【DeepSeek】DeepSeek金融朋友圈扩容 - 消金公司加速本地化部署

　　DeepSeek金融朋友圈持续扩大。最近，记者了解到，多家消费金融公司正在推进接入DeepSeek大模型的工作，将大模型应用于产品营销、风险控制、客户服务、贷后管理等多个场景，进一步为消费金融领域的智能化建设探索创新解决方案。

　　业内人士表示， 人工智能 技术在金融领域的巨大发展前景，为塑造产业新业态打开大门。同时， 人工智能 大模型在应用进程中也有可能造成 数据安全 问题，如何确保金融数据的安全存储、传输、处理，防止数据泄露和滥用，这是包含消费金融公司在内的各类金融机构需要面对的挑战。

　　多家消金公司接入DeepSeek

　　最近，中信消金、马上消金、海尔消金、中邮消金等许多家消费金融公司正在推进接入DeepSeek大模型的工作。

　　中信消金日前宣布，公司基于自主研发的“信智”一条龙大模型服务平台成功接入DeepSeek大模型，并率先应用于智能质检与知识库检索两大业务场景，其成为首批接入前沿领先AI大模型的消费金融公司。

　　据中信消金介绍，“信智”大模型服务平台通过混合专家框架（MoE）与知识图谱语义检索技术的结合，明显提升了大模型性能。此次DeepSeek大模型的应用，使“信智”大模型服务平台在多任务处理能力、算力节约、效能提升等方面加速成长，进一步为金融领域复杂场景问题提供了更优解决方案。

　　中邮消金日前透露，DeepSeek大模型为消费金融领域的智能化建设提供了创新解决方案，同时在营销场景、风控、客服能力、贷后管理等方面也造成了众多业务创新机会。该公司在2024年完成了大模型的一条龙部署，已将DeepSeek大模型作为基座大模型之一。未来，公司还会持续深化DeepSeek大模型在业务场景中的应用。

　　“从金融业实践来看，DeepSeek大模型在信息收集处理、反欺诈、信贷风控、客户服务等方面有广阔的应用前景。另外，因DeepSeek大模型的免费属性，其还可降低金融机构应用大模型的门槛和成本。”招联首席研究员董希淼表示。

　　优化多个业务场景

　　作为一款开源的大模型，DeepSeek大模型为消费金融领域造成了较强的部署应用灵活性。多位业内人士对记者说，消金公司接入DeepSeek大模型可进一步优化用户信用评分模型，并通过智能客服为客户提供全天候服务。

　　“利用DeepSeek大模型分析用户的消费行为、还款记录等数据，帮助我们构建精准的信用评分模型。同时，其可识别异常交易和行为，方便我们提前介入控制风险。”某消金公司数字金融业务职员向记者表示。

　　“AI客服是DeepSeek大模型在消金领域主要应用场景之一。通过自然语言处理技术，AI客服可自动回答用户的常见问题，全年无休，提供7*24小时的客服支持，并通过分析用户的情感状态，提供更加人性化的服务和陪伴。”上述职员说。

　　催收业务也是DeepSeek大模型在消金领域的重要应用场景。“在智能质检方面，我们借助DeepSeek大模型技术，让客服与催收业务的语音识别综合准确率升至97%，较传统 人工智能 解决方案提升5个百分点，前置防范信贷风险能力有效提升。”中信消金相关人士表示。

　　另外，在知识库检索方面，有消金公司人士对记者说，可借助DeepSeek大模型，实现在 海量数据 中精准提取消费金融专业知识、政策法规及市场动态，构建实时更新的智能知识库，实现检索智能化，助力公司智能决策能力加速提升。

　　注意防范风险

　　 国泰君安 计算机行业顶级分析师李博伦表示，本地化部署DeepSeek大模型或成为金融企业的普遍选择。金融领域具有特殊性，对于数据的安全性要求往往高于其它行业。为此，监管职能部门出台了《银行保险机构 数据安全 管理办法》《金融 数据安全 数据安全 分级指南》等规定，对于金融数据的安全性有较为严格的要求。

　　李博伦认为，金融企业为严格遵守有关规定，一般选择将数据存放在本地。DeepSeek-R1大模型发布后，金融企业用相对较低的成本即可本地化部署具有一流能力的大模型，可以将本地数据与大模型相结合，缔造企业专有模型，更有针对性地赋能多个场景。

　　“近年来，包含消金公司在内的金融机构在 人工智能 领域展开积极探索，主要有两种模式：一种是自行开发，另一种是利用科技公司大模型为自身业务赋能，但在这些模式下，非开源大模型昂贵的授权费用和定制开发成本和对硬件算力的较高要求，让部分金融机构难以负担，同时‘黑箱’特性难以满足金融领域对合规性的审查要求。而DeepSeek大模型可以解决上述难题。”某金融科技公司相关业务人员表示。

　　但在金融领域引入AI技术时， 数据安全 风险也随之而来。“金融机构对 数据安全 和隐私保护有严格要求。金融机构涉及大量敏感数据，大模型的应用可能增加数据泄露、滥用的危险，侵害消费者的合法权益。而当前对于AI技术的监察管理尚未形成统一标准，大模型在金融领域的部分应用可能面临法律风险。”上述金融科技公司相关业务人员说。

　　“在数字技术创新不断涌现的环境下，如何实现拥抱技术进步和确保金融安全与社会安全的平衡，越来越受到业界关注。”董希淼表示，“ 人工智能 在金融领域的巨大发展前景，为塑造产业新业态打开大门，有望形成新质生产力。同时，加快应用大模型也有可能发生侵犯隐私权、著作权等方面的问题。如何施展积极作用、降低不良影响，助推数字金融高质量发展，是金融业 人工智能 技术运用方面务必着力解决的问题。金融机构在应用大模型进程中，应将强化数据信息安全和隐私权保护的理念内化于血液中，以最严格的措施确保数据信息和隐私安全。”