DeepSeek：中小银行拥抱金融大模型的新希望

摘要： DeepSeek AI大模型的出现，正在改变银行金融大模型的研发策略。其较低的数据训练成本，为大型银行和中小银行都带来了新的机遇。对于股份制银行而言，DeepSeek降低了GP...

DeepSeek AI大模型的出现，正在改变银行金融大模型的研发策略。其较低的数据训练成本，为大型银行和中小银行都带来了新的机遇。

对于股份制银行而言，DeepSeek降低了GPU等硬件投入，提升了金融大模型研发的投入产出比。他们正在测试DeepSeek在智能客服和内部办公等场景中的应用效果，希望实现降本增效。

中小银行则对DeepSeek更为关注。由于资金和资源有限，他们通常难以承担大型金融大模型的研发成本。DeepSeek的低成本特性，使他们有机会自主研发金融大模型，缩小与大型银行之间的差距，从而在普惠金融、信贷风控、财富管理等领域提升效率。

除了成本优势，DeepSeek在数据训练成本、生成内容准确性和投入产出比等方面也展现出潜力。一些城商行已开始探讨基于DeepSeek开源大模型进行二次开发的可行性，希望借此在智能客服、信贷风控等方面实现突破。

DeepSeek的低算力需求也解决了银行在AI Agent研发应用中面临的算力瓶颈问题，加速了AI Agent在银行的应用进程。但是，AI Agent的应用也面临着技术成熟度、数据隐私保护和合规等挑战。

总而言之，DeepSeek的出现为银行，特别是中小银行，提供了一个更经济高效的途径来研发和应用金融大模型，从而推动金融行业高质量发展。但同时，银行也需要关注数据安全、合规性和AI Agent技术的成熟度等问题。