今天分享的是：银行业『DeepSeek』大模型应用跟踪报告-沙丘智库
报告共计：31页
沙丘智库发布的《银行业『DeepSeek』大模型应用跟踪报告》指出，以『DeepSeek』 R1为代表的深度推理模型正推动银行业AI应用进入新阶段。报告核心内容如下：
一、技术突破与行业价值
『DeepSeek』 R1通过强化学习技术路线，在数学推理、代码生成等确定性任务中表现接近闭源模型o1，且通过知识蒸馏技术形成多层次模型矩阵（1.5B-671B参数），实现从企业级服务到个人学习的全场景覆盖。其开源特性显著降低了银行业大模型部署成本，将私有化部署周期从6-8周缩短至2-3周，微调数据需求从百万级降至十万级，为中小银行提供了技术追赶机会。
二、银行业应用路径
报告建议银行业采用"分层部署"策略：大型银行优先本地化部署R1模型，结合思维链提示（CoT Prompting）优化复杂业务场景；中小银行可通过API快速接入，探索全员应用。在技术架构上，推荐采用"通用基础模型+领域知识图谱"的混合架构，既发挥模型推理能力，又确保业务合规性。典型应用场景包括智能客服升级、合同质检自动化、风险报告生成等，其中工商银行通过R1模型实现对公业绩考评自动化，节约人力成本达800人日/月。
三、技术局限与应对策略
尽管『DeepSeek』 R1展现出强大推理能力，但其在安全防护、数据隐私和生态建设方面仍存在不足。报告强调，银行业需关注模型幻觉问题，建议通过规则引擎与模型输出协同验证机制提升决策可靠性。同时，针对数据孤岛问题，提出构建跨部门联合训练框架，优先选择高数据密度场景（如信用卡💳️反欺诈）进行试点。
四、行业趋势展望
深度推理模型将推动银行业AI应用从辅助决策向协同决策演进，在动态风险定价、异常交易监测等领域创造新价值。预计到2025年，随着推理模型迭代加速，银行业将形成"通用模型+垂类优化"的技术格局，通过持续优化提示词工程和模型蒸馏技术，实现效率与成本的动态平衡。
报告显示，截至2025年2月，已有19家银行部署『DeepSeek』模型，覆盖国有银行、股份制银行及城商行等多个类型，应用场景从客服优化延伸至风控、营销等核心领域，标志着银行业AI应用进入深度推理驱动的新阶段。
以下为报告节选内容
