2025年开年，DeepSeek以低成本、高性能、开源化的服务模式爆火，也为银行业带来了新的发展机遇。诸多商业银行迅速反应、快速入局，纷纷引入DeepSeek模型的本地化部署，探索深入业务场景的AI应用及其对业务的赋能。

DeepSeek引燃银行多场景应用探索热潮

银行机构积极布局DeepSeek大模型，当前，众多银行在官网宣布引入DeepSeek模型，招商银行、工商银行、海安农商银行、微众银行等在公开渠道表示正积极在财富管理、智能风控、智能营销等方面部署和应用探索。

首先，智能交互场景的布局，邮储银行的智能客服场景“小邮助手”，青岛农商银行运用DeepSeek提升服务体验与人力节省。其次，流程自动化场景应用，江苏银行在智能合同质检场景利用DeepSeek优化风险模型、实现邮件分类等流程自动化。再次，应用于智能决策场景，微众银行、苏商银行等将DeepSeek嵌入风控审核，整体促进审批效率与准确性提升；北京银行运用到AIB平台京行研究、京行智库等场景，促进优化推理性能。最后，技术开发场景，苏商银行利用DeepSeek－R1提升代码采纳率、缩短核心系统迭代周期等。

各家银行基于自身研发大模型的基础和成果，结合业务场景特性选择DeepSeek模型，重点在智能交互、流程自动化、智能决策、开发支持等类型场景深入探索运用，头部机构开始向业务价值链高端延伸，中小银行聚焦场景化突破，整体呈现“基础能力标准化＋核心业务特色化”的发展格局（如图）。

DeepSeek赋能银行机遇与挑战并存

DeepSeek大模型以其创新的架构设计、高效训练与低成本、强大的多任务与推理能力，迅速在金融领域引爆部署和应用热潮。根据易观千帆数据监测，DeepSeek上线后短时间内于2月6日的日活达到峰值2310.44万，成为增长最快的AI应用。对银行而言，DeepSeek模型的引入既是机遇，也有一定的挑战。

机遇主要体现在，一是降本增效，DeepSeek凭借卓越的多模态处理和推理优化技术，显著降低运营成本；二是差异化竞争力构建，国有大行依托开源框架构建自主模型生态、股份制银行强化垂直场景创新、城商银行深耕区域场景、农商银行提升普惠金融服务效率；三是提升用户体验，并为银行推动NPS提升注入强劲动力。

具体来看，国有大行可注重技术引领和生态构建，借助DeepSeek升级自主模型生态，并通过全场景渗透发挥生态协同优势，实现从“辅助工具”到“决策中枢”的升级；股份行可着力差异化创新与效率竞争，通过垂直场景突破和敏捷开发能力，提升经营效率；城商银行及农商银行等可通过本地化深耕和技术普惠，借助DeepSeek的低成本优势实现技术追赶，深化普惠金融，本地化服务建立区域壁垒。

在挑战层面，绕不过银行机构面临的若干核心问题，首先是数据安全与合规性考验，大模型依赖海量数据训练，而银行客户信息敏感度高，这将增加数据泄露风险和合规压力。其次是技术可解释性瓶颈，DeepSeek的“黑盒”特性导致信贷审批、反欺诈等场景的决策逻辑难以透明化，影响决策的公信力，且可视化工具开发成本的增加。最后是基础设施与人才失衡，中小银行的系统相对陈旧，难以支撑大模型部署，同时，金融科技复合型人才短缺，制约模型迭代速度与效率。

DeepSeek对银行来说，既是普惠机遇，更是智能密度试金石，技术开源降低门槛的同时，数据治理与场景深挖能力将成决胜分水岭。

AI大模型在金融领域正由辅助工具向核心业务渗透，将遵循“效率革命—场景重构—生态变革”的路径发展。未来，类DeepSeek等AI大模型将重塑金融业价值创造模式，短期提效，中期重构场景，长期催生新金融范式，推动金融业向“智能密度竞争”跃迁。