在DeepSeek（下稱“DS”）引發全球新一輪AI旋風之際，行搶向客箱算一向求穩的地何銀行業正積極擁抱DS帶來的技術革新。

2025年3月8日，戶解中國工商銀行宣布，釋黑完成DS最新開源大模型的行搶向客箱算本地化部署，并將其接入原有大模型矩陣體系。地何工行稱，戶解將充分發揮開源大模型在強推理與復雜數據處理等方面的釋黑優勢，構建財報分析助手和AI財富管家等十余個典型場景。行搶向客箱算

作為“宇宙第一銀行”，地何工行公開“錄用”DS具有標志性意義：這或許在某種程度上象征了銀行業對這一科學技術落地運用的戶解認可。

國有大行序列中，釋黑除工行外，行搶向客箱算郵儲銀行和建設銀行均有相同舉動。地何郵儲銀行總行相關負責人在接受南方周末新金融研究中心調研時表示，戶解基于技術領先性、成本效益比和多樣化的場景應用能力，“接入DS是必須要做的事”。完成本地化部署后，郵儲銀行在智能客服、智能風控和精準營銷等多個領域均實現技術上的突破。

事實上，在這場因人工智能升級觸發的數字化新賽道中，中小銀行亦表現出與大型銀行的一致性。南方周末新金融研究中心調研得知，截至3月15日，總計32家銀行宣布接入DS，其中不乏區域農商行和農信社。

DS是否能拉近中小銀行與大型銀行間的技術差距，進而打破金融科技于不同主體間的馬太效應？銀行業如何在技術創新與安全合規間實現動態平衡？南方周末新金融研究中心通過調研銀行和相關專家發現，中小銀行確實在接入DS一事上更加積極。在搶跑賽中，AI的幻覺、算法黑箱等問題成為銀行從業者亟須解決的難題。

?中小銀行搶跑新技術落地

南方周末新金融研究中心調研發現，在已宣布接入DS的32家銀行中，其中10家是地處一隅的農商行。按數量及機構類別排序，往后依次是城商行（6家）、民營銀行（5家）、股份行（4家）、國有銀行和農信社（各3家）和政策性銀行（1家）。很明顯，在接入DS一事上，中小銀行表現出較為濃厚的興趣。

“我們是國內首批接入DS大模型應用的金融機構之一?！鼻鄭u農商行相關人士對南方周末新金融研究中心研究員稱，按照工作流程，他們是2025年2月10日正式對外公布，但實際接入時間更早。

按時間線來看，包括重慶農商行、永州農商行均在2月份對外宣告完成接入DS。城商行序列中的江蘇銀行、成都銀行、重慶銀行、北部灣銀行和中原銀行亦是如此。相比之下，擁有全國牌照的國有銀行和股份制銀行動作則略顯遲緩。

在金融科技上投入不及大型銀行的中小銀行為何對接入DS一事如此熱衷？

青島農商銀行信息科技部負責人在接受南方周末新金融研究中心調研時表示，較之傳統大模型，DS將助力銀行在三個方面提升效能：第一，因長鏈推理模式的革新，信貸審批、風險圖譜構建等核心場景的邏輯推理準確率將提升至行業標桿水準；第二，依托開源模型架構與定制化微調方案，DS將賦能中小銀行敏捷構建反欺詐評估、智能資產估值等關鍵模塊；第三，有利于數據安全體系升級。本地化部署方案，可通過加密沙箱與數據中臺確?！皵祿怀鲇颉?，以達到監管合規要求。

上海金融與發展實驗室主任、首席專家曾剛在接受南方周末新金融研究中心研究員調研時亦稱，DS為中小銀行提供了一種高性價比的解決方案。首先，中小銀行能夠根據自身業務需求，靈活調整DS模型的參數和功能；其次，DS的開源模式使得中小銀行無需投入大量資源進行技術研發，即可快速部署并應用大模型。從成本投入角度而言，DS降低了使用門檻，這使 AI技術在各類銀行機構中快速普及。

本地化部署方案是否能夠確保金融信息不外泄？另一家金融機構信息部負責人向南方周末新金融研究中心研究員解釋稱，本地化部署使用的是公司內網，因此不存在公網版DS或是其他AI產品容易導致的信息泄露問題。用本地化部署的方式接入DS，相當于下載了一個空白大腦，然后根據需求對其進行知識投喂、訓練和針對性技術開發。

南方周末新金融研究中心調研亦發現，出于數據安全和隱私要求的核心考慮，本地化部署亦是已宣布接入DS銀行的主要部署方式。

智能客服、智能風控更智能

DS將賦能銀行的哪些業務環節？

南方周末新金融研究中心調研發現，在已公布接入DS的銀行中，大多通過運用DS的邏輯推理、多模塊運作和語言支持能力對相關業務板塊進行賦能。智能客服、智能風控和財報數據分析是DS較為集中賦能的應用場景。

郵儲銀行相關負責人表示，因擁有強大的語言生成和推理能力，DS將助力該行在智能客服、智能風控、精準營銷等領域實現技術突破。以智能客服為例，郵儲銀行將DS大模型應用于“小郵助手”，新增了其邏輯推理和深度分析能力，以便精準識別用戶需求，提供更加個性化和高效的用戶體驗。

南方周末新金融研究中心統計得知，在已宣布接入DS的32家銀行中，包括工行、郵儲銀行、浦發銀行、北京銀行、青島農商行、永州農商行和重慶農商行在內的至少10家銀行將此大模型接入其智能客服板塊?？梢灶A見，這些銀行的智能客服水準將較此前有所改觀。

以普惠小微貸款和消費金融為核心業務的民營銀行則側重于把DS嵌入智能風控環節，借此提升信貸審批效率與反欺詐監測準確率。目前已有微眾銀行、蘇商銀行和新網銀行3家明確此項操作。南方周末新金融研究中心研究員認為，以互聯網為“主戰場”的民營銀行歷來重視發展金融科技，尤其是在信貸審批環節。在已有AI技術賦能下，其可用于提交授信審批的材料較傳統商業銀行多元。此番有了DS的“加持”，民營銀行貸款的可得性或將進一步提升。

財報數據分析亦是銀行重點關注的領域。南方周末新金融研究中心調研公開信息發現，近10家銀行對外宣稱其借助DS應用于財報及數據分析領域，進而對多個業務板塊進行賦能。

網點機器人能識別客戶情緒狀態

除上述提及的銀行中后臺環節更智能化外，與普通老百姓體感密切相關的網點數字化也為業內所關注。郵儲銀行、青島農商行和江蘇儀征農商行均表示，要通過DS提升網點金融數字化水平。

前述青島農商銀行信息科技部負責人稱，在提升網點數字化水平方面，DS可以結合RPA（機器人流程自動化）技術實現開戶、轉賬等標準化流程的自動化；通過分析網點內客戶的交互數據（如停留區域、咨詢內容等），生成客戶畫像并優化營銷策略，提供涵蓋基本信息和產品推薦話術等在內的個性化營銷方案。與此同時，DS還可以支持網點的數字標牌系統實時推送理財產品和匯率等信息，優化客戶動態管理等；員工內訓方面，DS可以模擬真實業務場景，為客戶經理提供沉浸式培訓范式。

工行軟件開發中心專家朱國平近期撰文指出，DS在銀行網點具有廣泛深遠的應用潛力。其核心價值在于提升客戶服務水平和賦能員工提質增效。通過深度融合具身智能機器人、數字人交互、端云協同推理等新興技術，DS能夠重構銀行網點的服務流程與運營模式，推動傳統服務向智能化、精準化方向升級。

朱國平預判，未來，DS驅動的具身智能機器人或數字人可承擔銀行網點的第一觸點服務。通過多模態交互技術（如語音識別、視覺感知、語義理解），機器人能夠主動識別客戶身份、情緒狀態及服務需求，提供個性化的問候與引導。例如，針對老年客戶自動切換為簡明語音交互模式，對高頻業務需求客戶直接推送自助服務入口，從而實現服務觸達的精準分層；在業務辦理過程中，DS可依托增強現實（AR）或數字人交互界面，提供可視化的操作指引。例如，在理財產品購買環節，系統能通過動態圖表解析風險等級與收益結構，輔助客戶決策。此外，機器人可聯動網點設備（如自助終端、叫號系統），實現跨終端服務銜接，減少客戶等待時間。

人工如何干涉智能？

DS的開源及低成本特性使得AI技術在銀行業中更為普及，一定程度上打破了“強者恒強、弱者恒弱”的馬太效應。借助此波浪潮，各類型銀行的多個業務板塊或將實現技術升級。但不可否認的是，DS并未根本上解決人工智能領域長期存在幻覺、信息安全和算法“黑箱”等問題。

北京計算機學會區塊鏈與數字金融專委會副主任、北京德恒律師事務所合伙人劉揚在接受南方周末新金融研究中心調研時表示，引入DS于金融機構而言是把“雙刃劍”：一方面可以提高工作效率，但另一方面，銀行作為金融業的核心，數據龐雜且極具敏感度，亟須在技術創新與安全合規中尋找動態平衡。他建議，銀行應采取三種嚴謹防范措施，以應對AI應用中產生的決策失誤、信息泄露等風險。

一是，在對用戶數據進行收集時，采取“最小化原則”，即只在用戶知情同意的前提下收集必要信息，并規范數據保存周期，制定嚴格的數據收集、存儲、傳輸、保存、銷毀規范，以防用戶信息遭受濫用和泄露；二是，在部署DS時，銀行可采取私有化、本地化存儲部署方略，在對數據作脫敏處理后再運用大模型加以處理，防止信息外流；三是，針對AI模型在生成內容時出現的幻覺現象，銀行在采取如多模態交叉驗證和知識圖譜技術對生成內容進行核驗外，還需在關鍵領域保留人工審核崗位，通過分層級管理降低AI技術導致的決策失誤風險。

針對算法“黑箱”問題，劉揚認為，AI算法的“黑箱”特性不僅涉及信息技術，更是技術復雜性和公眾信賴度之間的矛盾。例如，利用AI算法進行貸款審批時，銀行可能會根據收集到的客戶數據進行風險評估和決策。但因AI“黑箱”特性，銀行難以向客戶解釋貸款審批結果的依據，此時決策出現失誤的風險就大大增加，監管機構也難以介入算法公平性和合規性的監管。

為應對金融監管要求，銀行可以在技術方面，引進LIME和SHAP等模型解釋工具，解讀大模型的決策邏輯。在監管方面，銀行可以組建跨領域的職能團隊，審核模型在實際運用中的合法、合理性，在貸款審批等高風險場景中保留人工審核環節，確保AI決策的妥善性。在客戶體驗方面，在用戶協議中向其充分說明AI決策的影響因素及申訴渠道，通過透明化服務協議，增進客戶對AI決策邏輯的理解。