伴隨開源AI大模型DeepSeek展現出廣闊的應用場景，從銀行、保險、證券到金融科技公司紛紛“嘗鮮”DeepSeek，探索相關應用場景，并加緊推進DeepSeek系列模型的本地化部署工作。業內分析認為，對DeepSeek等大模型的應用將進一步促進金融機構的數字化轉型，推動數字金融深度發展。

　　DeepSeek近期接連發布了V3和R1模型，基于其在數學、代碼、自然語言推理等任務上的超強性能，以及“低成本+高性能+高開放度”三重優勢，極大地降低了大模型企業級部署門檻。隨后，各行各業積極布局，金融機構亦加緊推進DeepSeek系列模型的本地化部署，應用場景多點開花。

　　浦發銀行在昇騰服務器上部署DeepSeek-R1671B千億級大模型，在業內率先實現全棧國產化算力平臺+DeepSeek大模型的金融應用。重慶農商銀行則宣布在其企業微信上線基于DeepSeek模型的智能助手應用“AI小渝”，未來將應用在智能風控、場景金融、數據決策等場景中。新網銀行在智能客服、貸后管理、智能營銷、智能研發、風險控制等多個領域，依托大模型技術，建設了一系列智能化助手，深入應用于多個效率瓶頸環節。

　　保險機構亦在加速行動。新華保險、人保財險、太平人壽等多家保險機構紛紛宣布接入DeepSeek模型，從賦能角度而言，提升效率、優化服務等是行業布局的主要邏輯。“之所以接入DeepSeek，主要在于公司對大模型技術在推動業務數字化轉型中的巨大潛力有著前瞻性的判斷。”太平人壽有關負責人接受記者采訪時表示，當前，太平人壽已在多個業務領域開展大模型應用探索，包括研發代碼助手、運營“添翼系統”知識引擎以及太平人壽AI助手。

　　金融科技領域，金融壹賬通宣布推出了自主研發的智能體平臺，并接入DeepSeek、通義千問等開源大模型，推出面向銀行業的全場景AI解決方案。

　　“樂信是國內最早部署和應用DeepSeek的金融平臺之一。”樂信CTO陸勇告訴記者，樂信在DeepSeek基礎之上，通過樂信金融專屬數據預訓練、業務數據精調，打造專屬于樂信的金融垂直Al大模型“奇點”，并加速在公司業務多個領域落地應用。研發提效方面，公司大模型已實現研發人員100%落地應用，全年提出質量改進建議21萬次，有效助力研發人員編碼效率提升約35%。

　　此外，匯添富基金、諾安基金、萬家基金等十余家公募基金公司已部署DeepSeek大模型，力推向科技驅動型基金公司轉型。

　　作為開源AI大模型，DeepSeek無疑將為金融業帶來新的可能性。上海金融與發展實驗室主任曾剛對記者表示，大語言模型等在金融領域的應用已從輔助工具階段邁向核心生產力階段，從“試驗階段”進入“深度融合階段”。它不僅為金融業提供了可復用的技術框架，更預示著金融行業將朝著智能化、個性化和高效化的方向發展。

　　招聯首席研究員董希淼表示，金融行業擁有大量用戶群體，積累了海量數據，是大模型應用的優質場景。當前，金融業對大模型的應用基本上為兩種模式，其中一種是自行開發模式，如多家銀行先后披露了其在大模型領域的探索及應用；另一種是合作模式，如一些機構選擇與科技公司合作，利用科技公司大模型為自身業務賦能。

　　對DeepSeek等大模型的應用將進一步促進金融機構的數字化轉型。此前，中國人民銀行等七部門聯合印發《推動數字金融高質量發展行動方案》，提出加快金融機構數字化轉型，促進數字金融健康發展。

　　董希淼表示，金融機構、科技公司如果能夠深度運用以大模型所代表的生成式人工智能（GAI），大力推進數字化轉型，持續創新產品服務，不斷提升用戶體驗，就可能走出一條差異化、特色化的發展之路。從這個意義上講，大模型不但將成為金融業的數字化勞動力，還將促進金融機構數字化轉型，推動數字金融深度發展。

　　盡管DeepSeek的應用前景廣闊，但其帶來的數據安全與隱私風險亦不容忽視。

　　對此，多家機構在接受采訪時表示，已通過本地化部署保護數據安全。新網銀行副行長李秀生表示，目前，新網銀行已經建立一整套管理流程，在引入大模型時開展安全評估，訓練大模型時采取數據脫敏的方式，以做好數據安全防護。同時，采取本地化部署，未來積極探索數據安全要求不降低的情況下的云服務。

　　太平人壽有關負責人介紹，在各項應用中，太平人壽采用數據脫敏、敏感信息過濾及嚴格的文檔權限管理策略，確保每一條數據在傳輸、存儲與處理過程中的安全性。另外，太平人壽的大模型都是本地化內網部署，防止內部數據泄漏的同時提供了大模型問答能力。