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證券時(shí)報(bào)記者 李穎超

當(dāng)前，人工智能技術(shù)飛速發(fā)展，在金融領(lǐng)域的滲透也日益廣泛且深入，整個(gè)行業(yè)迎來了前所未有的變革與機(jī)遇。

在這一波智能化浪潮中，深度求索（DeepSeek）憑借強(qiáng)大的語義理解和生成能力，迅速引起消費(fèi)金融公司、金融科技服務(wù)商等金融機(jī)構(gòu)的關(guān)注。它們紛紛將其視為提升技術(shù)實(shí)力和市場競爭力的重要抓手，并加速推進(jìn)部署與應(yīng)用。

業(yè)內(nèi)新星

DeepSeek在自然語言處理領(lǐng)域的表現(xiàn)，正像一匹“黑馬”迅速在金融行業(yè)嶄露頭角。借助其強(qiáng)大的語義理解和生成能力，眾多金融機(jī)構(gòu)看到了大幅提升業(yè)務(wù)運(yùn)作流暢度和客戶服務(wù)滿意度的希望。

一時(shí)間，無論是銀行、保險(xiǎn)、券商，還是基金等金融機(jī)構(gòu)，都對(duì)DeepSeek表現(xiàn)出了濃厚的興趣，并積極探索其在實(shí)際業(yè)務(wù)中的應(yīng)用潛力。包括消費(fèi)金融公司及相關(guān)金融科技公司在內(nèi)，一眾機(jī)構(gòu)陸續(xù)宣布加速推進(jìn)DeepSeek的部署進(jìn)程，以期在智能化轉(zhuǎn)型的浪潮中搶占先機(jī)。

證券時(shí)報(bào)記者從業(yè)內(nèi)了解到，在消費(fèi)金融領(lǐng)域，AI技術(shù)的深度融合已成為行業(yè)發(fā)展的新趨勢(shì)。一些消費(fèi)金融公司希望通過引入DeepSeek大模型，進(jìn)一步提升業(yè)務(wù)處理效率，優(yōu)化客戶服務(wù)體驗(yàn)，從而在激烈的市場競爭中占據(jù)有利地位。

以中信消費(fèi)金融為例，其自主研發(fā)的“信智”一站式大模型服務(wù)平臺(tái)已成功接入DeepSeek大模型，并率先在智能質(zhì)檢與知識(shí)庫檢索兩大業(yè)務(wù)場景中落地應(yīng)用。

“AI”含量提高

DeepSeek的橫空出世，不僅吸引了消費(fèi)金融公司的關(guān)注，也促使整個(gè)金融行業(yè)加速布局AI技術(shù)。除了消費(fèi)金融公司，與場景消費(fèi)緊密相關(guān)的金融科技公司也紛紛加入部署DeepSeek的大軍。桔子數(shù)科、連連數(shù)字等金融科技領(lǐng)域的成員，均宣布已完成或正在加速推進(jìn)DeepSeek的部署進(jìn)程。

以桔子數(shù)科為例，在部署DeepSeek的首日，該公司三條核心業(yè)務(wù)線便迅速接入測試，讓開發(fā)周期實(shí)現(xiàn)了超過50%的大幅縮減。據(jù)了解，針對(duì)DeepSeek的部署和推理服務(wù)，桔子數(shù)科制定了“三步走一堅(jiān)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(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)緊密協(xié)作，探索應(yīng)用；第二步是二次訓(xùn)練大模型，結(jié)合業(yè)務(wù)場景優(yōu)化，提升性能與可用性；第三步是提煉行業(yè)通用產(chǎn)品，助力金融行業(yè)發(fā)展。

連連數(shù)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(chuàng)新與應(yīng)用邁上了新臺(tái)階。依托自身的技術(shù)底蘊(yùn)與DeepSeek的自然語言處理、推理等核心能力，連連數(shù)字已率先將DeepSeek融入業(yè)務(wù)、研發(fā)、辦公等多個(gè)核心場景。

此外，奇富科技自主研發(fā)的大模型產(chǎn)品ChatBI也完成了升級(jí)。通過與DeepSeek R1大模型的深度融合，充分發(fā)揮DeepSeek的MoE專家模型和CoT鏈?zhǔn)剿伎纪评砟芰Φ膬?yōu)勢(shì)，ChatBI顯著提升了處理復(fù)雜數(shù)據(jù)分析任務(wù)的能力。例如，在進(jìn)行貸款風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估時(shí)，ChatBI能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)用戶信用、收入穩(wěn)定性、行業(yè)前景等多維度的全面分析，提升處理問題的準(zhǔn)確性和全面性。

警惕與應(yīng)對(duì)

“眾多消費(fèi)金融公司對(duì)DeepSeek的部署和應(yīng)用寄予厚望，期待它能夠引領(lǐng)業(yè)務(wù)模式的變革，為行業(yè)注入新的活力。”有消費(fèi)金融業(yè)內(nèi)人士向證券時(shí)報(bào)記者表示，“通過利用AI大模型，我們希望可以盡快實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)流程的自動(dòng)化與智能化升級(jí)，從而提升業(yè)務(wù)效率和客戶滿意度。”

盡管人工智能技術(shù)為消費(fèi)金融公司和金融科技公司帶來了諸多機(jī)遇，但在引入相關(guān)技術(shù)時(shí)，也需要警惕并應(yīng)對(duì)一些潛在的風(fēng)險(xiǎn)與挑戰(zhàn)。

金融行業(yè)一位風(fēng)控人士向證券時(shí)報(bào)記者表示，數(shù)據(jù)隱私與安全無疑是首要關(guān)注點(diǎn)。“AI模型需要大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練和優(yōu)化，而這些數(shù)據(jù)往往涉及用戶的個(gè)人信息和交易記錄。因此，如何確保數(shù)據(jù)的安全存儲(chǔ)、傳輸和處理，防止任何形式的數(shù)據(jù)泄露和濫用，是消費(fèi)金融公司和金融科技公司必須面對(duì)的重要挑戰(zhàn)。”該人士強(qiáng)調(diào)。

因此，消費(fèi)金融公司與金融科技公司更需要注意建立完善的數(shù)據(jù)保護(hù)機(jī)制，嚴(yán)格遵守相關(guān)法律法規(guī)，將用戶數(shù)據(jù)的隱私與安全置于首位。

此外，AI模型的準(zhǔn)確性與可靠性同樣不容忽視。由于AI模型是基于歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)和預(yù)測，因此其準(zhǔn)確性和可靠性很大程度上取決于數(shù)據(jù)的質(zhì)量和模型的訓(xùn)練效果。

“如果數(shù)據(jù)存在偏差或‘噪聲’，或者模型訓(xùn)練不充分，很可能導(dǎo)致AI模型的預(yù)測結(jié)果不準(zhǔn)確、不可靠，進(jìn)而對(duì)公司業(yè)務(wù)決策產(chǎn)生負(fù)面影響。”前述風(fēng)控人士建議，在引入AI技術(shù)時(shí)，相關(guān)公司應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度預(yù)處理與清洗，同時(shí)精心挑選適合的模型與算法進(jìn)行訓(xùn)練與優(yōu)化，以確保AI模型的準(zhǔn)確性與可靠性。

另需注意的是，AI技術(shù)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(huì)因?yàn)閿?shù)據(jù)偏見而產(chǎn)生歧視性決策，或者因?yàn)樗惴ǖ牟煌该餍远y以解釋和追溯決策過程。

“這些問題都可能對(duì)消金公司的聲譽(yù)和業(yè)務(wù)產(chǎn)生不利影響。”上述風(fēng)控人士建議，消費(fèi)金融業(yè)內(nèi)以及有關(guān)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(jiān)管和審計(jì)機(jī)制，確保AI技術(shù)的合規(guī)性和公平性。