DeepSeek近期接连发布了V3和R1模型，展现出广阔的应用场景，各行各业“跑步上车”。尤其是金融业，从银行、基金到保险、证券，均在加紧推进DeepSeek系列模型的本地化部署工作，AI大战再度“硝烟四起”。
2月2日，海安农商银行微信公众号称，“DeepSeek，你也太懂海安农商银行了吧！”DeepSeek从资本实力、市场份额、服务质量、风险管理、金融产品、社会责任、技术支持、员工素质等维度对海安农商银行进行分析，相当于做了一次自我宣传。
“苏银数字金融”公众号称，江苏银行依托“智慧小苏”大语言模型服务平台，成功本地化部署微调DeepSeek-VL2多模态模型、轻量DeepSeek-R1推理模型，分别运用于智能合同质检和自动化估值对账场景中，通过引入DeepSeek大语言模型，“智慧小苏”在复杂多模态及多任务场景处理能力、算力节约、效能等方面得到进一步提升。
业内人士表示，DeepSeek-R1推理模型具备强大的推理能力，能够处理复杂的金融数据和任务，同时擅长上下文处理和复杂任务处理，训练成本较低，具备较高的性价比，能够在智能客服、智能投顾、风险管理等应用领域提升银行的工作效率。
从江苏银行方面提供的数据来看，通过应用R1推理模型，结合邮件网关解析处理能力，实现邮件分类、产品匹配、交易录入、估值表解析对账全链路自动化处理，识别成功率达90%以上，目前已初步实现业务集中运营，按照平均手工操作水平测算，每天可减少9.68小时工作量。
另有国有银行人士表示：“DeepSeek大模型引起关注，其R1大模型的开源性质为银行带来新机会，行内已开展相关研究，假期结束后将加快相关技术的讨论，预计将应用在智能投顾、智慧客服、风险监控、合规管理等业务领域。”
在公募基金行业，近段时间以来，包括汇添富基金、富国基金、诺安基金等在内的十余家公募基金公司宣布已部署DeepSeek大模型。
其中，汇添富基金宣布，已完成DeepSeek系列开源模型的私有化部署，并将应用于投资研究、产品销售、风控合规、客户服务等核心业务场景。
诺安基金宣布完成DeepSeek金融大模型的本地化部署，并推出基于主流AI开源框架自主研发的“诺安AI助手”，于投研分析、客户服务、风险管控等核心业务场景启动试点应用。
在保险业，中国平安称，该公司多年来持续深化人工智能、大数据技术研究与应用，推进全面数字化转型工程。目前正在积极研究、部署相关大数据开源平台的深度融合发展，助力“综合金融+医疗养老”生态圈建设、赋能金融主业提质增效。
在金融科技领域，多家机构也开始行动。刚刚过去的周末，金融壹账通宣布推出了自主研发的智能体平台，并接入DeepSeek、通义千问等开源大模型，推出面向银行业的全场景AI解决方案。
国泰君安分析师李博伦认为，本地部署大模型或将成为金融企业的普遍选择。
李博伦称，金融业由于行业的特殊性，往往对于数据的安全性要求高于其他行业。金融企业一般选择将数据存放在本地。DeepSeek-R1发布后，金融企业用相对较低的成本即可在本地部署一流能力的大模型，可以将本地数据与大模型结合，打造企业专有模型，更有针对性地赋能各个场景。
对于金融IT公司而言，李博伦认为，金融IT公司具备服务能力，助力金融企业将业务中积累的海量数据进行清洗和归类，向量化后投喂给本地大模型做微调，为客户定制专有模型。同时，金融IT公司深耕金融行业多年，积累大量行业Know-How，有助于将客户的业务与专有模型能力进行结合，打造属于客户自身的AI工作流、RAG（检索增强生成）管道，以及定制专属Agent（代理人）等。
作为新基建，AI大模型的研发以及场景落地应用一直是金融业的重点工作之一，尤其是银行业，在加速数智化转型的背景下，银行业面临效率提升、风险管控、客户体验优化等多重挑战。传统技术方案难以满足日益复杂的场景需求，而AI大模型的崛起，为行业带来了新的突破口。
金融壹账通银行事业部智能语音团队AI产品总监史文彬表示，DeepSeek发布的V3、R1模型是具有优秀通用综合能力的MoE（多专家）架构大模型，多方的评测结果显示其在各项能力上都得分领先，因此在银行业已经应用大模型的业务场景都普遍适用。
北京社科院副研究员王鹏认为，DeepSeek在应用过程中面临着数据质量、模型可解释性和市场适应性等挑战。银行需要建立严格的数据质量管理体系，确保数据的准确性和完整性。同时，也要加强对DeepSeek模型的理解和解释，提高模型的可解释性和透明度。此外，还要不断根据市场变化调整DeepSeek的应用策略，确保其能够适应银行的实际业务需求。安 卓 陈君君