中小银行探索大模型布局应用

2周前 来源:经济日报 观看:3

  今年以来,中国人工智能平台深度求索(DeepSeek)在各行各业持续引发关注,在金融领域同样掀起波澜。目前,多家银行已进行了DeepSeek系列大模型本地化部署,逐步释放其在金融领域的应用潜力。mT6即热新闻——关注每天科技社会生活新变化gihot.com


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  此前,成本高昂一直是制约人工智能大模型普及应用的关键问题。尽管金融行业有着相对充足的资金支持,但动辄上千万元的训练成本仍使不少金融机构望而却步。曾有业内人士担忧,如果训练成本进一步上涨,金融领域能坚持做人工智能大模型的厂商可能不超过10家。不仅如此,人工智能大模型可能会加剧金融机构之间的两极分化,资源雄厚的大型银行快速抢占技术高地,中小银行恐无法跟上步伐。对此,中小银行亟需寻找突破口,弥合与大型银行之间的技术差距。mT6即热新闻——关注每天科技社会生活新变化gihot.com


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  记者了解到,高性能、低成本是DeepSeek的核心优势,这一优势精准契合了当下中小银行降本增效的迫切需求。披露信息显示,DeepSeek在保持高性能的同时可将训练成本压缩至传统大模型的十分之一,这一突破为中小银行提供了弥合技术差距的契机。招联首席研究员、上海金融与发展实验室副主任董希淼表示,DeepSeek融合多模态数据处理、知识图谱构建、智能决策引擎,特别是低算力消耗带来的低成本优势,部署应用更具灵活性,更适配中小银行实际,可能降低中小银行应用大模型的门槛和成本。mT6即热新闻——关注每天科技社会生活新变化gihot.com


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  与此同时,开源也是中小银行青睐DeepSeek的重要因素。以往在技术壁垒高筑的闭源生态中,中小银行要受制于外部服务商的技术更新节奏和定制化限制。过去,通用大模型也常常因“广而不精”饱受诟病,难以满足金融行业对专业化、定制化的需求,在核心业务中往往发挥不尽如人意。如今,开源的DeepSeek为中小银行提供了新的技术选择。银行可以基于DeepSeek的开源框架进行二次开发,快速上线反欺诈、资产估值等定制化应用。开源大幅降低了技术门槛,缩短了研发周期,对创新效率的提升也带来了极大帮助。长期来看,中小银行会逐步迈向“开源+微调”的新模式,减少对外部大模型服务商的过度依赖。通过共享DeepSeek的衍生模型,中小银行能够有效缩小与大型银行之间的技术鸿沟,这种转变将有助于推动金融行业均衡发展,促进行业内良性竞争。mT6即热新闻——关注每天科技社会生活新变化gihot.com


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  尽管中小银行看到了技术革新的曙光,但DeepSeek也存在一些人工智能大模型所面临的共性问题。例如,合规挑战、数据安全、隐私保护,依然是金融机构在应用人工智能技术时必须直面的难题。“人工智能大模型在提升金融机构运营效率和服务质量的同时,也面临新的问题需要解决。”中国邮政储蓄银行研究员娄飞鹏表示,人工智能大模型往往基于历史数据进行分析推理,由于模型设计、训练数据等存在缺陷,可能出现路径依赖,存在AI幻觉等问题。简而言之,DeepSeek虽然脑子转得快,但对金融领域来说,仍需要进一步提升模型的可靠性与准确性,避免因内容偏差导致错误决策,造成资金损失。mT6即热新闻——关注每天科技社会生活新变化gihot.com


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  如何在技术进步与风险防控之间找到平衡点,将是金融机构在应用人工智能技术过程中的关键议题。一方面,DeepSeek的开源、高性能、低成本为中小银行提供了前所未有的技术赋能机遇;另一方面,中小银行还需要在数据治理、合规框架和风险控制上投入更多资源,确保人工智能技术的安全可靠应用。mT6即热新闻——关注每天科技社会生活新变化gihot.com


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