備受市場(chǎng)關(guān)注的“DeepSeek+銀行”應(yīng)用有了最新進(jìn)展。3月8日，中國(guó)工商銀行宣布已于近期在同業(yè)率先完成DeepSeek最新開(kāi)源大模型的本地化部署，并將其接入該行已有的“工銀智涌”大模型矩陣體系，推動(dòng)金融業(yè)務(wù)場(chǎng)景實(shí)現(xiàn)智能化升級(jí)。

“對(duì)商業(yè)銀行來(lái)說(shuō)，人工智能已經(jīng)從技術(shù)應(yīng)用升級(jí)為戰(zhàn)略必修課，這是商業(yè)銀行保持未來(lái)核心競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵，也是通向高質(zhì)量發(fā)展的必由之路，它讓銀行原來(lái)累積的各種海量數(shù)據(jù)變成了一種新資產(chǎn)。”中國(guó)工商銀行金融科技部副總經(jīng)理金海旻對(duì)經(jīng)濟(jì)日?qǐng)?bào)記者表示，人工智能在商業(yè)銀行的應(yīng)用，實(shí)際上就是通過(guò)技術(shù)推動(dòng)形成“智力密度、決策精度、運(yùn)營(yíng)效率”的正向飛輪，更好地促進(jìn)業(yè)務(wù)發(fā)展、服務(wù)客戶(hù)、管理風(fēng)險(xiǎn)，最終讓銀行變得更智能、更便捷、更懂客戶(hù)，進(jìn)而為開(kāi)展“人工智能+”行動(dòng)、做好數(shù)字金融大文章提供有力支撐，助力經(jīng)濟(jì)實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展。

拓寬智慧金融上限

“DeepSeek的邏輯分析能力比較強(qiáng)，它升級(jí)了工行已有的‘工銀智涌’大模型矩陣體系金融知識(shí)的數(shù)據(jù)邏輯分析引擎，也就是說(shuō)，它讓人工智能在知道‘?dāng)?shù)據(jù)是什么’的基礎(chǔ)上，更好地回答‘為什么會(huì)發(fā)生’‘未來(lái)會(huì)怎樣’等問(wèn)題，進(jìn)一步拓寬了智慧金融的上限。”金海旻說(shuō)，該行在2024年就已經(jīng)開(kāi)展DeepSeek-V1、DeepSeek-V2等開(kāi)源大模型的研究及部署應(yīng)用，2025年初又完成了DeepSeek推理大模型的本地化部署。

具體來(lái)看，金融服務(wù)主要發(fā)生了四方面變化：一是復(fù)雜決策的能力得到提升。以往的大模型擅長(zhǎng)處理文字，在結(jié)合數(shù)據(jù)、穿透性分析復(fù)雜的因果關(guān)系方面較弱。相比之下，具備邏輯推理能力的大模型可以通過(guò)多級(jí)邏輯推理和假設(shè)分析來(lái)解決這一問(wèn)題。

二是場(chǎng)景應(yīng)用得到全面滲透。以往大模型在相對(duì)簡(jiǎn)單的標(biāo)準(zhǔn)化場(chǎng)景下表現(xiàn)良好，但是難以處理需要深度推理的長(zhǎng)鏈條任務(wù)，而邏輯推理能力強(qiáng)的大模型可以通過(guò)長(zhǎng)周期規(guī)劃能力、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析能力等，應(yīng)對(duì)上述復(fù)雜問(wèn)題。

不少人都使用過(guò)電話銀行，接通人工客服后，用戶(hù)最關(guān)心自己的咨詢(xún)能否得到快速、準(zhǔn)確的解答。“從坐席接聽(tīng)客戶(hù)來(lái)電的那一刻起，員工助手‘工小慧’這個(gè)技術(shù)應(yīng)用就開(kāi)始在后臺(tái)運(yùn)作了，它能夠根據(jù)客戶(hù)提問(wèn)、搜索銀行知識(shí)庫(kù)并實(shí)時(shí)推薦答案。”金海旻說(shuō)，更重要的是，通話結(jié)束后，它能夠圍繞溝通過(guò)程、內(nèi)容等自動(dòng)生成摘要，為日后的類(lèi)似咨詢(xún)節(jié)約時(shí)間。此外，如果這些問(wèn)題在線上沒(méi)有得到解決、被轉(zhuǎn)到線下網(wǎng)點(diǎn)，它還能自動(dòng)生成工單，準(zhǔn)確記錄相關(guān)處理工作。

三是動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)控制能力得到提升。傳統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)控制更多依賴(lài)預(yù)設(shè)規(guī)則，例如黑名單匹配，但對(duì)新型金融欺詐的識(shí)別相對(duì)滯后，例如怎樣識(shí)別人工智能生成的虛假貿(mào)易背景等。強(qiáng)邏輯推理能力的大模型可以結(jié)合交易行為中的數(shù)據(jù)進(jìn)行異常邏輯鏈檢測(cè)、博弈推演防御，由此更好地應(yīng)對(duì)新型金融欺詐。

四是人機(jī)協(xié)作關(guān)系得到重塑。以銀行核心應(yīng)用場(chǎng)景之一的信貸審批為例，傳統(tǒng)大模型一般是直接給出答案，缺乏相應(yīng)的推導(dǎo)過(guò)程，具備邏輯推理能力的大模型可以在提供結(jié)論的基礎(chǔ)上，提供可解釋性的推理過(guò)程，更加全面地闡述決策依據(jù)。

“當(dāng)前，大語(yǔ)言模型在金融領(lǐng)域的潛力遠(yuǎn)未被完全挖掘，未來(lái)其應(yīng)用場(chǎng)景也將更廣泛。”上海金融與發(fā)展實(shí)驗(yàn)室主任曾剛認(rèn)為，在無(wú)障礙服務(wù)、智能投資顧問(wèn)、欺詐檢測(cè)與反洗錢(qián)、動(dòng)態(tài)定價(jià)與利率優(yōu)化等方面均可應(yīng)用大模型。此外，大模型還可參與銀行眾多的業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)，成為職員的好幫手。

加固風(fēng)控“護(hù)城河”

眾所周知，銀行業(yè)是經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)的行業(yè)，既然人工智能可以為信貸審批提供結(jié)論，那么接下來(lái)，在銀行的風(fēng)險(xiǎn)防控過(guò)程中，技術(shù)能否完全替代人？

“人始終是風(fēng)險(xiǎn)防控的核心與責(zé)任主體，人工智能則是輔助。”金海旻說(shuō)，“人要負(fù)責(zé)設(shè)計(jì)、采用各類(lèi)風(fēng)控模型，引入數(shù)據(jù)，并對(duì)最終的審批結(jié)果負(fù)責(zé)，這其中可能還會(huì)涉及具體場(chǎng)景的設(shè)計(jì)、模型使用時(shí)的微調(diào)訓(xùn)練、準(zhǔn)確率的判斷測(cè)試等，這些都要靠人來(lái)做最終決策。”

相比之下，人工智能為銀行的風(fēng)險(xiǎn)防控加固了“護(hù)城河”，其輔助作用主要體現(xiàn)在兩方面。一是提升處理效能，幫助一線的信貸人員查詢(xún)信貸制度、編寫(xiě)報(bào)告等，減少重復(fù)性勞動(dòng)；二是增強(qiáng)專(zhuān)業(yè)能力，為信貸審批人員提供風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估參考意見(jiàn)，幫助他們拓展評(píng)估視野，協(xié)助開(kāi)展數(shù)據(jù)分析判斷。“此前，工商銀行已經(jīng)基于大模型技術(shù)，輔助信貸審批人員開(kāi)展客戶(hù)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、財(cái)務(wù)杠桿分析等工作，今年引入DeepSeek-R1推理大模型后，我們第一時(shí)間升級(jí)了人工智能的財(cái)務(wù)分析場(chǎng)景，發(fā)現(xiàn)其分析質(zhì)量高于通用大模型水平，推理邏輯清晰，結(jié)論簡(jiǎn)潔鮮明，能夠更好地輔助信貸審批人員進(jìn)行客觀判斷，進(jìn)一步強(qiáng)化信貸風(fēng)險(xiǎn)防控水平。”金海旻說(shuō)。

“未來(lái)的主流工作模式將是人機(jī)協(xié)作，模型負(fù)責(zé)效率，員工負(fù)責(zé)判斷，雙方通過(guò)實(shí)時(shí)反饋實(shí)現(xiàn)持續(xù)優(yōu)化，團(tuán)隊(duì)協(xié)作也將更加緊密。”曾剛說(shuō)。

因此，接下來(lái)要平衡好人員和新技術(shù)的關(guān)系。“商業(yè)銀行要以開(kāi)放的心態(tài)順應(yīng)技術(shù)進(jìn)步趨勢(shì)，積極擁抱新技術(shù)。”中國(guó)郵政儲(chǔ)蓄銀行研究員婁飛鵬說(shuō)，從業(yè)人員要加強(qiáng)學(xué)習(xí)，不斷提高學(xué)習(xí)能力。特別是在技術(shù)不斷創(chuàng)新發(fā)展、未來(lái)有較多可能性的階段，商業(yè)銀行要提升科技人員隊(duì)伍實(shí)力，擁有足夠的科技人才儲(chǔ)備，將科技人才、業(yè)務(wù)人才有效融合，推動(dòng)業(yè)務(wù)與科技協(xié)同。

為大模型裝上“導(dǎo)航儀”

盡管人工智能在金融業(yè)具有廣泛的應(yīng)用前景，但市場(chǎng)也不乏擔(dān)憂(yōu)之聲，尤其高度關(guān)注大模型“幻覺(jué)”問(wèn)題。“人工智能大幅提升了人類(lèi)認(rèn)識(shí)世界和改造世界的能力，是新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的重要驅(qū)動(dòng)力量，也必然會(huì)對(duì)生產(chǎn)關(guān)系產(chǎn)生影響，但不可否認(rèn)，人工智能技術(shù)的發(fā)展也伴隨著一系列難以預(yù)知的風(fēng)險(xiǎn)挑戰(zhàn)，在安全、社會(huì)治理、道德倫理等方面帶來(lái)眾多新課題。”十四屆全國(guó)人大三次會(huì)議新聞發(fā)言人婁勤儉于3月4日在十四屆全國(guó)人大三次會(huì)議新聞發(fā)布會(huì)上表示。

“我們高度重視人工智能服務(wù)的準(zhǔn)確性與可靠性，目前已構(gòu)建三層防御體系，即數(shù)據(jù)治理、邏輯約束、人機(jī)協(xié)同，確保大模型應(yīng)用輸出的每一條建議都‘有據(jù)可依、有源可溯、有人可核’。”金海旻說(shuō)，通過(guò)三層防御，確保人工智能在回答問(wèn)題時(shí)，既有銀行家的嚴(yán)謹(jǐn)，又有老朋友的善解人意，為人工智能裝上“剎車(chē)系統(tǒng)”和“導(dǎo)航儀”，鼓勵(lì)技術(shù)創(chuàng)新的同時(shí)，守住金融安全底線。

婁飛鵬認(rèn)為，接下來(lái)，商業(yè)銀行要結(jié)合對(duì)技術(shù)的研判，建立應(yīng)急預(yù)案和風(fēng)險(xiǎn)管理框架。首先，DeepSeek作為人工智能工具，采用開(kāi)源模型方式，如果受到惡意攻擊，可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)被篡改或被破壞，給商業(yè)銀行的數(shù)據(jù)安全帶來(lái)新的挑戰(zhàn)，商業(yè)銀行要及時(shí)做好模型的安全防護(hù)和漏洞修復(fù)；其次，由于人工智能在決策過(guò)程中受歷史數(shù)據(jù)影響，它可能存在路徑依賴(lài)問(wèn)題，進(jìn)而造成模型精準(zhǔn)度不夠、決策違背常識(shí)倫理等問(wèn)題，商業(yè)銀行要定期審查、測(cè)試人工智能模型，建立完善的數(shù)據(jù)驗(yàn)證和糾錯(cuò)機(jī)制，努力提高生成信息的準(zhǔn)確性，減少人工智能幻覺(jué)；再次，商業(yè)銀行不論是接入還是本地化部署DeepSeek，都需要大量使用客戶(hù)數(shù)據(jù)，對(duì)此，銀行既要科學(xué)、合理地使用客戶(hù)數(shù)據(jù)，更要保護(hù)好客戶(hù)數(shù)據(jù)，防止由此造成的客戶(hù)信息泄露風(fēng)險(xiǎn)。（記者 郭子源）