專題｜ 2025聚焦DeepSeek浪潮
寄望DeepSeek注入新活力 消金領域搶抓機遇也正視風險
當前，人工智能技術飛速發展，在金融領域的滲透也日益廣泛且深入，整個行業迎來了前所未有的變革與機遇。
在這一波智能化浪潮中，深度求索（DeepSeek）憑借強大的語義理解和生成能力，迅速引起消費金融公司、金融科技服務商等金融機構的關注。它們紛紛將其視為提升技術實力和市場競爭力的重要抓手，并加速推進部署與應用。
業內新星
DeepSeek在自然語言處理領域的表現，正像一匹“黑馬”迅速在金融行業嶄露頭角。借助其強大的語義理解和生成能力，眾多金融機構看到了大幅提升業務運作流暢度和客戶服務滿意度的希望。
一時間，無論是銀行、保險、券商，還是基金等金融機構，都對DeepSeek表現出了濃厚的興趣，并積極探索其在實際業務中的應用潛力。包括消費金融公司及相關金融科技公司在內，一眾機構陸續宣布加速推進DeepSeek的部署進程，以期在智能化轉型的浪潮中搶占先機。
證券時報記者從業內了解到，在消費金融領域，AI技術的深度融合已成為行業發展的新趨勢。一些消費金融公司希望通過引入DeepSeek大模型，進一步提升業務處理效率，優化客戶服務體驗，從而在激烈的市場競爭中占據有利地位。
以中信消費金融為例，其自主研發的“信智”一站式大模型服務平臺已成功接入DeepSeek大模型，并率先在智能質檢與知識庫檢索兩大業務場景中落地應用。
“AI”含量提高
DeepSeek的橫空出世，不僅吸引了消費金融公司的關注，也促使整個金融行業加速布局AI技術。除了消費金融公司，與場景消費緊密相關的金融科技公司也紛紛加入部署DeepSeek的大軍。桔子數科、連連數字等金融科技領域的成員，均宣布已完成或正在加速推進DeepSeek的部署進程。
以桔子數科為例，在部署DeepSeek的首日，該公司三條核心業務線便迅速接入測試，讓開發周期實現了超過50%的大幅縮減。據了解，針對DeepSeek的部署和推理服務，桔子數科制定了“三步走一堅持”的策略。所謂“三步走”，第一步是擁抱大模型，讓算法工程師與業務團隊緊密協作，探索應用；第二步是二次訓練大模型，結合業務場景優化，提升性能與可用性；第三步是提煉行業通用產品，助力金融行業發展。
連連數字也宣布完成了DeepSeek大模型的私有化部署，這也意味著該公司的AI創新與應用邁上了新臺階。依托自身的技術底蘊與DeepSeek的自然語言處理、推理等核心能力，連連數字已率先將DeepSeek融入業務、研發、辦公等多個核心場景。
此外，奇富科技自主研發的大模型產品ChatBI也完成了升級。通過與DeepSeek R1大模型的深度融合，充分發揮DeepSeek的MoE專家模型和CoT鏈式思考推理能力的優勢，ChatBI顯著提升了處理復雜數據分析任務的能力。例如，在進行貸款風險評估時，ChatBI能夠實現對用戶信用、收入穩定性、行業前景等多維度的全面分析，提升處理問題的準確性和全面性。
警惕與應對
“眾多消費金融公司對DeepSeek的部署和應用寄予厚望，期待它能夠引領業務模式的變革，為行業注入新的活力。”有消費金融業內人士向證券時報記者表示，“通過利用AI大模型，我們希望可以盡快實現業務流程的自動化與智能化升級，從而提升業務效率和客戶滿意度。”
盡管人工智能技術為消費金融公司和金融科技公司帶來了諸多機遇，但在引入相關技術時，也需要警惕并應對一些潛在的風險與挑戰。
金融行業一位風控人士向證券時報記者表示，數據隱私與安全無疑是首要關注點。“AI模型需要大量的數據進行訓練和優化，而這些數據往往涉及用戶的個人信息和交易記錄。因此，如何確保數據的安全存儲、傳輸和處理，防止任何形式的數據泄露和濫用，是消費金融公司和金融科技公司必須面對的重要挑戰。”該人士強調。
因此，消費金融公司與金融科技公司更需要注意建立完善的數據保護機制，嚴格遵守相關法律法規，將用戶數據的隱私與安全置于首位。
此外，AI模型的準確性與可靠性同樣不容忽視。由于AI模型是基于歷史數據進行學習和預測，因此其準確性和可靠性很大程度上取決于數據的質量和模型的訓練效果。
“如果數據存在偏差或‘噪聲’，或者模型訓練不充分，很可能導致AI模型的預測結果不準確、不可靠，進而對公司業務決策產生負面影響。”前述風控人士建議，在引入AI技術時，相關公司應對數據進行深度預處理與清洗，同時精心挑選適合的模型與算法進行訓練與優化，以確保AI模型的準確性與可靠性。
另需注意的是，AI技術的引入還可能帶來一些倫理和法律問題。例如，AI模型可能會因為數據偏見而產生歧視性決策，或者因為算法的不透明性而難以解釋和追溯決策過程。
“這些問題都可能對消金公司的聲譽和業務產生不利影響。”上述風控人士建議，消費金融業內以及有關的金融科技公司也需要充分考慮倫理和法律因素，建立完善的監管和審計機制，確保AI技術的合規性和公平性。
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