去年1月份前後DeepSeek橫空出世，拉開了國內銀行業擁抱大模型浪潮的序幕。如今一年時間過去，大模型對銀行究竟帶來了哪些改變？近半個月來，財聯社記者與銀行業內進行了深度交流與採訪。

多家銀行相關人士向記者表示，從實際應用效果來看，目前大模型在市場營銷、智能客服、人員培訓等方面已經起到明顯的作用。在風控優化等方面有一定作用，但還需要觀察。對於部分銀行宣揚的大模型可加持銀行風險識別核心能力，甚至「重塑」風控體系，多家銀行人士向記者表示，不宜過度樂觀，還需更多時間維度、案例來對比觀察。

「DeepSeek去年才問世，有銀行下半年就說幫助優化了風控，在我看來是不太可信的。」上述城商行人士向記者指出，銀行自有的風控體系已經相對成熟和自動化，人工干涉的作用大大減少，關鍵在於源頭送審材料的真實性，也就是數據來源的可信度。大模型固然能夠加快後頭人員的審核效率，但「是否有效提升風控精度」，至少需要一年乃至更長的時間維度來對比，才能作出結論。

大模型節省銀行大筆營銷費用，更多作用需觀察

某上市銀行人士向記者表示，由於市場營銷、品牌推廣的需求，過去每一年，該行基本在設計營銷海報、發布品牌宣傳廣告等方面的開支，基本都在千萬左右。因為這些工作過去都是外包給其他公司，在銀行提出需求後由後者承擔。「很多時候我們還不滿意，需要反覆修改。」

但是，去年DeepSeek問世以後，該行指導本行人員進行AI設計應用，效果非常好，」儘管還需要人為干涉，但綜合其他成本，去年這項費用已降低到百萬」。其表示，從1千萬費用到1百萬，AI大模型的確已經在某些方面給銀行帶來實在的好處。

「用上大模型後，我行自然不再需要那麼多外包公司。」上述上市銀行人士指出。他認為，即便是在銀行內部，一旦AI大模型成熟，部分線下崗位或也將面臨逐步縮減甚至消失。

在人員培訓、智能客戶方面，AI大模型已經在銀行取得穩步應用。相關人士介紹，過去對於基層人員尤其是理財經理的培訓，總行需要花費大量的時間和人力。但在AI介入後已經得到改變。目前總行已在探索將AI優化後的營銷話術、相關金融知識通過後台傳到給基層銀行人員，後者也能夠藉助AI模型更好做好產品銷售的工作。

上述股份行金融科技人員指出，目前來看AI大模型的最大價值，可能在於具備「遷移學習」 能力，能夠將成熟場景的經驗進行總結歸納後，再拓展到類似新場景。因此，在理財產品的營銷等方面已經具備一定應用和優勢。

不過，在財聯社記者與業內的採訪交流中，大模型能帶來的正面加分項基本到此為止。在業務領域的進一步運用，目前看更多是嘗試和爭議並存。

記者了解到，除前述風控領域外，當下較為火熱的智能營銷領域，銀行在AI運用上仍然存在爭議。有上市銀行總行人士表示，隨着AI技術的進步，未來的理想場景可能會是：AI機器人給他提供理財產品的購買建議，不再需要理財經理。這一觀點卻得不到同行的認可，有銀行人士即向記者表示，「千人一面」的AI營銷或許並不適合每一個人，「我個人更願意和真實的人進行交流」。

殺手級應用未現，更多同行殺入銀行大模型戰場

某上市城商行人士向記者介紹，去年2月，在DeepSeek問世之後，該行也引入了該大模型，並要求技術人員深度學習、部署研發。但遺憾的是，目前該行並沒有基於DeepSee大模型開發出足夠成熟、好用的應用。整體來看，DeepSeek在銀行業的應用中沒有體現足夠的優勢。「現在早已沒有了新鮮勁」。儘管目前該行依舊部署了DeepSeek，但「預期值已經降低」，不指望很快會有顛覆性、殺手級的應用出現。

另外一家地方城商行人士也向記者確認，去年上半年，在察覺到DeepSeeK在金融數據領域的侷限性後，他們試圖將原有單一業務領域的「小模型」和DeepSeeK進行融合，試圖開發出可落地的應用。但目前來看，成效依然不大，還需要進一步研發和完善。

財聯社記者在採訪中了解到，當前來看DeepSeek的最大作用，或許是激發更多同行迅速跟進，並在金融、醫療等領域展開激烈競爭。自去年年中開始，包括阿里千問在內的大模型已經在不斷探索和多家銀行達成合作，並取得積極效果。此前，某頭部國有大行已經宣佈和阿里達成合作。

「阿里和我們銀行日前也有合作。我行也採購、部署了阿里的大模型。」某頭部城商行人士向財聯社記者確認，目前銀行採用的是「多條腿走路」的戰略。但目前相關應用仍在探索中。畢竟，銀行對於數據的安全性、系統的穩定性有更高的要求。

本文轉載自「財聯社」，作者：彭科峯；智通財經編輯：馮秋怡。