源模式允许金融部门根据业务需求灵活调用和部署不同参数、功能的模型。大型金融机构可以在前期数据积累、自研大模型等基础上，结合业务场景特性调用DeepSeek模型，推动业务价值链向高端延伸；而中小金融机构则可以通过部分环节的本地化部署加快入局步伐。
在运用DeepSeek等大模型进程中， 数据安全 性成为金融机构务必解决的问题。 北京市 互联网金融领域协会党委书记兼会长许泽玮表示，由于DeepSeek是开源模型，金融机构需要确保其本地化部署的安全性，防止数据泄露和合规风险。金融领域涉及大量敏感数据，大模型在用户交互进程中可能提取敏感信息，造成客户隐私泄露风险。
因此，对金融机构而言，运用DeepSeek务必确保金融数据的应用安全和合规性。刘晨建议，要完善法律法规，尽快优化相关政策制度，形成监管合力，严防恶意篡改模型和渗入有害数据等行为。同时，金融机构还应强化过程监督，确保大模型落地和应用的整体安全。另外，还要提前做好人才储蓄，为将来的AI浪潮做好准备。
当前，发展 数字经济 和数字金融已成为推动银行业数字化转型、拥抱新一轮科技革命的重要途径。随着大模型时代的来临，金融机构将面临经营管理和流程调整。其中，平衡好信贷业务和风险管理尤为重要。
专家表示，目前来看，金融机构利用大模型技术有助于加快推动个性化投资建议、定制化营销方案和智能投顾服务等创新产品和服务的发展。通过深入分析客户数据，洞察客户需求和偏好，提供更具针对性的产品和服务。在风险管理方面，AI大模型能够实时分析海量交易数据和舆情数据，挖掘潜在的异常交易行为，从而有效识别欺诈风险。鼓励金融机构结合发展战略梳理需求，探索大模型与业务融合的前提条件，优先落地业务价值高、风险可控的场景，并建立大模型应用成熟度与风险等级的评测机制，制定相关准入条件。