中原消费金融：用DeepSeek解锁消费金融新机遇
近日，国产大模型深度求索（DeepSeek）凭借卓越的性能表现，迅速赢得了金融机构的青睐，在金融业内掀起了一股应用人工智能的新热潮。
金融机构纷纷接入DeepSeek，期望在实际业务中开拓新的增长点。截至目前，邮储银行、江苏银行等已完成对DeepSeek的本地化部署。以江苏银行为例，该行积极融入数字经济的大潮，依托“智慧小苏”大语言模型服务平台，成功部署并微调了DeepSeek-VL2多模态模型和轻量级的DeepSeek-R1推理模型。通过对海量金融数据的深度挖掘与分析，为业务发展注入新的动力。
在消费金融领域，DeepSeek也成为推动业务与技术深度融合的重要工具。中原消费金融首席信息官许志锋表示，中原消金已借助其自研的“元擎”智能化平台，成功引入DeepSeek-R1版本。通过在智能质检、意图解析和交互式提示等场景中的动态适配，DeepSeek-R1不仅为用户提供了更高效的服务体验，还为员工带来了更便捷的工作方式，开创了“人机协同”的新工作模式，显著提升了整体的工作效率和服务质量。
DeepSeek的低成本、高性能、开源化服务模式有望解决金融行业在应用传统AI大模型过程中的诸多痛点。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，有望重塑金融行业的科技发展生态。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等大模型过程中，数据安全性成为金融机构必须解决的问题。北京市互联网金融行业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，大模型在用户交互过程中可能提取敏感信息，带来客户隐私泄露风险。
因此，对金融机构而言，运用DeepSeek必须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。此外，还要提前做好人才储备，为未来的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。
