20余家銀行押注DeepSeek：數據隱私迎挑戰 AI、金融雙向賦能

隨着大模型等基礎設施的飛速發展，人工智能實實在在地融入了各行各業，尤其在金融領域，其影響力正日益凸顯。在2025年的全國兩會上，人工智能成為代表、委員們熱議的焦點話題之一。

作為金融服務的主力軍，銀行業也在積極落實"人工智能+"戰略，一方面加速自身數字化轉型，從智能客服到風險防控、從財富管理到信貸審批，AI深度嵌入到銀行的各個業務環節，重塑着銀行的服務體系和運營邏輯；但另一方面，AI也給數據密集型的銀行業帶來了新挑戰，如何在數據需求與安全合規之間達到平衡，成為整個行業的考量。

銀行加速佈局DeepSeek，助力降本增效

今年初以來，大模型應用領域最火的非DeepSeek莫屬。

特別是相對傳統AI，DeepSeek擁有"成本低、性能高、開源"等特徵，其在垂直領域進行了深度優化，技術核心從規則匹配轉向自我生成，更實現多模態融合，利於處理複雜任務，因此也為銀行業帶來了新的變革機遇。

就在近日，工商銀行率先在同業完成DeepSeek最新開源大模型的私有化部署。據瞭解，工行在部署DeepSeek-R1后，信貸審批效率將提升300%，風險識別準確率將達到98.7%，這無疑為降本增效、風控水平提升、用户體驗改善等帶來新風向。

無獨有偶。除工商銀行部署DeepSeek外，據新經濟觀察團不完全統計，截止3月12日至少已有20多家銀行部署應用了DeepSeek大模型。DeepSeek"技術普惠"的特點不僅讓大型銀行優勢地位得以鞏固，中小銀行也得以藉此縮小差距，加速了整個行業的數字化轉型。

國有大行中，郵儲銀行此前依託自主可控的大模型"郵智"，較早完成了DeepSeek V3模型和輕量DeepSeek R1推理模型的本地部署，將DeepSeek模型應用於"小郵助手"等，增強了服務效能，並提供了個性化和場景化服務方案。此外，建設銀行也最新上線了用該行數據訓練過的DeepSeek模型，優化了信貸審批流程的同時，顯著提升了智能客服系統諮詢的響應效率。

股份行中，浦發銀行、華夏銀行等也紛紛佈局。例如，浦發銀行在昇騰服務器上部署DeepSeek R1 671B模型，嵌入數字員工助手應用，賦能問答、財務分析、報告寫作等多個場景。

城農商行中，北京銀行、江蘇銀行、重慶銀行、中原銀行、北京農商行、青島農商行、江蘇農商行等十余家銀行已有佈局。以江蘇銀行為例，該行依託"智慧小蘇"大語言模型服務平臺，本地化部署了微調DeepSeek VL2多模態模型和輕量DeepSeek R1推理模型，並利用識別結果結合外部數據等方式智能檢測校驗合同信息，防範潛在信貸風險，識別及預警響應速度提升20%。

作為國內首家互聯網銀行，微眾銀行如今已構建起AI基礎設施、AI應用、AI治理三個層次的AI系統化能力。隨着DeepSeek-R1的正式發佈並開源，微眾銀行同樣於今年2月初完成了滿血版模型部署，成為業內首批成功部署DeepSeek-R1滿參數模型的機構之一。

蘇商銀行特約研究員薛洪言表示，銀行引入DeepSeek大模型一方面可以替代重複性人力密集型工作實現降本增效，另一方面作為智能超級助手賦能員工，系統性提升決策智能化水平。他進而表示，"DeepSeek大模型還有效彌合了中小銀行與大型金融機構的技術鴻溝，使區域性銀行能夠依託靈活機制與屬地化優勢，在精準服務實體經濟過程中培育特色競爭力，進而重塑銀行業生態格局。"

AI熱潮背后，數據安全迎挑戰

DeepSeek模型的引入，顯著降低了銀行使用人工智能技術的門檻，使得更多銀行能夠快速部署和應用先進的AI能力。這不僅提升了銀行的服務質量和效率，還推動了整個銀行業的智能化轉型。

在日常運營中，銀行通過DeepSeek等模型實現了業務流程的自動化和智能化。以信貸審批為例，傳統的人工審批流程往往耗時較長，且存在一定的主觀性和風險，藉助人工智能技術，銀行能夠快速收集和分析借款人的多維度數據，包括信用記錄、消費行為、社交網絡等，從而更準確地評估其信用風險，提高審批效率和準確性。

在客户服務領域，智能客服系統藉助DeepSeek的自然語言處理能力，實現了從簡單問答到複雜金融產品推薦的升級；在內容創作方面，銀行還可以利用DeepSeek生成高質量的金融資訊、研究報告和營銷文案，不僅提高了內容生產效率，還能提升客户體驗和營銷效果。

郵儲銀行研究員婁飛鵬所説，"銀行業本身發展對數據信息依賴度較高，以AI為代表的新一輪科技革命將更全面深刻地影響銀行業。"

不過，隨着DeepSeek的"爆火"，理性的聲音也逐漸增多。銀行接入DeepSeek大模型后，儘管在智能化轉型、效率提升方面成效顯著，但數據層面的挑戰也日益凸顯。

首先是敏感信息過度採集問題。作為數據密集型行業，銀行為構建精準風控模型，需收集用户年齡、職業、收支狀況、風險偏好等敏感信息，部分場景甚至涉及行蹤軌跡、健康數據等非必要信息。用户在使用手機銀行AI服務時，需強制同意隱私政策，否則無法正常使用功能，導致數據採集邊界模糊。

其次，AI"幻覺"可能引發數據可靠性危機。DeepSeek在生成專業材料時可能出現虛假信息，根源在於訓練數據污染及統計模型缺乏邏輯推理能力。這對依賴高精度數據的信貸審批、投資建議等場景構成威脅。

有金融科技平臺負責人就表示，隨着測試過程的深入，他們發現DeepSeek偶爾會"自説自話"虛構企業某些業務狀況，從而影響決策準確性，這也是其強大推理能力帶來的"反作用"。

還有銀行工作人員表示，從實操過程來看，"投喂"給DeepSeek模型的數據來源廣泛，但數據質量並沒有"對齊"，這不僅會造成數據錯誤、缺失、重複等情況，降低測試效果，還可能引發數據泄露風險，因此如何確保數據準確性、完整性和私密性是一大課題。

面對上述數據方面的問題，銀行該如何應對？行業專家指出，銀行應用DeepSeek處理客户敏感金融數據時，可採取數據脱敏技術、數據訪問控制技術和數據監控與審計技術確保數據脱敏合規，另外可從訪問控制、數據加密、安全監測等多個方面防範數據泄露或非法爬取風險。

此外，他還建議，銀行要強化合規，建立數據分類分級制度，對高風險操作（如跨境數據傳輸）實施雙重審批；在業內推廣行業聯防與生態共建，推動建立"數據安全聯盟"，共享反欺詐模型與黑灰產情報。

而針對數據安全，監管也升級保護個人信息。2024年12月末，國家金融監督管理總局發佈《銀行保險機構數據安全管理辦法》，明確要求銀行保險機構採取有效的管理和技術措施，加強數據安全保護，確保客户信息和金融交易數據的安全。

從"金融+AI"到"AI產業鏈孵化"

除了自身的技術應用，銀行還積極發揮金融的賦能作用，推動人工智能相關產業的發展。

近兩年來，具身智能作為人工智能領域的另一大重要分支，逐漸成為科創領域新的熱點議題。今年兩會上，關於具身智能、人形機器人等話題的討論熱度不減。

據瞭解，目前已有多家銀行通過為具身智能企業提供信貸支持、股權投資等金融服務，助力其技術研發、產品生產和市場推廣。

例如，中國銀行就長期關注初創期企業和成長期企業的金融需求。以"杭州六小龍"為例，中國銀行授信覆蓋率列所有金融機構首位。

浙商銀行方面，該行鍼對具身智能產業的特點，創新金融產品和服務模式，為相關企業量身定製融資方案。對於處於初創期的企業，浙商銀行提供小額信貸和風險投資資金，幫助企業解決資金短缺問題；而對於成長期和成熟期企業，則通過項目貸款、債券發行等方式，支持其大規模生產和市場擴張。

中信銀行也在這方面做出積極探索，與多家俱身智能企業建立了戰略合作關係，為其提供綜合金融服務。中信銀行不僅在資金上給予支持，還利用自身行業資源和專業優勢，為企業提供市場調研、技術諮詢、財務管理等增值服務，幫助企業提升核心競爭力。

未來，銀行在推動人工智能產業發展方面將發揮更大的作用，為科技創新企業提供更有力的金融支持。在這一進程中，銀行也需要加強自身技術研發和人才培養，提升對人工智能技術的理解和應用能力，加碼未來新趨勢。

結語：

整體來説，銀行接入DeepSeek大模型的數據挑戰本質是效率與安全的博弈。在技術紅利釋放的同時，需要通過制度革新、技術防禦與生態協同的"三重加固"，來實現智能化轉型與數據安全的動態平衡。

而DeepSeek的爆發，對行業來説不僅是技術迭代，更意味着銀行業價值邏輯的重構。在"效率提升-風險管控-生態賦能"的三角模型中，銀行需平衡技術創新與倫理責任，方能在"AI+金融"的競合浪潮中佔據先機。