数据：
DeepSeek引发了金融机构对大模型的迅速部署与应用，包括券商与银行的积极采纳，尤其是江苏银行与苏商银行通过本地化部署实现了显著的成本降低。金融机构间大模型技术差距明显，而DeepSeek-R1的开源特性为中小型银行提供了更大的研发与应用空间。
线索：
随着DeepSeek的普及，金融领域的技术门槛逐渐降低，这为中小型银行创造了新的投资机会，同时也可能拉大与大型银行之间的差距。针对不同金融场景定制的大模型开发将在未来更加普遍，尤其在技术与成本的结合上，将显著影响金融服务的创新与应用。
正文：
DeepSeek热潮正在快速扩散，尤其在金融行业中，券商表现出迅速的行动。目前，国泰君安、国金证券、广发证券、华安证券等多家券商已完成DeepSeek的本地化部署。在银行方面，江苏银行首先宣布部署了DeepSeek，通过“智慧小苏”大语言模型服务平台，成功完成了多模态模型DeepSeek-VL2及轻量DeepSeek-R1的本地化应用，主要用于智能合同质检和自动化估值对账。
苏商银行说明，在国产大模型兴起的2024年，该行关注DeepSeek技术，结合现有大模型技术，在推理高效与轻量化上取得了显著突破并降低了算力消耗。目前，正式应用DeepSeek的银行数量较少，但已有内部部署的消息。
总体来看，DeepSeek带来了“低成本、高性能”的理念，为金融机构的大模型布局提供了新的思路，并有可能缩小技术上的鸿沟。
桂林银行表示，已在行内部署Deepseek大模型，涉及客户服务、培训助手等多个场景，助力金融服务的高质量发展。同时，某些股份行则表示在观望阶段，尚未迅速落地。
DeepSeek-R1模型特点在于“三个更”：更聪明，能通过自主学习得出更正确的结果；更便宜，通过算法优势降低算力资源消耗；更开放，允许自由使用和改进算法。OpenAI在2023年推出的O1系列模型开创了推理能力的新纪元，而DeepSeek-R1的开源也极大地降低了深度思考模型的使用门槛。
研究表明，金融机构的模型研发主要分为三类：利用开源模型、针对性开发小模型以及直接采购AI服务。从实际情况来看，使用开源模型的方式最为普遍。招联消费结合了开源的大模型，利用强化学习等技术，开发了一系列智能应用，提升了业务效能。
DeepSeek-R1的开源为各金融机构提供了更低成本的选择，推动了人工智能的发展与应用。大模型普遍分为通用大模型和行业垂直大模型，金融行业对后者的需求更为迫切。
例如，BloombergGPT作为金融行业的垂直模型，其独特设计满足了复杂金融数据分析的需求。招商银行也强调了将足够的专业知识融入通用模型以发挥最佳效果。
对于银行如何有效利用DeepSeek-R1提升其大模型研发水平，专家表示，金融领域的高结构化数据为AI应用提供良好基础，而隐私及监管挑战仍需克服。中小型银行在技术投资上的差异化状况明显，而DeepSeek-R1的负担减轻可使其在应用研发上更具竞争力。
尽管DeepSeek-R1可能拉近中小型银行与大型银行的技术差距，后者在人才与资源上的劣势仍需关注，因其对新技术的适应能力存在差异。
最终，金融机构需要在利用外部技术与自主开发之间找到平衡，以保证大模型技术的高效运用。随着技术的发展，未来的竞争不仅在于成本，更在于AI与业务的深度融合。
在金融服务领域，大模型的成本降低将促进创新，其中消费金融可能将在风控与运营方面受益尤为明显。DeepSeek与国内多种GPU技术的良好生态结合，预示着未来市场竞争将加剧并推动投入产出比的改善。
发布时间：
2025-02-11 13:22:10
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