金融圈加速DeepSeek本地化部署 AI大战“底盘”仍是人工(2)
如果说，海安农商银行意在以DeepSeek引领话题，那么江苏银行则直接赤膊上阵。苏银数字金融公号称，江苏银行依托“智慧小苏”大语言模型服务平台，成功本地化部署微调DeepSeek-VL2多模态模型、轻量DeepSeek-R1推理模型，分别运用于智能合同质检和自动化估值对账场景中， 通过引入DeepSeek大语言模型，“智慧小苏”在复杂多模态、多任务场景处理能力、算力节约、效能等方面得到进一步提升。
业内人士对记者表示，DeepSeek-R1推理模型具备强大的推理能力，能够处理复杂的金融数据和任务，同时擅长上下文处理和复杂任务处理，训练成本较低，具备较高的性价比，能够在智能客服、智能投顾、风险管理等应用领域提升银行工作的效率。
从江苏银行方面提供的数据来看，通过应用R1推理模型，结合邮件网关解析处理能力，实现邮件分类、产品匹配、交易录入、估值表解析对账全链路自动化处理，识别成功率达90%以上，目前已初步实现业务集中运营，按照平均手工操作水平测算，每天可减少9.68小时工作量。
另有国有行人士对记者表示：“DeepSeek大模型引起关注，其R1大模型的开源性质为银行带来新机会，行内已开展相关研究，假期结束后将加快相关技术的讨论，预计将应用在智能投顾、智慧客服、风险监控、合规管理等业务领域。”
在公募基金行业，近段时间以来，包括汇添富、富国基金、诺安基金等在内的十余家公募基金公司宣布已部署DeepSeek大模型。
其中，汇添富基金宣布，已完成DeepSeek系列开源模型的私有化部署，并将应用于投资研究、产品销售、风控合规、客户服务等核心业务场景。
诺安基金宣布完成DeepSeek金融大模型的本地化部署，并推出基于主流AI开源框架自主研发的“诺安AI助手”，于投研分析、客户服务、风险管控等核心业务场景启动试点应用。
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