近期，在網絡的浩瀚海洋中，一個名為“DeepSeek”的科技新寵正以勢不可擋之勢席卷而來。無論是社交媒體的朋友圈，還是專業領域的公眾號，都在紛紛熱議其卓越之處。在短短數月間，“DeepSeek”便火出圈了，成為眾人矚目談論的焦點。那么，“DeepSeek”究竟是何種科技技術？為何能在短時間內引發如此廣泛的討論與關注？DeepSeek又能為商業銀行帶來怎樣的改變呢？

一、DeepSeek是什么

DeepSeek，也稱深度求索，是杭州深度求索人工智能基礎技術研究有限公司開發的一款開源大語言模型，其技術架構包含多頭潛在注意力機制（MLA）、混合專家模型（MoE）、分布式訓練優化三大創新點，主要產品有DeepSeek-V3和DeepSeek-R1。

二、DeepSeek爆火原因

DeepSeek之所以迅速“出圈”，主要是其相較于國內外主流大模型，在技術性能提升、使用門檻降低等方面具有顯著優勢，吸引了大量用戶和開發者。

（一）經濟成本更低

DeepSeek通過更高效的模型壓縮、參數共享、分布式訓練等技術手段，在保持多模態處理能力與高精度的同時，顯著降低訓練與推理成本。DeepSeek訓練成本只有GPT-4o的1/20，同時API接口開放且價格親民，方便企業、開發者和個人用戶以更低的成本接入和使用，使其商業化應用具備經濟可行性。

（二）技術性能更高

推理能力方面，DeepSeek通過大規模強化學習增強推理能力，實現從“數據檢索”到“策略生成”的躍遷。在第三方開展的數學、編程、邏輯推理等基準測試中，DeepSeek-R1略微超越了OpenAI的o1推理模型，且遠超國內訊飛星火、文心一言、通義千問等模型。

多語言表現方面，DeepSeek在2萬億個中英文 token數據集上進行預訓練，能夠提供精準的翻譯和上下文理解能力，使其在處理中英文混合內容或跨語言任務時具有優勢。尤其在處理中文文本、理解中文語境、生成符合中文習慣內容等方面表現遠超同類產品，輸出更自然、準確率更高。

交互體驗方面，DeepSeek界面簡潔直觀易上手，結合用戶輸入的內容，DeepSeek會自動關聯上下文，并體貼地向用戶展示自己的思考過程，讓用戶看到其分析問題的角度和方法，從而增強對AI輸出結果的信任，同時幫助用戶學習分析、解決問題的方法，提升交互深度和用戶體驗。

（三）開源程度更廣

DeepSeek的開源策略開創了大模型領域“低技術門檻+開發者協同共建”的新生態。開發者可以根據自己的需求自由優化模型，其免費商用的優勢也使得企業可以將模型部署在自有服務器上，從而更好地保護數據安全。同時，開源策略還促進了全球開發者貢獻代碼和應用場景，協同優化模型性能。

三、商業銀行應用思考

DeepSeek在金融領域初探也展現了顯著成效，如江蘇銀行通過本地化部署DeepSeek-VL2及R1模型，解決了合同質檢和托管資產對賬兩大業務痛點，有效提升工作效率；海安農商銀行借助DeepSeek生成的全面分析報告優化客戶服務體驗，同時通過AI客戶經理精準捕捉客戶需求，強化產品匹配度；中信證券等機構應用DeepSeek與拓爾思合作的金融輿情大模型，極大改善了分析報告生成的質量與速度，錯誤率銳減九成。這些金融機構的實踐突顯了DeepSeek大模型在促進金融業智能化升級方面的重要表現。DeepSeek的技術特性與銀行業數字化轉型需求高度契合，可從以下幾個場景重點關注。

（一）智能服務升級

隨著DeepSeek這樣的大模型應用到系統中，其集成了強大的自然語言理解和機器學習算法，能夠無縫融入手機銀行、企業微信等主流服務平臺。這一應用不僅實現了對客戶咨詢的快速響應，尤其是在貸款申請流程和理財產品推薦方面，可提供詳盡而個性化的解答與方案，有效提升客戶滿意度。此外，借助于多模態交互技術，即融合語音識別與圖像理解，DeepSeek能夠更加直觀地捕捉客戶的實際需求和潛在興趣點，進而實現實時互動與反饋優化。這種智能化的服務方式，一方面極大地緩解了傳統人工客服的壓力，另一方面也促進了更為精準的市場定位和產品推廣策略，使得商業銀行能夠在激烈的市場競爭中脫穎而出，有效降低成本的同時提高運營效率和服務質量，真正做到了科技賦能業務，創新驅動發展。

（二）風控能力重構

DeepSeek不局限于傳統的風險管理手段，而通過創新性的多維度數據分析方法，顯著提升了金融機構的風險識別效率及精準度。這一轉變使得風險控制不再僅僅是被動的事后補救，而是實現了前瞻性的事前預警機制。如在貸前審批階段，DeepSeek借助先進的關聯網絡分析技術，能有效穿透復雜的企業關系網，識別那些隱藏于表面之下的高風險擔保鏈條，為貸款決策提供更為堅實的數據支撐；而在貸后管理上，系統內置的輿情監控模型更是時刻保持著對外界環境的高度警覺，能夠迅速捕捉到任何可能影響借款人信用狀況的負面消息，及時發出預警信號，使金融機構得以在第一時間調整策略，避免或減輕因違約事件帶來的財務沖擊，進而保障資產的安全性和穩定性。這種全方位、多層次的風險防控體系，無疑為金融機構構建了一道堅實的防火墻，使其能夠在瞬息萬變的市場環境中穩健前行。

（三）運營效率革新

在深化運營效率革新的道路上，銀行業正積極擁抱前沿科技，不斷探索智能化轉型的新路徑。對于新入職員工培訓學習，構建內部知識庫AI引擎，新員工便能迅速掌握崗位所需的知識和技能，只需簡單地以自然語言提出疑問，就能從龐大的知識庫中獲得精準的業務指引，大大縮短了培訓周期，讓新人更快融入工作環境，提升整體團隊效能。

對于合同審查等文書密集型工作，DeepSeek的應用使得關鍵條款的提取變得輕而易舉，還能敏銳捕捉潛在的合規風險點，及時做出標注提醒。這樣一來，不僅顯著提高了工作效率，也讓法務及合規人員得以從繁重的手動審閱工作中解脫出來，將更多的精力投入到戰略規劃和風險管理等更高價值的任務上。

對于理財方面的工作，理財顧問借助于這一智能平臺，可以輕松生成定制化理財建議報告。通過對客戶財務狀況的深度分析，結合最新的市場動態和行業趨勢，AI能夠為客戶量身打造合理的投資組合策略，為客戶提供個性化的財富管理方案。這種高度智能化的服務模式，既提升了客戶滿意度，也增強了銀行的專業形象，這也將成為一種服務的新趨勢。

從長遠來看，DeepSeek等生成式AI大模型的應用，將深度重塑銀行現有的業務流程和服務模式，我們需以開放的姿態擁抱智能未來，錨定長期價值，以更前瞻的視野布局技術應用，更好地發揮技術賦能作用。

（文章系作者投稿，文中內容不代表中國電子銀行網觀點和立場）

責任編輯：王煊