【新華財經(jīng)調(diào)查】銀行業(yè)加快部署DeepSeek 成本低至ChatGPT的4%

新華財經(jīng)北京3月14日電（記者吳叢司）近期國產(chǎn)大模型DeepSeek廣受關(guān)注，金融機構(gòu)加速接入DeepSeek進行業(yè)務(wù)賦能。新華財經(jīng)了解到，DeepSeek作為開源模型，不僅免除了高額的授權(quán)費用，還大大降低硬件投入成本，中小銀行部署DeepSeek積極性高漲。不過，在目前的實踐中，銀行應(yīng)用DeepSeek尚處初中級應(yīng)用階段，更多為業(yè)務(wù)流程優(yōu)化而未涉及決策環(huán)節(jié)，仍有待切入關(guān)鍵領(lǐng)域為銀行創(chuàng)造價值。

成本低至ChatGPT的4%

據(jù)新華財經(jīng)不完全統(tǒng)計，從國有大行到地方城商行、農(nóng)商行再到民營銀行，目前不少于20家銀行相繼宣布接入或部署該模型，并嘗試將DeepSeek應(yīng)用于實際業(yè)務(wù)中，先行者多為中小銀行。

“DeepSeek的面世為中小銀行提供了一個高效、低成本的大模型應(yīng)用解決方案，有助于縮小其與大銀行在技術(shù)能力、數(shù)據(jù)資源和場景覆蓋方面的差距。”上海金融與發(fā)展實驗室首席專家、主任曾剛表示。

新網(wǎng)銀行副行長李秀生也認(rèn)為，開源大模型有著“低成本+本地化部署”優(yōu)勢，使得中小銀行也能實現(xiàn)智慧平權(quán)，將通用人工智能應(yīng)用于整體經(jīng)營活動。

“如果要接入ChatGPT，硬件和軟件都要投不少錢。我們測算過，如果我們接入ChatGPT實現(xiàn)7項基礎(chǔ)功能，軟硬件加起來要花費500萬元-600萬元?！币晃恢行°y行信息科技部內(nèi)部人士表示。

按照該行的測算，在實現(xiàn)同樣功能的前提下，接入DeepSeek的投入成本為接入ChatGPT的3.33%-4%。上述內(nèi)部人士表示，DeepSeek推出以后，該行迅速組織討論。經(jīng)測算，若使用DeepSeekR1蒸餾模型，實現(xiàn)之前想通過ChatGPT完成的7項基礎(chǔ)功能，硬件只需要投入20萬元?！霸谖铱磥恚珼eepSeek就是普惠式AI?！?/p>

太平洋證券分析師夏羋卬表示，在成本端，DeepSeek-V3/R1的API服務(wù)定價為每百萬輸入tokens 0.5/1元（緩存命中）和2/4元（緩存未命中），每百萬輸出tokens 8/16元，遠(yuǎn)低于OpenAI競品模型的定價，有利于大模型的商業(yè)化推廣和使用。

在奇富數(shù)科總裁周旭強看來，未來銀行將陸續(xù)引入DeepSeek模型，大型銀行將采取本地化部署，小型銀行可能會采用混合云架構(gòu)。

“DeepSeek的成本確實很低，尤其是和ChatGPT比起來，成本低太多?！敝苄駨姳硎?，從硬件投入來看，機構(gòu)不一定要買英偉達的芯片，也可以買華為、浪潮的，這塊成本可能就降低至1/10了。如果要和OpenAI比的話，成本可能是1/20。

光大信托普惠金融部副總經(jīng)理、CIC金融科技與數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展專家委員會委員祝世虎表示，DeepSeek等開源大模型的興起，降低了準(zhǔn)入門檻，再次實現(xiàn)了算力、數(shù)據(jù)與模型的新平衡。

“大模型帶來的技術(shù)與知識平權(quán)讓中小金融機構(gòu)得以迅速彌補能力短板。”百川智能副總裁鄧江表示，借助大模型的力量，中小型機構(gòu)能夠快速提升自身在特定領(lǐng)域的能力，同時憑借其業(yè)務(wù)靈活性快速拓展市場。這種優(yōu)勢使得這類機構(gòu)有可能在垂直細(xì)分領(lǐng)域迅速占據(jù)行業(yè)領(lǐng)先地位。

尚處于初中級應(yīng)用

新華財經(jīng)梳理了DeepSeek在銀行業(yè)目前已有的應(yīng)用場景，覆蓋了財報分析助手、行業(yè)研究；智能客服、網(wǎng)點廳堂數(shù)字人、AI財富管家；智能合同質(zhì)檢、報告撰寫、培訓(xùn)教材文本校驗；精準(zhǔn)拓客獲客、自動化估值對賬、智能信貸、智能風(fēng)控、智能研發(fā)等場景，基本處于初中級應(yīng)用階段。

在大型銀行中，工商銀行自主研發(fā)、全棧自主可控的大模型平臺——工銀智涌，引入DeepSeek，用以提升模型部署效率，壓降推理成本，提高吞吐量。此外，將DeepSeek應(yīng)用在構(gòu)建財報分析助手、AI財富管家等10余個場景。郵儲銀行旗下“郵智”大模型集成DeepSeek-V3模型及輕量級的DeepSeek-R1推理模型，復(fù)雜多模態(tài)、多任務(wù)處理、算力節(jié)約、效能提升等方面將得到增強。該行在“小郵助手”上應(yīng)用DeepSeek，實現(xiàn)增強精準(zhǔn)服務(wù)效能，更準(zhǔn)確地識別用戶需求，提供個性化和場景化的服務(wù)方案等。

在中小型銀行中，江蘇銀行依托“智慧小蘇”平臺，部署了微調(diào)的DeepSeek-VL2多模態(tài)模型和輕量DeepSeek-R1推理模型，應(yīng)用于智能合同質(zhì)檢和自動化估值對賬場景，提升金融語義理解的準(zhǔn)確率和業(yè)務(wù)效率；北京銀行攜手華為實現(xiàn)DeepSeek全棧國產(chǎn)化金融應(yīng)用，部署了DeepSeek-R1滿血模型、DeepSeek-V3模型、R1蒸餾模型和Janus Pro多模態(tài)模型，應(yīng)用于AIB平臺的京行研究、京行智庫、客服助手、京客圖譜等多個業(yè)務(wù)場景。

此外，重慶銀行利用DeepSeek大模型對智能客服知識庫進行深度解析，提升了語義理解和邏輯推理能力；青島農(nóng)商行則應(yīng)用于網(wǎng)點廳堂數(shù)字人、智能問答、報告撰寫、培訓(xùn)教材文本校驗等場景；蘇商銀行通過引入DeepSeek，結(jié)合原有大模型能力，提升了模型輕量化與高效推理方面的能力，應(yīng)用場景包括智能信貸、智能研發(fā)和智能風(fēng)控等。

據(jù)了解，蘇商銀行應(yīng)用DeepSeek V2多模態(tài)模型處理非標(biāo)材料，如表格、影像資料、文檔圖片等識別，提升信貸材料綜合識別準(zhǔn)確率至97%，并將DeepSeek R1推理模型集成到自主研發(fā)的“開發(fā)助手”，使核心系統(tǒng)迭代周期縮短30%。此外，該行將DeepSeek的蒸餾技術(shù)應(yīng)用于信貸風(fēng)控、反欺詐等20多個場景，使盡調(diào)報告生成效率提升40%，欺詐風(fēng)險標(biāo)簽準(zhǔn)確率提升35%。

金融壹賬通總經(jīng)理唐嘯公開表示，在實際應(yīng)用中，DeepSeek已在多方面顯著提升銀行業(yè)務(wù)效率。例如，在對公信貸業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)，DeepSeek能自動生成企業(yè)風(fēng)險報告與盡職調(diào)查報告作為參考，準(zhǔn)確性和全面性顯著提升，客戶經(jīng)理作業(yè)效率提高2.5倍，報告自動填充率達70%，輿情風(fēng)險分析準(zhǔn)確度超90%；在財富管理領(lǐng)域，DeepSeek結(jié)合檢索增強生成技術(shù)（RAG），能更好助力客戶經(jīng)理進行客戶財富分析、市場趨勢解讀與產(chǎn)品推介，提升服務(wù)質(zhì)量與精準(zhǔn)度。

不過，部分受訪業(yè)內(nèi)人士認(rèn)為，在目前的實踐中，DeepSeek在銀行中應(yīng)用更多為業(yè)務(wù)流程優(yōu)化而非決策，DeepSeek有待切入關(guān)鍵領(lǐng)域創(chuàng)造價值，如風(fēng)險管理、合規(guī)管理、客戶管理、業(yè)務(wù)拓展等方面。

中國銀河證券分析師張琦表示，實際中，DeepSeek等生成式AI在銀行中應(yīng)用較為基礎(chǔ)，更多體現(xiàn)為業(yè)務(wù)流程優(yōu)化的探索，例如智能客服、合同質(zhì)檢、估值對賬以及辦公流程的優(yōu)化，在財富管理、信貸評估與風(fēng)控、投資策略與戰(zhàn)略制定等決策領(lǐng)域存在一定的局限性，遠(yuǎn)未達到與銀行核心業(yè)務(wù)深度融合與大范圍推廣的標(biāo)準(zhǔn)。

“DeepSeek推出時間還較短，部分銀行剛剛才完成DeepSeek本地化部署，仍處于基礎(chǔ)應(yīng)用階段，未來可以觸達業(yè)務(wù)決策層?！敝苄駨娬J(rèn)為。

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編輯：幸驪莎

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