財聯社2月3日訊（記者 彭科峰）去年1月份前后DeepSeek橫空出世，問世拉開了國內銀行業擁抱大模型浪潮的周年著更序幕。如今一年時間過去，大模多作大模型對銀行究竟帶來了哪些改變？型改行營銷降需觀近半個月來，財聯社記者與銀行業內進行了深度交流與采訪。變商本效

　　多家銀行相關人士向記者表示，業銀用仍從實際應用效果來看，果顯目前大模型在市場營銷、問世智能客服、周年著更人員培訓等方面已經起到明顯的大模多作作用。在風控優化等方面有一定作用，型改行營銷降需觀但還需要觀察。變商本效對于部分銀行宣揚的業銀用仍大模型可加持銀行風險識別核心能力，甚至“重塑”風控體系，果顯多家銀行人士向記者表示，問世不宜過度樂觀，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，關鍵在于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后頭人員的審核效率，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，由于市場營銷、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，在銀行提出需求后由后者承擔。“很多時候我們還不滿意，需要反復修改。”

　　但是，去年DeepSeek問世以后，該行指導本行人員進行AI設計應用，效果非常好，”盡管還需要人為干涉，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。

　　“用上大模型后，我行自然不再需要那么多外包公司。”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，過去對于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介入后已經得到改變。目前總行已在探索將AI優化后的營銷話術、相關金融知識通過后臺傳到給基層銀行人員，后者也能夠借助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，可能在于具備“遷移學習” 能力，能夠將成熟場景的經驗進行總結歸納后，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采訪交流中，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并存。

　　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，隨著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，“前人一面”的AI營銷或許并不適合每一個人，“我個人更愿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問世之后，該行也引入了該大模型，并要求技術人員深度學習、部署研發。但遺憾的是，目前該行并沒有基于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”。盡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在金融數據領域的局限性后，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。

　　財聯社記者在采訪中了解到，當前來看DeepSeek的最大作用，或許是激發更多同行迅速跟進，并在金融、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，并取得積極效果。此前，某頭部國有大行已經宣布和阿里達成合作。

　　“阿里和我們銀行日前也有合作。我行也采購、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，目前銀行采用的是“多條腿走路”的戰略。但目前相關應用仍在探索中。畢竟，銀行對于數據的安全性、系統的穩定性有更高的要求。