数据：
银行的“DeepSeek时刻”：信贷审核等场景已搭上AI快车。
应用DeepSeek-VL2多模态模型，将信贷材料综合识别准确率提升至超97%。
信贷审核全流程效率提升了20%。
江苏银行成为上市银行中第一家“吃螃蟹”的机构，成功本地化部署DeepSeek-VL2和DeepSeek-R1模型，分别用于智能合同质检和自动化估值对账。
线索：
DeepSeek的应用能够提高银行的信贷审核效率，提升信贷材料的识别率，特别有助于中小银行缩小与大型银行在技术应用上的差距。然而，银行在推进AI技术应用的同时面临诸多风险，包括数据安全、隐私保护和合规挑战。未来的投资机会在于围绕DeepSeek相关技术的开发与应用。
正文：
随着人工智能技术的发展，DeepSeek大语言模型开始在银行业得到广泛应用。多家银行已成功本地化部署这一技术，主要应用于信贷审核、智能合同管理、资产托管及风险控制等多个场景。江苏银行成为首个应用DeepSeek的上市银行，其通过引入这一模型，显著提升了合同质量检验和资产估值对账的效率。例如，部署后信贷材料的识别准确率提升至97%，信贷审核效率提高了20%。
DeepSeek模型的面世，助力中小银行缩小与大型银行之间的技术差距，尤其在资源有限的情况下，能够带来更多的数字化转型机会。然而，中小银行在使用这些技术时仍面临数据安全、隐私泄露和合规性等风险。在应用过程中，需要加强数据保护机制和合规管理，确保数据处理符合相关法律法规。
专家指出，银行在推动这种新技术应用时，不仅需要评估技术的收益潜力，还必须关注潜在风险，如数据安全性和隐私问题。未来，银行应专注于如何平衡技术创新与风险管理，以促进数字银行的发展。
发布时间：
2025-02-11 07:31:14
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