“DeepSeek+工行”如何改变金融服务

转自：经济日报

3月8日，中国工商银行宣布已于近期在同业率先完成DeepSeek最新开源大模型的私有化部署，并将其接入该行已有的“工银智涌”大模型矩阵体系，更好地推动金融业务场景实现智能化升级。

“DeepSeek的逻辑分析能力比较强，它升级了工行已有‘工银智涌’大模型矩阵体系金融知识的数据逻辑分析引擎，也就是说，它让人工智能在知道‘数据是什么’的基础上，更好地回答‘为什么会发生’‘未来会怎样’等问题，进一步拓宽了智慧金融的上限。”中国工商银行金融科技部副总经理金海旻对《经济日报》记者表示，该行早在2024年已开展DeepSeekV1、V2等开源大模型的研究及部署应用，2025年年初又完成了DeepSeek推理大模型的本地化部署。

具体来看，金融服务主要发生了四方面变化。一是复杂决策的能力得到提升。“以往的大模型擅长处理文字，比较难结合数据、穿透性分析复杂的因果关系，例如，产业链波动对企业的还款能力有什么影响等等，相比之下，具备逻辑推理能力的大模型可以通过多级逻辑推理和假设分析来解决这一问题。”金海旻说。

二是场景应用得到全面渗透。以往大模型在相对简单的标准化场景下表现良好，但是难以处理需要深度推理的长链条任务，而逻辑推理能力强的大模型可以通过长周期规划能力、非结构化数据分析能力等，应对上述复杂问题。

三是动态风险控制能力得到提升。传统的风险控制更多依赖预设规则，例如黑名单匹配，对新型金融欺诈的识别相对滞后，例如，如何识别AI生成的虚假贸易背景等。强逻辑推理能力的大模型可以结合交易行为中的数据进行异常逻辑链检测、博弈推演防御，由此更好地应对新型金融欺诈。

四是人机协作关系得到重塑。“以银行核心应用场景之一的信贷审批为例，传统大模型一般是直接给出答案，缺乏相应的推导过程，具备逻辑推理能力的大模型可以在提供结论的基础上，提供可解释性的推理过程，更加全面地阐述决策依据。”金海旻说。

既然人工智能可以为信贷审批提供结论，那么接下来，在银行的风险防控过程中，“技术”能否完全替代“人”？金海旻表示，人始终是风险防控的核心与责任主体，人工智能是辅助。

“人要负责设计、采用各类风控模型，引入数据，并对最终的审批结果负责，这其中可能还会涉及到具体场景的设计、模型使用时的微调训练、准确率的判断测试等，这些都要靠人来做最终决策。”金海旻说，人工智能则在两方面起到辅助作用。一是提升处理效能，帮助一线的信贷人员查询信贷制度、编写报告等，减少重复性劳动；二是增强专业能力，为银行的信贷审批人员提供风险评估参考意见，帮助他们拓展评估视野，协助开展数据分析判断。

总体来看，人工智能为银行的风险防控加固了“护城河”。众所周知，银行是经营风险的行业。一方面，人工智能帮助银行搜集各方信息；另一方面，通过大模型训练，它还能利用银行沉淀的各种专家知识经验，为各领域业务提供智能助手。

针对市场上普遍关注的“大模型幻觉”问题，金海旻表示，工行高度重视人工智能服务的准确性与可靠性，目前已构建“三层防御体系”，即数据治理、逻辑约束、人机协同，确保大模型应用输出的每一条建议都“有据可依、有源可溯、有人可核”。

“通过三重防护，我们确保人工智能在回答问题时，既有银行家的严谨，又有老朋友的善解人意，我们为人工智能装上了‘刹车系统’和‘导航仪’，在鼓励技术创新的同时，守住金融安全底线。”金海旻表示。

“当前对于商业银行来说，人工智能已经从技术应用升级为战略必修课，这是商业银行保持未来核心竞争力的关键，也是通向高质量发展的必由之路。”金海旻说，人工智能在商业银行的应用，实际上就是通过技术，推动形成“智力密度、决策精度、运营效率”的正向飞轮，更好地促进业务发展、服务客户、管理风险，最终让银行变得更智能、更便捷、更懂客户，进而为开展“人工智能+”行动、做好数字金融大文章提供有力支撑，助力经济实现高质量发展。

金海旻表示，接下来工商银行将进一步提升“工银智涌”算力、数据、算法等核心技术能力，推动人工智能应用提质、扩面、上量，有效赋能银行提高经营质效、提升工作效率、强化风险防控、增强客户体验、拓展同业生态，为金融业高质量发展提供新动能、新优势。（经济日报记者 郭子源）