DeepSeek正成为中国银行业加速智能化、数字化转型的关键技术之一。
国有大行（如工商银行、邮储银行、建设银行）已经在其各自的业务中广泛应用DeepSeek，推动金融服务从“信息化”迈向“认知化”。具体来说，银行在多个领域利用DeepSeek模型，包括：
**智能客服升级**：银行通过DeepSeek增强原有智能客服系统的逻辑推理能力与语义理解，优化客户服务体验。例如，邮储银行通过集成DeepSeek-V3模型和轻量级的DeepSeek-R1推理模型，提升了“小邮助手”在远程银行服务中的表现。
**业务流程优化**：银行利用DeepSeek的强推理和复杂数据处理能力，推动财报分析助手、AI财富管家等工具的智能化升级，提升工作效率与决策质量。
**智能决策与风险管理**：例如，苏商银行通过DeepSeek的蒸馏技术优化信贷风控模型，显著提高了欺诈风险标签的准确性。 **智能营销与客户洞察**：建设银行借助DeepSeek优化了文生图功能，提升了营销内容的精准性。
深化应用与技术架构
这些银行普遍选择自行搭建大模型技术体系，以确保数据隐私和安全。虽然DeepSeek的私有化部署相对简化，周期缩短，但银行依旧看重独立构建和定制模型的能力。尤其在金融行业，数据安全是优先考量的因素。
从“信息化”到“认知化”的转变
朱国平指出，金融业正在从传统的“信息化”模式（即基于大数据与基础IT设施进行的信息处理和服务）向“认知化”转型。DeepSeek的技术不仅仅是为了替代重复劳动，更重大的是通过增强认知能力和推理能力，优化和创新金融业务流程及模式。
银行借助DeepSeek实现高效业务流程，优化客户体验，提升决策效率。这使银行能够更好地服务于客户，满足个性化和智能化的需求。DeepSeek正在推动中国银行业向更高层次的智能化发展，并且加速了金融行业的数字化转型，带来技术革新和服务模式的巨大变化。
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