在DeepSeek（下稱“DS”）引發(fā)全球新一輪AI旋風之際，行搶向客箱算一向求穩(wěn)的地何銀行業(yè)正積極擁抱DS帶來的技術(shù)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(fā)揮開源大模型在強推理與復雜數(shù)據(jù)處理等方面的釋黑優(yōu)勢，構(gòu)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(yè)對這一科學技術(shù)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(guān)負責人在接受南方周末新金融研究中心調(diào)研時表示，戶解基于技術(shù)領(lǐng)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(lǐng)域均實現(xiàn)技術(shù)上的突破。

事實上，在這場因人工智能升級觸發(fā)的數(shù)字化新賽道中，中小銀行亦表現(xiàn)出與大型銀行的一致性。南方周末新金融研究中心調(diào)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(qū)域農(nóng)商行和農(nóng)信社。

DS是否能拉近中小銀行與大型銀行間的技術(shù)差距，進而打破金融科技于不同主體間的馬太效應？銀行業(yè)如何在技術(shù)創(chuàng)新與安全合規(guī)間實現(xiàn)動態(tài)平衡？南方周末新金融研究中心通過調(diào)研銀行和相關(guān)專家發(fā)現(xiàn)，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(yè)者亟須解決的難題。

?中小銀行搶跑新技術(shù)落地

南方周末新金融研究中心調(diào)研發(fā)現(xiàn)，在已宣布接入DS的32家銀行中，其中10家是地處一隅的農(nóng)商行。按數(shù)量及機構(gòu)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(nóng)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(xiàn)出較為濃厚的興趣。

“我們是國內(nèi)首批接入DS大模型應用的金融機構(gòu)之一。”青島農(nóng)商行相關(guān)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(nóng)商行、永州農(nóng)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(nóng)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(diào)研時表示，較之傳統(tǒng)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(gòu)建等核心場景的邏輯推理準確率將提升至行業(yè)標桿水準；第二，依托開源模型架構(gòu)與定制化微調(diào)方案，DS將賦能中小銀行敏捷構(gòu)建反欺詐評估、智能資產(chǎn)估值等關(guān)鍵模塊；第三，有利于數(shù)據(jù)安全體系升級。本地化部署方案，可通過加密沙箱與數(shù)據(jù)中臺確保“數(shù)據(jù)不出域”，以達到監(jiān)管合規(guī)要求。

上海金融與發(fā)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(diào)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(jù)自身業(yè)務需求，靈活調(diào)整DS模型的參數(shù)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(shù)研發(fā)，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(shù)在各類銀行機構(gòu)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(gòu)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(nèi)網(wǎng)，因此不存在公網(wǎng)版DS或是其他AI產(chǎn)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(jù)需求對其進行知識投喂、訓練和針對性技術(shù)開發(fā)。

南方周末新金融研究中心調(diào)研亦發(fā)現(xiàn)，出于數(shù)據(jù)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(yè)務環(huán)節(jié)？

南方周末新金融研究中心調(diào)研發(fā)現(xiàn)，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(guān)業(yè)務板塊進行賦能。智能客服、智能風控和財報數(shù)據(jù)分析是DS較為集中賦能的應用場景。

郵儲銀行相關(guān)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(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)技術(shù)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(tǒng)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(fā)銀行、北京銀行、青島農(nóng)商行、永州農(nóng)商行和重慶農(nóng)商行在內(nèi)的至少10家銀行將此大模型接入其智能客服板塊。可以預見，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(yè)務的民營銀行則側(cè)重于把DS嵌入智能風控環(huán)節(jié)，借此提升信貸審批效率與反欺詐監(jiān)測準確率。目前已有微眾銀行、蘇商銀行和新網(wǎng)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(lián)網(wǎng)為“主戰(zhàn)場”的民營銀行歷來重視發(fā)展金融科技，尤其是在信貸審批環(huán)節(jié)。在已有AI技術(shù)賦能下，其可用于提交授信審批的材料較傳統(tǒng)商業(yè)銀行多元。此番有了DS的“加持”，民營銀行貸款的可得性或?qū)⑦M一步提升。

財報數(shù)據(jù)分析亦是銀行重點關(guān)注的領(lǐng)域。南方周末新金融研究中心調(diào)研公開信息發(fā)現(xiàn)，近10家銀行對外宣稱其借助DS應用于財報及數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域，進而對多個業(yè)務板塊進行賦能。

網(wǎng)點機器人能識別客戶情緒狀態(tài)

除上述提及的銀行中后臺環(huán)節(jié)更智能化外，與普通老百姓體感密切相關(guān)的網(wǎng)點數(shù)字化也為業(yè)內(nèi)所關(guān)注。郵儲銀行、青島農(nóng)商行和江蘇儀征農(nóng)商行均表示，要通過DS提升網(wǎng)點金融數(shù)字化水平。

前述青島農(nóng)商銀行信息科技部負責人稱，在提升網(wǎng)點數(shù)字化水平方面，DS可以結(jié)合RPA（機器人流程自動化）技術(shù)實現(xiàn)開戶、轉(zhuǎn)賬等標準化流程的自動化；通過分析網(wǎng)點內(nèi)客戶的交互數(shù)據(jù)（如停留區(qū)域、咨詢內(nèi)容等），生成客戶畫像并優(yōu)化營銷策略，提供涵蓋基本信息和產(chǎn)品推薦話術(shù)等在內(nèi)的個性化營銷方案。與此同時，DS還可以支持網(wǎng)點的數(shù)字標牌系統(tǒng)實時推送理財產(chǎn)品和匯率等信息，優(yōu)化客戶動態(tài)管理等；員工內(nèi)訓方面，DS可以模擬真實業(yè)務場景，為客戶經(jīng)理提供沉浸式培訓范式。

工行軟件開發(fā)中心專家朱國平近期撰文指出，DS在銀行網(wǎng)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(zhì)增效。通過深度融合具身智能機器人、數(shù)字人交互、端云協(xié)同推理等新興技術(shù)，DS能夠重構(gòu)銀行網(wǎng)點的服務流程與運營模式，推動傳統(tǒng)服務向智能化、精準化方向升級。

朱國平預判，未來，DS驅(qū)動的具身智能機器人或數(shù)字人可承擔銀行網(wǎng)點的第一觸點服務。通過多模態(tài)交互技術(shù)（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(tài)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(yè)務需求客戶直接推送自助服務入口，從而實現(xiàn)服務觸達的精準分層；在業(yè)務辦理過程中，DS可依托增強現(xiàn)實（AR）或數(shù)字人交互界面，提供可視化的操作指引。例如，在理財產(chǎn)品購買環(huán)節(jié)，系統(tǒng)能通過動態(tài)圖表解析風險等級與收益結(jié)構(gòu)，輔助客戶決策。此外，機器人可聯(lián)動網(wǎng)點設備（如自助終端、叫號系統(tǒng)），實現(xiàn)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(shù)在銀行業(yè)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(yè)務板塊或?qū)崿F(xiàn)技術(shù)升級。但不可否認的是，DS并未根本上解決人工智能領(lǐng)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(qū)塊鏈與數(shù)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(diào)研時表示，引入DS于金融機構(gòu)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(yè)的核心，數(shù)據(jù)龐雜且極具敏感度，亟須在技術(shù)創(chuàng)新與安全合規(guī)中尋找動態(tài)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(chǎn)生的決策失誤、信息泄露等風險。

一是，在對用戶數(shù)據(jù)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(guī)范數(shù)據(jù)保存周期，制定嚴格的數(shù)據(jù)收集、存儲、傳輸、保存、銷毀規(guī)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(shù)據(jù)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(nèi)容時出現(xiàn)的幻覺現(xiàn)象，銀行在采取如多模態(tài)交叉驗證和知識圖譜技術(shù)對生成內(nèi)容進行核驗外，還需在關(guān)鍵領(lǐng)域保留人工審核崗位，通過分層級管理降低AI技術(shù)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(shù)，更是技術(shù)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(jù)收集到的客戶數(shù)據(jù)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(jié)果的依據(jù)，此時決策出現(xiàn)失誤的風險就大大增加，監(jiān)管機構(gòu)也難以介入算法公平性和合規(guī)性的監(jiān)管。

為應對金融監(jiān)管要求，銀行可以在技術(shù)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(jiān)管方面，銀行可以組建跨領(lǐng)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(huán)節(jié)，確保AI決策的妥善性。在客戶體驗方面，在用戶協(xié)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(xié)議，增進客戶對AI決策邏輯的理解。