DeepSeek引领中国AI创新，重塑科技资产估值逻辑，推动多行业聚势精进

编者注：DeepSeek的中国风格的创新正在带领我国家的AI行业进入一个新时代，世界即将进入“ DeepSeek现象”带来的新阶段。同时，DeepSeek的破坏性突破在资本市场上引起了巨大的浪潮，重塑了中国技术资产的估值逻辑。在这种背景下，新华社财务专门计划了“ DeepSeek Expentry季节”的一系列报告，通过实地考察，我们可以通过现场访问来了解其根源和增长的土壤；在增强数千个行业的新阶段，我们可以观察到DeepSeek如何促进生物医学，金融，汽车和物流等行业的收集和改善及其对行业发展趋势的影响；同时，我们可以观察到中央国有企业如何拥抱DeepSeek，刺激公司活力并建立新的增长引擎。

新华社金融，北京，2月26日（记者吴军记者和Sun Guangjian），DeepSeek悄悄地引发了银行业的热潮。根据新华社财务的不完整统计数据，从大型国有银行到当地的城市商业银行，农村商业银行，然后再到私人银行，不少于18个银行已依次宣布访问或部署该模式，并试图将DeepSeek应用于实际企业。

许多接受采访的行业专家认为，以DeepSeek代表的AI大型模型技术在处理复杂的文本，数据分析和智能决策方面具有显着优势。在中长期中，该技术的深入应用可能会触发银行行业的业务模型，业务模型和决策过程的重塑。

DeepSeek的大多数开拓者都是中小型银行

Xinhua Finance learned that state-owned banks such as ICBC, CCB, Postal Savings Bank, joint-stock banks such as China Merchants Bank and Pudong Development Bank, local city commercial banks such as Jiangsu Bank, Bank of Beijing, Qingdao Rural Commercial Bank, and private banks such as private banks such as Sushang Bank have announced the introduction of the DeepSeek model.

ICBC最近宣布，该银行基于其自己的研发，全栈独立且可控的大型模型平台引入了DeepSeek系列开源大型模型基础，并且可以用于整个银行。在引入DeepSeek的最新开源模型期间，该银行通过一系列技术创新，降低推理成本和增加的吞吐量大大提高了模型部署的效率。通过在关键领域的试点项目中领先，它已经建立了10多种典型情况，例如财务报告助理和AI财富管理人员。

邮政储蓄银行宣布，通过本地部署，其“寻求智能”大型模型将DeepSeek-V3模型和轻量级DeepSeek-R1推理模型集成在一起，并将在复杂的多模式，多任务，计算功率节省，效率改进和其他方面中增强。该银行是第一个在“小电子邮件助手”上应用DeepSeek大型模型的银行，包括：添加逻辑推理功能并提高精确的服务效率；通过深入分析和其他功能，可以更准确地确定用户需求，并提供个性化和基于方案的服务解决方案；并使用有效的推理性能加快响应速度和任务处理效率。

It is worth noting that among the 18 banks that announced the deployment of DeepSeek, 12 are small and medium-sized banks, namely Jiangsu Bank, Bank of Beijing, Chengdu Bank, Chongqing Bank, Zhongyuan Bank, Qingdao Rural Commercial Bank, Hai'an Rural Commercial Bank, Chongqing Rural Commercial Bank, WeBank Bank, Xinwang Bank, Baixin Bank and Sushang Bank.

其中，江苏银行宣布引入了DeepSeek大语言模型。它依靠“智能小米”平台，部署了微调的DeepSeek-VL2多模式模型和轻量级DeepSeek-R1推理模型，该模型可用于智能合同质量检查和自动化估值和解方案，提高了金融语义学理解的准确性和业务效率。

北京银行宣布，它将与华为合作，实现DeepSeek全股的国内财务应用，在国内生产的财务应用，部署DeepSeek-R1全血模型，DeepSeek-V3模型，R1蒸馏模型和Janus Pro Mult-Imodipal模型，以及在多个核心商业场景中进行Xib the Ibij the Ibij the xiib the xiib the xib the xib the xib xib xib xii x iib，xii xing xing x iib，x sing x iib，x sing xing xing xing，以及Jingke Map，它提高了服务质量和效率。

青岛农村商业银行已根据DeepSeek Big模型促进了大型模型技术在金融领域中的应用，并在本地部署了企业级AI模型服务平台“ Smart Qimi”，该模型适用于出口大厅中的数字人员，智能Q＆A，智能Q＆A，报告写作和文本验证文本，以促进智能范围的培训文本，以促进智能范围的数字范围。

此外，Sushang Bank表示，它将在2024年推出DeepSeek系列技术，结合了原始的大型模型功能，并提高了模型的轻巧和高效推理的能力。应用程序方案包括智能信贷，智能研发和智能风险控制。具体而言，使用DeepSeek V2多模型模型来处理非标准的材料，例如表，图像材料，文档图片等，提高了将信用材料全面识别到97％的全面识别的准确性，并将DeepSeek R1推理模型整合到“开发助手”的独立研究和开发中，以将核心系统的核心系统缩短30％。此外，Sushang Bank已将DeepSeek的蒸馏技术应用于诸如信用风险控制和反欺诈等20多种情况，这将尽职调查报告的产生效率提高了40％，并将欺诈风险标签的准确性提高了35％。

中国证券银行分析师张齐说，从使用DeepSeek的现有银行的角度来看，大多数先驱者是中小型银行，在一定程度上，这反映了DeepSeek技术优势带来的成本和技术门槛的下降，并且可能为中小型银行提供了数字化转换的小型和中小型银行的机会。由于银行业数字化转型的大量投资以及对金融技术的大量投资，资本，人员和情景生态学的要求很高，而且技术阈值也面临。大型国有银行，联合股票银行和领先的城市商业银行具有自然的优势，可以自己开发大型模型。

开源AI可以重塑银行业务开发模型

“ DeepSeek能够迅速吸引金融机构的注意力的原因首先是其开源特征。”上海金融与发展实验室的首席专家兼总监Zeng Gang告诉新华社，DeepSeek与传统的封闭AI模型不同，DeepSeek通过开放的代码和模型架构为用户提供了更大的自由度和自定义。这种开放性使金融机构可以根据自己的需求灵活地调整模型的功能和性能，从而开发更适合业务情况的解决方案。

此外，Zeng Gang认为，DeepSeek在技术方面还表现出强大的创新能力。它的模型在自然语言处理，数据分析和多模式学习等领域表现良好，并且能够有效地处理金融行业中的复杂非结构化数据，例如财务报告，市场新闻和客户反馈。这种能力使DeepSeek不仅可以帮助金融机构提高运营效率，还可以为他们提供更深入的见解并帮助决策优化。

特别是对于中小型银行，DeepSeek大大降低了AI技术的应用成本，并大大促进了AI技术的普遍化。

“ DeepSeek促进了AI技术在银行业中的包容性应用，为中小型银行提供了在车道上超越车道的机会。”青岛农村商业银行信息技术部总经理Sui Lifeng告诉新华社。

“由DeepSeek代表的开源AI降低了技术获取和维护的成本，这可以由中小型银行提供。” QIFU数字技术总裁周齐安格告诉新华社，DeepSeek为中小型银行提供了使技术均衡的机会，但是中小型银行仍然需要在人才和技术积累方面努力工作。

此外，Zhou Xuqiang认为，尽管银行正在竞争与DeepSeek建立联系，但DeepSeek的发布时间仍然很短。一些银行可能刚刚完成了DeepSeek的本地化，并且仍处于基本申请阶段。将来，他们可以达到更复杂的应用程序，例如业务决策水平。

关于银行业DeepSeek代表的AI技术的潜在应用方案，Sui Lifeng认为，它可以涵盖多个链接，例如信用批准，财富管理，合同质量检查，竞标供应商审查，智能客户服务，数字厅服务，官方文档处理和办公流程优化。这些技术不仅有助于银行提高运营效率，优化客户体验并实现提高成本和效率提高的双重目标，而且还使用对客户和文本处理能力（例如自然语言处理（NLP））的多维分析，以逐步重塑银行业务模型。

例如，在Smart Credit领域，DeepSeek通过分析除传统财务数据以外的多维情景数据来更准确地评估客户的财务状况，运营效率和信贷风险，并自动生成公司风险评估分析和应有的勤奋报告，以提供信贷决策的科学基础。同时，在信贷批准过程中，AI技术用于获得自动批准，缩短批准时间并提高效率。

Zhang Qi认为，使用DeepSeek VL2多模型来处理复杂的嵌套表和图像数据等，用于解决低表格识别率，手写分析难度以及分析图片中的图片文档的难度。此外，AI技术可以实时监控客户的交易行为，并警告异常情况，例如大规模的资本转移和频繁的转移交易，提高了识别可疑点的效率和准确性，并增强了积极抗辩欺诈的能力。

许多接受采访的专家说，总体而言，由DeepSeek代表的大型模型不仅可以提高银行的业务效率和服务质量，而且还可以为银行提供更准确的风险管理和个性化服务，甚至重塑银行的业务模式和决策过程。将来，随着AIGC技术的进一步发展，预计由DeepSeek代表的大型语言模型将加速银行的数字化转型和智能升级。