DeepSeek自2025年1月20日上線以來，用戶增長迅猛。1月27日，DeepSeek登頂蘋果中國地區和美國地區應用商店免費App下載排行榜，其日活躍用戶（DAU）在上線21天內突破2215萬，并在2月1日突破3000萬。截至1月31日，DeepSeek的累計下載量已接近4000萬，創下AI應用用戶增長的新紀錄。

金融大模型領域迎來了新的發展機遇，江蘇銀行通過本地化部署DeepSeek-VL2和R1模型，實現了智能合同質檢和自動化估值對賬，顯著提升了審核效率和準確性；海安農商銀行利用DeepSeek進行市場分析和產品定位；國元證券將DeepSeek-R1整合至“燎元智能助手”，應用于知識問答和智能投顧等場景；國金證券完成DeepSeek部署，計劃用于信息檢索與文檔處理、市場研判和智能客服；華福證券接入DeepSeek V3和R1，輔助員工知識問答、軟件研發和營銷方案制定；興業證券接入DeepSeek V3和R1，提升知識庫問答、智能客服和個性化方案制定能力；國泰君安部署DeepSeek R1，強化智能問答、智投服務和合規風控；百度智能云、阿里云和騰訊云分別上架或支持一鍵部署DeepSeek模型，為金融機構提供便捷的AI服務。

一、DeepSeek爆火原因分析

（一）技術創新與性能優勢

DeepSeek的技術創新是其爆火的關鍵因素之一。它采用了強化學習和新的PTX（并行線程執行）編程技術，不僅提高了訓練效率，還降低了對硬件資源的依賴。例如，DeepSeek-V3僅使用了2048塊H800 GPU，訓練成本僅為557.6萬美元。此外，DeepSeek-V3采用了多頭潛在注意力機制（MLA），顯著降低了推理階段的顯存占用。2025年1月發布的DeepSeek-R1模型性能與OpenAI的o1正式版相當，甚至在風格控制類模型中與OpenAI并列第一。DeepSeek還通過大模型蒸餾技術，進一步提升了端側小模型的推理能力。

（二）開源與性價比

DeepSeek采用開源策略，降低用戶門檻，吸引大量對成本敏感的用戶群體。其單位輸出價格在折扣后僅為0.28美元，遠低于OpenAI的GPT-4o的10美元。這種高性價比使得企業和開發者更傾向于選擇DeepSeek。此外，DeepSeek還支持本地部署，開發者可以自由定制，進一步增強了其在市場上的競爭力。

（三）市場與用戶需求

春節期間，用戶對AI工具的需求顯著增加，DeepSeek抓住機遇，憑借出色的性能和易用性成功“破圈”。DeepSeek在中文處理、數學推理和編程輔助等領域表現出色，部分效果甚至優于ChatGPT。例如，在中文知識問答、數學競賽和算法類代碼生成等任務上，DeepSeek-V3的表現均優于或接近GPT-4o。此外，DeepSeek還支持語音識別、合成以及圖像識別與生成，廣泛應用于安防、醫療、零售等領域。

（四）國產AI的突破

作為國產AI的代表，DeepSeek的崛起被視為中國在AI領域的一次重大突破，激發了國內用戶的民族自豪感。DeepSeek通過技術創新，為全球AI發展注入了新活力。其開源策略和低成本高性能的特點，為中小型機構突破算力限制提供了可行路徑，也為全球AI技術的普及和應用提供了可能

二、金融行業應用DeepSeek核心考量因素

（一）數據安全與隱私保護風險

DeepSeek在金融領域的應用依賴大量客戶數據（如交易記錄、信用信息）進行訓練和推理。金融數據的敏感性要求金融機構必須確保數據脫敏和私有化部署。金融機構可以將其部署在自己的服務器上，掌控數據隱私。此外，金融機構需符合《個人信息保護法》等法規，確保數據使用透明且可追溯，防止AI模型被用于非法場景（如黑產詐騙）。

（二）模型的可解釋性與決策的透明性

AI生成的信貸評估、投資建議等需能被業務人員理解，避免“黑箱”操作引發合規爭議。DeepSeek在技術上進行了多項創新，例如引入多頭潛在注意力（MLA）和混合專家模型（MoE），這些技術雖然提升了性能，但也增加了模型的復雜性。因此，金融機構需要加強對DeepSeek模型的理解和解釋，開發可視化工具，使模型的決策過程更加透明。此外，金融業務（如風險提示、合規文本）對表述準確性要求極高，AI誤用術語（如“保本理財”）可能引發法律糾紛。

（三）技術與業務的適配性

AI在處理復雜業務（如結構化融資、衍生品交易）時，仍依賴人類經驗判斷，需明確AI的輔助角色定位。DeepSeek在某些任務上表現出色，但在多模態能力（如圖像生成、PPT制作）方面仍存在不足，無法滿足金融領域所有復雜場景的需求。此外，AI的精準推薦可能因“千人千面”策略引發客戶反感，需平衡個性化和隱私保護。

（四）法律合規與數據來源

金融機構在使用DeepSeek時，需確保其符合相關法律法規，避免因數據來源問題引發爭議。部分用戶曾發現DeepSeek輸出中自稱“ChatGPT”，引發對訓練數據來源的質疑，這可能影響模型的可信度。因此，金融機構在引入DeepSeek時，需對其數據來源和訓練過程進行嚴格審核，確保符合法律合規要求。

三、金融行業應用DeepSeek面臨的挑戰和應對措施

（一）技術與成本的雙重門檻：算力與部署成本

盡管DeepSeek通過MoE架構顯著降低了能耗，但本地化部署仍需投入大量硬件資源，中小銀行可能難以承擔。此外，AI生成內容可能存在事實性錯誤或邏輯漏洞（模型幻覺問題），需額外人工審核，增加運營成本。金融行業可通過以下措施應對：一是私有化模型開發，在DeepSeek開源基礎上進行二次開發，結合金融領域特有業務場景微調模型，提升垂直領域的適用性，同時降低對硬件資源的需求；二是混合架構設計，采用“輕量級推理模型+多模態模型”的組合，例如江蘇銀行的DeepSeek-VL2和R1模型，平衡性能與成本，減少對高端硬件的依賴；三是優化運營流程，通過AI自動化處理部分簡單任務，減少人工審核的工作量，同時引入智能審核工具輔助人工審核，提高效率并降低成本。

（二）員工轉型與組織阻力：崗位替代焦慮

AI可能替代部分重復性崗位（如客服、運營），導致員工抵觸或技能斷層。此外，技術部門與業務部門對AI應用的預期差異較大，存在跨部門協作障礙。金融行業可通過以下措施應對：一是員工技能重塑，開展AI工具使用培訓，幫助員工從重復勞動轉向高價值任務，如客戶關系深度管理和數據分析，通過內部轉型培訓，緩解員工的崗位替代焦慮。二是跨部門協作機制，建立跨部門溝通機制，定期召開技術與業務部門的聯合會議，明確AI應用的目標和預期，彌合部門間的認知差異；三是人機協作機制：明確AI與員工的協作模式，AI負責初稿生成與數據分析，專家負責審核與決策。例如，江蘇銀行通過AI實現郵件分類、交易錄入等自動化處理，但仍由人工進行復核。

（三）監管與倫理爭議：合規審查滯后

現有金融監管框架未完全覆蓋AI生成內容的合規性，例如智能投顧的決策責任歸屬不明確。此外，AI信用評分可能因數據偏差導致不公平結果，存在算法歧視風險。金融行業可通過以下措施應對：一是可解釋性工具開發，引入可視化工具解釋AI決策邏輯，如采用信用評分依據增強客戶與監管機構的信任，開發透明度報告詳細闡述AI模型的決策過程，二是算法審核機制，建立算法審計機制，定期檢查AI模型是否存在數據偏差或不公平結果，確保模型的公正性和合規性；三是監管沙盒試點，在可控環境中測試AI應用，再逐步推廣，降低系統性風險，另外可通過與監管機構合作，完善AI應用的合規框架。

隨著人工智能技術的飛速發展，DeepSeek為金融行業帶來了前所未有的機遇，同時也伴隨著一系列挑戰。金融機構可以在確保技術可行性、成本可控性、員工適應性和合規性的前提下，充分發揮DeepSeek的技術優勢，提升業務效率和服務質量。未來，隨著技術的不斷進步和監管環境的逐步完善，DeepSeek在金融行業的應用將更加廣泛和深入。金融機構應積極擁抱這一變革，通過技術創新和管理優化，推動金融服務的智能化轉型。同時，金融機構也應密切關注技術發展動態，積極參與行業標準的制定，為AI技術在金融領域的健康、可持續發展貢獻力量。

（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