低成本、高精度，DeepSeek或助力中小金融弯道超车

农历新年期间，中国AI初创公司深度求索（DeepSeek）凭借其低成本、高性能的大模型技术，在金融领域掀起了一场静默的算力革命。业内专家表示，AI技术很早就在金融业中有落地应用，从合同质检到高频交易，从合规审查到智能投研，DeepSeek的落地应用可能会提升整体的逻辑效率。

有报道称，江苏银行在近日宣布，通过本地化部署微调的DeepSeek-VL2多模态模型和轻量级DeepSeek-R1推理模型，已成功应用于智能合同质检与自动化估值对账场景。该系统可实时挖掘海量金融数据，将原本需数小时的人工审核流程压缩至分钟级，错误率降低至0.3%以下。

江苏银行智慧小苏架构

在证券领域，某头部券商利用DeepSeek-R1构建的智能投研系统，实现了对非结构化数据的动态解析。传统分析师需数周完成的行业研究报告，该系统通过混合专家模型（MoE）可在48小时内生成，并附带完整的逻辑推理链条。

业内专家表示：“DeepSeek的价值不仅在于技术突破，更重要的是颠覆了金融科技的成本结构。”某股份行首席技术官指出，此前银行大模型依赖境外技术，部署成本高昂且存在数据安全风险，而DeepSeek的本地化方案将训练成本降至同性能模型的1/5，为中小金融机构提供了弯道超车的机会，“这是一场效率与成本的博弈，尤其是在国内外人工智能技术交替赶超的前体下”。

然而，挑战依然存在。浙商证券报告显示，尽管DeepSeek推理能力已达国际一线水平，但模型幻觉问题仍未完全解决。某国有大行科技部负责人在采访时表示：“在信贷风险评估等场景中，AI决策的不可解释性可能引发合规争议。我们正尝试通过‘模型沙盒’机制，在可控范围内测试其边界。”

记者了解到，DeepSeek的核心突破在于其架构设计。不同于传统千亿参数模型对算力的极致依赖，其MoE架构通过动态激活专家模块，在16.8亿参数规模下即可实现97.3%的病灶识别准确率——这一技术路径被复用于金融数据建模，使普通服务器也能承载高频交易策略的实时优化。

“这相当于用‘经济舱’的价格提供了‘头等舱’的服务。”一位华尔街对冲基金技术总监透露，其团队采用DeepSeek图神经网络后，利率衍生品对冲精度提升至小数点后五位，且在2023年美债闪崩事件中提前27秒预警风险。

目前二级市场已率先反馈这场变革。2月5日，中证金融科技主题指数单日大涨超4%，拓尔思、润和软件等DeepSeek合作厂商涨停。金融科技ETF（159851）成交额激增近五成，显示投资者对AI赋能金融的长期信心。

中信建投分析师认为，未来三年金融科技将呈现“双轨进化”：头部机构聚焦自有模型研发，中小机构则通过DeepSeek等开放平台快速接入智能服务。这场竞赛的终局，或将重塑全球金融权力的技术底座。

DeepSeek的崛起，既是国产大模型的里程碑，也是全球AI竞赛的转折点，网友戏称“这是国运级别的里程碑”。当技术创新从实验室渗透至资产负债表，金融业或将迎来继互联网之后的第二次“脱媒革命”。不过，正如某风控专家所言：“AI不会取代银行家，但会用AI的银行家必将淘汰那些固守成规的人。”