DeepSeek：机遇还是挑战？

转自：中国银行保险报网

编者按：

近期DeepSeek持续火爆，金融机构纷纷宣布接入。有观点认为，DeepSeek将成为现象级应用，金融行业要抢抓机遇；也有观点认为，DeepSeek尚不稳定，短中期可以尝试，长期来看有待验证。《中国银行保险报》记者通过调研了解，为读者呈现专家学者及行业人士的观点与思考。

□本报记者 苏洁

凭借颠覆性的低训练成本、高推理性能和完全开源等特性，国产AI大模型DeepSeek持续火爆。DeepSeek究竟有什么魅力？

为传统业务提质增效

“DeepSeek不是终点，而是银行业智能化长征的新起点。”行业人士这样评价当下的DeepSeek。

银行业是大模型应用最早，也最广泛的领域之一。因此，DeepSeek一经推出，银行业就快速抢占先机，宣布推出一系列应用和成果。

招联首席研究员、上海金融与发展实验室副主任董希淼表示，金融行业拥有大量用户群体，积累了海量数据，是大模型应用的优质场景。ChatGPT、DeepSeek等生成式人工智能等大模型技术会加速银行数字化转型的效率和质量，是商业银行高度重视的发展方向。

工商银行技术人员认为，人工智能在银行业的快速渗透是技术发展与行业需求共同推动的必然结果。从ChatGPT到DeepSeek，大模型技术的迭代本质上反映了金融机构对效率提升、成本优化和服务创新的迫切需求。

素喜智研高级研究员苏筱芮指出，从ChatGPT到DeepSeek，技术的发展迭代是大势所趋，DeepSeek模型所具备的应用能力多元，拥有强大的逻辑推理和自然语言处理水平，且能够实现高性价比的部署。此外，DeepSeek的母公司专长于私募基金，拥有更强的金融基因，由此被更多金融机构所偏好，拥抱DeepSeek并积极布局将成为金融机构的短中期趋势。

目前多家险企和保险中介宣布接入DeepSeek，让保险业看到了更多的可能性。

近日，《中国银行保险报》记者获悉，泰康保险集团宣布接入DeepSeek大模型，打造大健康科技能力，将针对重点领域、重点场景进行DeepSeek模型精调、训练，助力日常管理、销售支持、理赔质检、代理人培训、医养康险一体化等应用场景。据泰康科技运营相关人士介绍，泰康用“AI驱动+知识驱动+新型人机交互”的理念，帮助企业降本增效和赋能代理人销售、增员、培训等成效显著。

泰康在线科技负责人表示，DeepSeek的价值体现在三个维度：一是效率重构，通过自然语言处理与机器学习，AI替代传统人工咨询、核保、理赔等环节的重复性工作。二是风控升维，大模型的多模态数据处理能力打破传统精算的数据边界。三是体验革命，将保险从被动购买转化为主动风险管理服务，重塑消费者认知与行业价值定位。

弘康人寿AI技术负责人何洋洋认为，DeepSeek为保险行业带来的机遇在于“效率提升+服务升级+模式创新”。AI并非简单替代人力，而是通过人机协作重塑行业生态。与此同时，代理人从“销售执行者”转向“需求架构师”，掌握AI工具的高级代理人产能将获得极大提升。

2月19日，保险经纪公司慧择透露，公司APP将全面焕新，用户可在慧择平台首页体验到满血DeepSeek R1提供的保险咨询服务。据悉，2024年慧择旗下国际品牌Poni Insurtech成功收购了越南领先的数字化保险科技平台Global Care，对此，慧择相关负责人表示，不排除在后续相关政策及市场机遇成熟时将DeepSeek引入旗下越南保险平台Global Care的可能性。

慧择科技产品负责人认为，对中国人工智能行业而言，此类技术输出可向国外企业及消费者更好地展现中国AI模型在复杂场景下的应用潜力，与此同时，通过跨境保险场景的实践反馈，或可为中国险企探索“技术+场景”双驱动“出海”路径提供经验。

2月19日，水滴公司宣布正式接入DeepSeek模型产品，进一步完善保险大模型的生态战略部署。在为业务发展注入强劲动力的同时，助力保险经纪人转型为专家型顾问。

据悉，此前，水滴公司陆续推出“AI大模型保险质检解决方案”，基于大模型上下文语义理解和长文本推理能力，能够深入理解复杂对话、用户意图和情感态度，识别更隐蔽和复杂的质检规则。水滴公司相关负责人表示，以DeepSeek为代表的“大模型”技术能力的突破，将为保险行业高质量发展转型带来全新的机会。

DeepSeek持续火爆，对于券商同样具有吸引力。东海证券相关负责人称，对于中小券商而言，之前大模型本地化部署和验证面临着技术路线选择、建设成本大、业务场景适配难度大等挑战。DeepSeek模型相对平民化，极大地激发各家券商下场真试、真用、真探索的热情。基于通用模型进行适配训练后形成的专用模型将会爆发出更大潜力，激发更多间接提质增效、直接业务创收的可能。

新一轮AI竞赛开启

目前腾讯云、百度智能云、阿里云、京东云等大厂和科技企业陆续接入DeepSeek模型应用服务，对于科技企业而言，是否将迎来新一轮的发展机遇和市场竞争？

金融壹账通银行事业部数字化零售语音总经理汪滔介绍，目前对进行大模型输出的科技企业而言，出现了两极分化的现象：一类是深耕细分行业垂类模型、不具备训练基座大模型能力的技术公司正在积极拥抱DeepSeek，快速提升原有模型的推理能力、优化客户体验；另一类是以基座大模型为主打产品的技术公司如履薄冰，无论是收费的闭源模型还是免费的开源模型，都在不断检视关于“为什么不能做出像DeepSeek那样训练成本低且效果强大的模型”“未来是降价还是开源”的问题。

汪滔认为，当下，提供金融科技产品和解决方案的厂商会迎来一波市场需求的增长。市场的井喷也会吸引更多金融服务供应商的加入。

恒生电子首席科学家、恒生研究院院长白硕表示，DeepSeek给金融行业的AI应用带来了很多机会：首先是更加“聪明过人”，为完成金融行业复杂推理任务提供了大量高质量的思维链；其次是更加“善解人意”，使“语控万数、语控万物”的理念在金融行业得以更加顺利地落地；最后是更加“物美价廉”，通过部署各种体量的蒸馏模型，使金融机构得以用更小的算力支出就可以得到过去数倍甚至数十倍的算力。

“DeepSeek使得金融机构打造垂域落地应用的门槛更低，金融机构自己的IT团队甚至业务人员可以基于DeepSeek搭建一些垂域落地应用，这对行业是好事。”白硕如是说。

暖哇科技首席数据官陈鸿认为，DeepSeek对大模型应用层生态带来两个关键变化：其一，DeepSeek将具备优秀推理能力的前沿先进模型向全世界开放；其二，DeepSeek蒸馏方案带来许多性能足够优秀的小尺寸模型，这将有助于大模型下沉并进入更多场景。

“在DeepSeek先进能力的加持下，2025年AI应用层的百花齐放将成为业界的共识。”陈鸿认为，“基于大模型的AI应用成为新的行业蓝海，各行各业的AI实践会越来越多地进入实际业务链条。但比起竞争，更多的是互相借鉴。得益于大模型带来的编码和生成能力，快速构建一个产品原型的成本将越来越低，但最终赢得用户的还是靠深思熟虑反复打磨的产品。”

在同盾科技副总裁、数字金融部总经理董纪伟看来，DeepSeek的出现为科技企业加速人工智能技术的应用提供了新的契机与更多可能。目前，同盾科技自主研发的金融风控大模型已实现策略挖掘、智慧决策、情报感知、法规解析四大核心能力的集成开发。

董纪伟指出，随着DeepSeek技术的普及，未来将在一定程度上加剧行业间的竞争。一方面，DeepSeek开源模式吸引全球范围内越来越多的企业和机构参与到新技术的研发应用中，使得更多中小企业能够快速入场；另一方面，DeepSeek的突破标志着人工智能与业务融合迈入新的阶段，促使各厂商加大在人工智能领域的研发投入，在技术创新、应用场景等方面展开激烈竞争。

中电金信研究院副院长、人工智能实验室主任单海军谈道，DeepSeek的爆发为科技企业开启了“低成本普惠+垂直场景深耕”的双重机遇，金融行业可通过“精准赋能+自主可控”等特性实现跨越性升级。目前中电金信AI产品已经全栈接入DeepSeek。

上述人士表示，AI领域竞争加剧，企业走向体系化竞争，以往“单品+生态”难以制胜，AI需要结合应用软件方能渗透各个研发生产运营环节，实现业务价值。同时AI应用要构建在稳定、健全、安全的数字基础设施之上，而不是自建一套新的孤立的智算技术体系。

仍面临多重挑战

目前，DeepSeek大模型尚未形成比较成熟的应用产品。

中央财经大学中国精算科技实验室主任陈辉坦言，这既是机遇也是挑战。从机遇来看，DeepSeek可提升服务质效、创新业务模式、提升运营效率等；从挑战来看，DeepSeek可能引发数据安全与隐私保护问题等。

董希淼表示，在数字技术创新不断涌现的背景下，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，受到高度关注。金融机构在应用大模型过程中，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，以最严格的标准和最严密的措施确保数据信息和隐私安全。

“一方面，大模型的出现带来了新的风险防范需求；另一方面，更是给合规风控和数据安全带来了新的空间。”陈鸿说。

泰康在线科技负责人直言：“DeepSeek的本土背景以及开源属性让模型的应用部署更为容易，不过也因此更容易引发滥用和安全问题。目前针对DeepSeek应用中产生的问题将随着技术迭代和行业应用落地实践得到解决，并最终推动人工智能在保险业的繁荣。”

对于如何平衡创新与风险，何洋洋认为，首先要建立风险评估体系，定期对技术应用进行风险评估。其次要密切关注人工智能、大数据等技术的发展趋势，及时了解新技术的应用场景和潜在风险。最后要根据技术发展和业务需求的变化，灵活调整技术应用策略。

在董纪伟看来，加强人机协同是防范技术风险的关键所在。此外，监管合规则是金融科技创新必须坚守的底线。