一文解读DeepSeek在银行业的应用

引言

随着人工智能技术的快速发展，大语言模型（LLM）已成为银行业数字化转型的核心驱动力。作为高性能开源大模型的代表，DeepSeek 凭借其低成本、高推理效率及跨场景适配能力，正加速渗透至银行核心业务场景。据不完全统计，截至 2025 年 3 月，已有包括国有大行、股份制银行及城商行在内的 20 余家银行完成 DeepSeek 本地化部署，覆盖精准营销、智能风控、客户服务、投资决策等领域，推动银行业务效率提升与服务模式重塑。

内容	说明	链接
金融领域的应用	重点介绍了分析DeepSeek在金融行业的应用现状、典型案例及未来发展趋势。	DeepSeek在金融行业应用_deepseek在金融行业的应用-优快云博客

目录

一、核心应用场景与落地案例

1、智能风控与信贷审批

2、精准营销与客户服务

3、运营效率优化

二、技术优势与行业价值

1、技术突破

2、行业影响

三、挑战与未来展望

1、主要挑战

2、未来方向

四、小结

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一、核心应用场景与落地案例

1、智能风控与信贷审批

• 江苏银行：通过本地化部署 DeepSeek-VL2 多模态模型，实现智能合同质检与自动化估值对账。模型结合外部数据识别合同风险点，预警响应速度提升 20%，同时邮件分类、交易录入等流程自动化处理，每日节约人力成本超 9 小时。
• 建设银行：基于 DeepSeek-R1 开发的授信审批模型，可自动生成客户财务分析报告，耗时从数小时压缩至分钟级，并将风险识别准确率提升至 98.7%。
• 苏商银行：整合 DeepSeek 蒸馏技术，优化信贷风控与反欺诈模型，尽调报告生成效率提升 40%，欺诈风险标签准确率提高 35