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中原消金:用DeepSeek解锁消费金融新机遇

8小时前Deepseek应用场景13

近日,国产大模型深度求索(DeepSeek)凭借卓越的性能表现,迅速赢得了金融机构的青睐,在金融业内掀起了一股应用人工智能的新热潮。

金融机构纷纷接入DeepSeek,期望在实际业务中开拓新的增长点。截至目前,邮储银行、江苏银行等已完成对DeepSeek的本地化部署。以江苏银行为例,该行积极融入数字经济的大潮,依托“智慧小苏”大语言模型服务平台,成功部署并微调了DeepSeek-VL2多模态模型和轻量级的DeepSeek-R1推理模型。通过对海量金融数据的深度挖掘与分析,为业务发展注入新的动力。

在消费金融领域,DeepSeek也成为推动业务与技术深度融合的重要工具。中原消金首席信息官许志锋表示,中原消金已借助其自研的“元擎”智能化平台,成功引入DeepSeek-R1版本。通过在智能质检、意图解析和交互式提示等场景中的动态适配,DeepSeek-R1不仅为用户提供了更高效的服务体验,还为员工带来了更便捷的工作方式,开创了“人机协同”的新工作模式,显著提升了整体的工作效率和服务质量。

DeepSeek的低成本、高性能、开源化服务模式有望解决金融行业在应用传统AI大模型过程中的诸多痛点。中国银行研究院研究员刘晨表示,DeepSeek极大降低了AI大模型的应用门槛,有望重塑金融行业的科技发展生态。其开源模式允许金融部门根据业务需求灵活调用和部署不同参数、功能的模型。大型金融机构可以在前期数据积累、自研大模型等基础上,结合业务场景特性调用DeepSeek模型,推动业务价值链向高端延伸;而中小金融机构则可以通过部分环节的本地化部署加快入局步伐。

在运用DeepSeek等大模型过程中,数据安全性成为金融机构必须解决的问题。北京市互联网金融行业协会党委书记兼会长许泽玮表示,由于DeepSeek是开源模型,金融机构需要确保其本地化部署的安全性,防止数据泄露和合规风险。金融领域涉及大量敏感数据,大模型在用户交互过程中可能提取敏感信息,带来客户隐私泄露风险。

因此,对金融机构而言,运用DeepSeek必须确保金融数据的应用安全和合规性。刘晨建议,要完善法律法规,尽快优化相关政策制度,形成监管合力,严防恶意篡改模型和渗入有害数据等行为。同时,金融机构还应强化过程监督,确保大模型落地和应用的整体安全。此外,还要提前做好人才储备,为未来的AI浪潮做好准备。

当前,发展数字经济和数字金融已成为推动银行业数字化转型、拥抱新一轮科技革命的重要途径。随着大模型时代的来临,金融机构将面临经营管理和流程调整。其中,平衡好信贷业务和风险管理尤为重要。

专家表示,目前来看,金融机构利用大模型技术有助于加快推动个性化投资建议、定制化营销方案和智能投顾服务等创新产品和服务的发展。通过深入分析客户数据,洞察客户需求和偏好,提供更具针对性的产品和服务。在风险管理方面,AI大模型能够实时分析海量交易数据和舆情数据,挖掘潜在的异常交易行为,从而有效识别欺诈风险。鼓励金融机构结合发展战略梳理需求,探索大模型与业务融合的前提条件,优先落地业务价值高、风险可控的场景,并建立大模型应用成熟度与风险等级的评测机制,制定相关准入条件。


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