DeepSeek开源大模型助力中小银行实现数字化转型
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发布时间：2025-04-19 14:14:17
在全球人工智能（AI）技术快速地发展的背景下，国产大模型DeepSeek的横空出世备受瞩目。据悉，DeepSeek慢慢的变成了访问量最高的应用之一，其日活跃用户数迅速突破3000万，展示了其强大的市场吸引力。在近期举行的一场沙龙中，行业专家们深入探讨了DeepSeek如何改变AI游戏规则，以及其对银行业的影响。
DeepSeek的开放性使其与传统的闭源大模型相比，有着非常明显的优势。新网银行副行长李秀生指出，开源模式降低了企业使用先进的技术的门槛，帮助中小机构在技术上取得更大的突破。“比如，Linux和安卓这样的开源项目极大推动了操作系统的发展，而DeepSeek则有潜力在AI领域实现类似的颠覆。”
从技术细节来看，DeepSeek的训练成本和资源消耗远低于国外同类模型。例如，DeepSeek-V3的训练成本约为557.6万美元，而OpenAI的GPT-4则高达数亿美元。此外，DeepSeek的训练所需的GPU小时数也明显低于其他大型模型，这在某种程度上预示着更多的机构能够以较低的成本实现数字化转型，推动业务的发展。
在金融领域，DeepSeek大模型的应用更广泛。新网银行在研发过程中已经成功应用了DeepSeek，构建了知识问答助手与代码续写助手，大幅度提高了研发效率。这一技术的引入不仅提高了工程师的工作效率，同样也优化了客户服务体验，为未来的运营模式带来了新的可能性。
然而，DeepSeek在风控领域的应用仍然面临挑战。虽然大模型具备广泛的能力，如理解问题、进行运算等，但在特定的金融风控场景中，现有的大模型由于缺乏针对性数据训练，难以完全适应需求。这需要行业深度挖掘并整合有关数据，确保模型在具体应用中的有效性。
随着DeepSeek的推广，许多中小银行和金融机构积极部署这一模型，希望借助其技术能力实现数字化转型。李秀生指出，未来的商业银行将不再是大型银行的专属领域，中小银行一样能通过人工智能技术提升自身的竞争力。基于这一趋势，金融机构应当重视人才的培养，适应这一数字化转型的新环境。
专家们强调，AI大模型技术正在推动银行业所有的环节的变革。无论是服务、营销还是风控，金融机构都面临着重新审视业务流程的需求。另外，在AI技术日新月异的今天，银行需要灵活性更好的人才管理，要求员工具备更强的学习能力和适应能力，尤其是在人工智能思维的培养上。
总结来看，DeepSeek的推出标志着人工智能技术的开放性与商业应用正在加速融合，未来将有更多的中小机构通过这股浪潮实现弯道超车，推动数字化转型的逐步发展。随技术的不断成熟和应用场景的多样化，DeepSeek有望为银行业带来深层次的变革，使其更加智能、高效，同时推动行业的整体进步。
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