中国工商银行率先完成DeepSeek大模型本地化部署，推动智能金融升级

在智能金融的浪潮中，中国工商银行近期宣告了一项重要进展：该行已于3月8日率先在同业中实现了DeepSeek最新开源大模型的本地化部署，并成功将其集成到现有的“工银智涌”大模型矩阵体系中。这一举措旨在加速金融业务场景的智能化升级，并进一步提升银行的业务效率和服务质量。

人工智能：金融行业的战略必修课

中国工商银行金融科技部副总经理金海旻在接受采访时表示，人工智能的引入不仅是技术应用的深化，更是金融机构未来核心竞争力的关键。通过对海量数据的分析和挖掘，人工智能将这些数据转化为新资产，为企业高质量发展提供支持。“可信的数据分析和智能化决策将形成正向反馈机制，促进银行业务的全面发展。” 他说。

拓宽金融服务的智能边界

DeepSeek大模型的本地化部署，意味着银行在逻辑分析和决策能力方面获得了显著提升。金海旻指出，DeepSeek不仅能够理解“数据是什么”，更能应对诸如“为什么会发生”与“未来将如何”等复杂问题，从而大大拓宽了智慧金融的应用极限。近年来，工商银行已陆续开展DeepSeek-V1、DeepSeek-V2等项目的研究及部署，以推动智能金融的整体进步。

具体来看，DeepSeek的引入使得金融服务在以下几方面实现了提升：

1. 复杂决策能力的增强：传统大模型在处理大规模文本时有效，但在深度因果分析中相对薄弱。具备逻辑推理能力的DeepSeek能够通过多级逻辑推理来解决复杂问题，使决策愈加精准。

2. 场景应用的全面渗透：之前的大模型往往只能在标准化的场景下发挥作用，面对需要深度推理的情况时无能为力。而DeepSeek的逻辑推理能力使其能够成功应对复杂且动态变化的金融场景，提升客户体验和满意度。

3. 动态风险控制能力的提升：传统风险控制往往依赖于固定规则，而DeepSeek通过分析异常交易链的逻辑关系，能够识别新兴金融欺诈。这种智能化的风险控制手段，使得银行的反欺诈措施更加灵活和高效。

4. 重塑人机协作关系：以信贷审批为例，DeepSeek不仅提供还包括背后的推理过程。这种透明度让信贷人员不仅能得到有效答案，还能够理解决策的基本逻辑，加深人机协作的深度。

强化金融安全与合规监管

随着大模型在金融行业的迅猛发展，安全隐患和合规问题也随之而来。金海旻强调，虽然人工智能为信贷审批等业务提供了极大的便利，但人始终是风险控制的核心。他指出，人工智能应作为辅助工具，帮助人类提升效率和专业能力。在信贷审批过程中，人工智能可以提供诸如客户风险评估、财务分析等辅助意见，而最终的决策仍需由专人负责。

为了应对人工智能应用可能带来的风险，中国工商银行建立了三层防御体系，确保每一条模型输出建议都可追溯、可靠。同时，金海旻强调，在推动技术创新的过程中，必须始终坚守金融安全底线。

应对挑战与展望未来

尽管DeepSeek带来了诸多革新，但市场也对其存在的“幻觉”问题表示关注。金海旻对此表示高度重视，并计划与专家合作，持续优化模型的准确性和可靠性。他提到，人工智能的决策受到历史数据的影响，未来必须定期审查和测试模型，以避免决策失误。

未来，中国的商业银行需要在保持高水平的技术应用与保障客户信息安全之间找到平衡。娄飞鹏指出，金融机构需以开放的心态迎接技术进步，加大对科技人才的培养和引进力度，确保技术与业务的紧密结合，以便在竞争日益激烈的市场环境中占据优势。

中国工商银行在DeepSeek大模型本地化部署方面的领先举措，标志着智能金融的新一轮升级。这不仅是对金融服务智能化的探索，更是未来数字金融行业转型与创新的坚实一步。宏观经济日趋复杂，商业银行如何在新技术的助力下持续升级，值得我们期待。