華夏銀行近日在投資者互動平臺透露，其已部署DeepSeek大模型，并應用于多個方面。

一位投資者向華夏銀行提問：是否已經部署了DeepSeek？主要應用于哪些具體的業務？接入DeepSeek有哪些成本、收益方面的考量？

3月14日，華夏銀行對此回復：

其已在行內部署了DeepSeek大模型，主要應用于以下方面：

一是為全體員工提供智能問答、輔助報告生成、郵箱助手等大模型基礎服務，提升辦公效能；二是實現了外呼客戶購買意向分析和客服消保合規質檢功能，提升營銷精準度和合規管理時效性；三是正在積極開展智能風控、智能問數、智能客服等場景的應用探索。

該行接入DeepSeek的成本，主要包括智能算力投入、AI人才儲備、系統集成改造等；其收益主要體現在銀行經營管理的降本、提質、增效、拓市場、防風險、保合規等方面，為數字化轉型、智能化發展提供技術支撐。

據《銀行科技研究社》了解，華夏銀行此前較少透露在大模型研發應用方面的情況。

該行2023半年報顯示，其開展元宇宙、大語言模型等前沿技術研究與驗證，加快推進新技術成果轉化應用。2023年報則顯示，推進大模型等新技術應用；在數字化生態經營上，已在大模型等場景和伙伴形成共建。

而在2024半年報中，華夏銀行未提及大模型相關內容。

不過該行在2024年11月透露，其與北京理工大學開展了技術研討。彼時，雙方對未來合作進行展望：一方面，探索將量子概率論引入經典判別式AI模型和經典NLP模型，以期提高模型表達能力、計算效率以及預測效果；另一方面，探索構建大模型評估指標體系，以期推動大模型在復雜任務中的應用和發展。雙方將推進在量子科技和大模型領域的研究合作，以科技推動銀行業務創新。

如今DeepSeek大模型的引入，有望進一步加快華夏銀行數智化升級。而據《銀行科技研究社》不完全統計，目前至少已有30余家銀行部署了DeepSeek大模型。

責任編輯：陳愛