从算力革命到业务革命：DeepSeek引发的金融业智能化进阶研究

文/中央财经大学中国互联网经济研究院副院长、中国市场学会副会长 欧阳日辉

中国科学院大学经济与管理学院 黄芝萱

人工智能应用已成为金融业数智化转型的重要引擎，全球金融业正经历以智能驱动为核心的深刻变革。DeepSeek大模型依托先进的深度学习、自然语言处理和算法优化等技术，展现出强大的数据处理能力和智能化服务能力，实现了一次智能跃迁，推动了AI的普及应用。凭借好用、开源、低成本的技术普惠特性，DeepSeek正在金融行业掀起一场新的革命，为金融数智化转型提供了全新的解决方案。当前，我国大型金融机构通过矩阵化部署巩固优势，中小金融机构则获得低成本缩小技术差距的机会，银行业数智化转型进程整体加速。比如，工商银行基于“工银智涌”大模型平台，引入DeepSeek系列开源模型，应用于财报分析助手、AI财富管家、业绩考评等多个场景，推动业务流程智能化。江苏银行通过本地化部署DeepSeek-VL2和R1模型，实现了智能合同质检和自动化估值对账，显著提升了审核效率和准确性。

智能算力重构：大模型重塑金融业价值创造范式

DeepSeek推出的一系列大模型工具，以极低成本实现了卓越的性能表现，带来了重大的业务和技术机遇。

1. 低成本、高效率的智能化服务升级。从经济学视角来看，DeepSeek等大模型通过应用程序接口与微调技术实现边际成本递减效应，突破传统IT系统“重资产投入+线性成本增长”的瓶颈。以智能客服场景为例，传统金融机构开发类似功能需自建NLP引擎、知识图谱、对话管理系统等模块，开发周期较长，且需投入数千万元研发成本，而大模型通过预训练参数迁移学习能力，成本可能降至百万元级。

从性价比视角来看，DeepSeek模型在同等算力消耗下实现了5~8倍于传统算法的语义理解准确率，配合云原生架构的弹性扩展特性，使得单次服务调用成本较私有化部署方案大幅降低。具体来说，云原生架构可以根据实际业务负载情况自动调整资源分配，DeepSeek模型配合云原生架构，无需金融机构提前大量采购硬件资源，只需根据实际使用量付费，能够有效减少私有化部署中的资源闲置浪费现象。同时，云原生架构的自动化管理和运维功能也减少了金融机构的人工运维成本。

2. 非结构化数据解析范式转变与需求图谱重构。在数据价值挖掘方面，DeepSeek进行了非结构化数据解析的范式转变。传统BI工具仅能处理占金融数据总量20%的结构化数据，而DeepSeek等大模型突破性地实现了对研报（PDF/PPT）、电话录音（语音转文本）、社交媒体（文本+图像）等多模态数据的联合解析。例如，通过分析研报中对某一板块的看好情况、电话录音里投资者对该板块产品咨询热度的变化，再结合社交媒体上的讨论热度和情绪倾向，能够更全面、立体地把握板块市场的真实状态，挖掘出更有价值的信息，从而为金融决策、风险预测、市场趋势判断等提供更有力的依据，突破了传统BI工具只能处理单一结构化数据的局限，大大拓展了金融数据的应用范围和深度。

在客户需求挖掘方面，DeepSeek通过语义网络技术构建金融客户需求知识图谱，识别传统客户关系管理系统无法捕捉的隐性需求。语义网络是一种图形化表示知识的方法，通过节点和边来描述概念及概念之间的关系。DeepSeek将各类与金融客户需求相关的要素作为节点，用边来体现这些要素之间的关联，把众多分散的、碎片化的金融客户信息进行整合梳理，构建出金融客户需求知识图谱，以此深入挖掘客户信息之间深层次的语义关系，通过对客户在不同场景下的行为表现、言论等的综合分析，识别隐性需求。

3. 普惠金融服务成本结构发生质变。DeepSeek的千亿参数模型（DeepSeek-R1-57B）将推理成本降至传统方案的1/50，彻底改变了金融服务的边际成本曲线。农村金融机构运用自动语音识别（ASR）技术，可以将客户的方言语音转化为文字并处理，实现方言智能客服功能，大幅降低了相关业务成本。在微贷领域，数据量往往相对较少，难以构建精准的风控模型。DeepSeek模型通过小样本迁移学习技术，在只有1/10传统数据量的情况下，帮助县域银行构建精准的风控模型。县域银行微贷业务无需花费大量的时间等成本收集大数据，即能准确评估客户风险，做出合理信贷决策，有效降低违约风险，提高业务安全性和盈利能力。这种成本重构正在催生“智能网点+云端服务”的新业态，智能网点可以提供更高效、便捷的线下服务，云端服务则能突破物理网点的限制，推动金融服务触达长尾客群。

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4. 动态风险防控体系突破传统风控边界。传统金融风控依赖结构化数据和规则引擎，难以捕捉数字经济时代的隐蔽风险。DeepSeek运用图神经网络技术，具备强大的数据分析和关系构建能力，可以构建起涵盖企业股权、交易、担保等12类关联关系的万亿级实体网络。企业之间存在着诸如交叉担保、关联交易等复杂的业务模式和关系，通过庞大的实体关系网络，能够实时对这些复杂模式进行追踪，及时发现潜在风险点，更精准地把控业务风险。

在反欺诈领域，DeepSeek的行为序列建模技术可以按照时间序列等方式对用户的操作行为进行建模分析。其优势在于能够快速识别出在短短0.3秒内发生的异常操作特征，比如快速检测到某个用户在极短时间内进行了不符合正常使用习惯的多笔大额转账、异地登录后立即修改关键账户信息等异常行为，帮助金融机构及时拦截、防范欺诈行为，保障金融交易安全。

技术赋能与风险博弈：AI金融应用中的破局难题

技术是一把双刃剑，DeepSeek也不可避免地带来了一些挑战。DeepSeek的金融应用依赖大量客户数据（如交易记录、信用信息）进行训练和推理，AI生成的信贷评估、投资建议等需能被业务人员理解，在多模态能力（如图像生成、PPT制作）方面仍存在不足，无法满足一些复杂场景的需求。

1. 技术适配性冲突。金融机构在应用DeepSeek模型时面临算力基础设施断层、系统集成复杂等挑战。目前，中小型金融机构的硬件设施构成中存储型服务器占比超过70%，用来存放海量的客户交易记录、账户信息、业务文档等各类金融数据，过大占比僵化了整体硬件结构，难以快速调配足够资源响应对实时算力要求较高的业务场景。要改变这一现状，就需增加GPU算力资源，但对中小金融机构来说成本较高。而大型金融机构在长期的业务发展与信息化建设过程中，逐步构建起了包含多个异构平台的复杂系统架构，这些异构平台基于不同的技术架构、操作系统、编程语言等开发而成，将DeepSeek与既有系统进行API对接时，由于不同平台使用不同协议，往往面临较大的系统整合障碍。

2. 人才缺乏是最大痛点。技术是与人绑定的，技术并不会自动进步，而依赖于人的努力。金融机构目前缺乏“懂金融+AI”的复合团队人才。这类人才需同时掌握金融产品设计、AI工程化及监管合规三大知识域。金融产品设计旨在创造出满足市场需求、符合金融机构经营目标及适应各类风险特征的金融产品。AI工程化要求人工智能深度应用于金融实际业务环境，并且稳定运行、不断优化迭代。监管合规要求传统金融业务和新兴金融科技应用都必须严格遵循相关法律法规及监管规则。这意味着相关人员必须具备多方面的知识和技能。

3. 组织转型压力。金融机构的传统金字塔组织架构与以DeepSeek为代表的AI时代网状协作模式不匹配。传统金字塔组织架构呈现出层级分明、分工明确且相对固定的特点，信息通常按照层级自上而下或自下而上传递。而在AI时代，业务场景变得更加复杂多样，不同部门、岗位之间需要频繁且灵活地进行协作，形成一种类似网状的协作关系。金融机构部门间的KPI冲突可能带来诸多协作难题。例如，当科技部门想要引入一种新的基于DeepSeek的信用评分模型以更精准地评估客户信用风险时，该模型可能采用了一些新兴的算法或数据处理方式，存在一定的不确定性。从风控部门的风险厌恶角度来看，这样的创新可能带来潜在的模型风险，进而对其持谨慎态度甚至否决该方案。

数据主权新战场：护航AI金融应用安全

金融机构接入DeepSeek后，数据层面的挑战日益凸显。毕马威在《2025年中国银行业展望报告》中指出，很多银行尤其是中小银行，缺少足够的有效数据资产来支持这种需求；同时许多银行顾虑数据隐私及安全，较难将私有数据提供给大模型企业用于预训练与微调，而银行自身重新训练模型又存在难度。如何确保金融机构运用DeepSeek过程中的数据安全和合规呢？

1. 采用隐私计算技术，实现数据最小化与安全流通。DeepSeek采用联邦学习与多方安全计算技术，在保证数据不出域的前提下，实现模型的分布式训练与协同推理。如在反洗钱场景中，银行A的客户交易数据与券商B的持仓数据可通过加密参数交换联合建模，而无需共享原始数据。这种模式下，各参与方仅上传加密后的模型梯度更新值，通过聚合服务器进行全局模型优化，既保护数据隐私，又提升模型效果。同时，DeepSeek引入动态脱敏引擎，在数据输入输出端实施分级管控。在输入阶段，构建敏感信息识别矩阵，对18类金融敏感字段（如银行卡号、证券账户、交易密码）实施实时掩码。在输出阶段，建立分级脱敏策略，例如对客服人员仅显示银行卡末4位，而风控模型可获取完整信息但需通过硬件加密模块处理，如此极大地提高了金融数据的安全性。

2. 构建私有化部署，实现物理隔离。DeepSeek可以私有化部署，通过物理隔离满足金融机构对数据主权的严苛要求。将DeepSeek本地化部署于金融机构的信创服务器，如华为鲲鹏芯片+麒麟OS，确保数据安全、隐私保护及系统运维的稳定性。同时，DeepSeek也支持通过虚拟私有云（VPC）和网络防火墙实现与外网的逻辑隔离。在VPC上，金融机构可按需配置网络拓扑、IP地址等，内部资源之间可以安全、高效地通信，也能避免未经授权访问外网，防火墙结合VPC一起使用时，可以进一步加强对外网访问的管控，保障了金融数据和业务的隐私性与安全性。

3. 实施全生命周期合规审计。金融数据应用需贯穿“采集—处理—应用”全生命周期审计管理。DeepSeek的元数据血缘系统可追溯每个数据字段的来源（如客户自主填报、第三方采购）、加工过程（脱敏规则、聚合计算）及使用场景（模型训练、营销推送）。元数据血缘系统是一种用于追踪和记录数据演变过程的工具，能够清晰展现每个数据字段从产生到最终被使用的整个“生命历程”。DeepSeek的元数据血缘系统能够明确指出每个数据字段的最初来源，这对判断数据的可靠性、合法性及后续使用范围等都至关重要。该系统还可以详细呈现数据字段在使用前经历的加工处理过程，这有助于快速定位数据质量问题的出错环节。此外，该系统还能清晰展示数据字段应用场景，帮助金融机构评估数据使用是否安全合规，也便于针对不同场景优化数据质量。

金融机构如何重塑经营管理和流程

数智化知易行难，如何以数字化为锚点，全面升级传统经营模式和管理模式？如何将数字化从简单的服务管理工具，变为业务增长新引擎？

1. 组织架构上成立跨部门“AI中台”。主要负责统筹模型开发、数据治理与业务落地。大模型时代，金融机构涉及如风险预测、智能投顾、反欺诈等众多不同类型和用途的人工智能模型，AI中台应整合不同专业背景的人才资源，统筹模型开发，同时还需对模型开发的全流程进行规范化管理，制定统一的流程和标准。金融行业的数据量庞大复杂，AI中台负责数据治理工作，对杂乱的数据进行统一的梳理、分类和管理，制定统一数据标准，规定数据格式、编码规则及质量要求等，确保不同来源的数据在进入模型训练或其他应用环节时能够保持一致性和准确性。在业务落地层面，AI中台需要深入了解各业务部门的具体需求和痛点，比如信贷部门希望通过AI模型更精准地评估客户信用风险，提高贷款审批效率；理财部门期望借助智能投顾模型为客户提供个性化的投资方案，提升客户资产规模等。基于这些需求，AI中台将合适的模型嵌入业务流程，协调业务部门和技术团队进行联调测试，确保模型在实际业务环境中能够稳定、有效。

2. 经营管理上实施“数据+算法”驱动。在决策模式方面，高管层需建立基于大模型的决策看板，实时分析宏观经济指标、行业政策、客户行为。在传统的金融机构决策模式中，往往依赖高管层的过往经验及相对滞后的季度财报等数据。大模型时代，高管层可以实时获取和分析宏观经济指标，及时了解其对金融业务的影响。在行业政策方面，大模型可以实时监测监管部门出台的各类金融政策法规变化，并迅速分析其对业务的具体影响。在客户行为分析方面，大模型可以整合海量的客户交易数据、浏览记录、咨询反馈等多渠道信息，构建出详细的客户行为画像，实时追踪客户的偏好变化、消费习惯、风险承受能力等方面的动态情况。同时，高管层也应实施动态调整信贷额度分配策略，对于出现经营风险预警信号（如市场份额下滑、现金流紧张等）的客户，即使之前按季度财报数据定级为优质客户，也可基于大模型实时分析的结果迅速降低信贷额度或加强风险监控，避免潜在的坏账风险。

3. “主动预见”客户服务。服务模式上，利用DeepSeek的生成与预测能力，构建客户全生命周期画像。传统服务模式下，金融机构往往是等客户主动联系询问理财产品到期后的处理方式，或者只是进行一些宽泛的到期提醒，缺乏针对性服务。而利用DeepSeek构建的客户画像，金融机构可以提前了解客户的投资偏好、收益目标、风险承受能力等关键信息，在理财产品到期前，自动生成定制化的续投方案。这种“主动预见”的服务不仅能够提高客户满意度，还能有效提高金融产品的续投率，为金融机构增加业务收入。同时，通过自动化的推送方式，减少了人工干预的成本和可能出现的服务不一致问题，提升了服务效率和质量。

综合来看，DeepSeek引发的智能化革命正在重构金融业的价值创造范式，其影响已从技术工具层面向业务生态纵深演进，金融数智化转型已进入深水区。展望未来，唯有实现技术创新与风险管控的动态平衡，才能真正释放“算力革命—数据重构—业务革新”的链式反应能量，推动我国金融业在全球数字金融竞争中形成差异化优势。

【本文是国家自然科学基金专项项目“数据市场化配置规律及其对数据价值释放的影响机理研究”（项目编号：72442026）的阶段成果】

（此文刊发于《金融电子化》2025年5月上半月刊）