DeepSeek驱动银行智能化转型:本地化模型优化与风险管理跃迁  

DeepSeek Drives Intelligent Transformation of Banks:Localization Model Optimization and Risk Management Transition

作　　者：施志晖 陆岷峰 SHI Zhihui;LU Minfeng

机构地区：[1]苏商银行金融科技实验室,南京210003 [2]上海大学上海科技金融研究所,上海200444

出　　处：《区域金融研究》2025年第2期1-9,共9页Journal of Regional Financial Research

基　　金：国家社会科学基金一般项目“基于区块链技术的供应链金融共生融资模式与协同决策研究”(20BGL009)。

摘　　要：随着大模型技术的进步,商业银行的业务模式迎来了新机遇。作为领先的大模型技术,DeepSeek正在逐步促进银行商业模式变革,推动业务流程的智能化。文章分析商业银行积极应用DeepSeek的动机以及其在降本增效、风险管理、客户体验优化等方面的影响。研究表明,通过本地化部署与模型蒸馏优化等优势,DeepSeek不仅满足银行对数据安全与合规性的要求,还在计算能力和成本控制方面展现显著优势。文章还探讨DeepSeek在推动银行业务模式创新中的具体实践,特别是在客户生命周期管理、智能决策、自动化审批和跨场景金融服务等方面的应用。尽管DeepSeek为银行业带来诸多创新机会,但其实际应用过程中依然面临技术适配、数据安全、投资回报和员工技能等多方面挑战。为了应对这些挑战,商业银行应积极实施技术优化、管理优化和业务优化等应对策略。

关 键 词：DeepSeek 商业银行 数字化转型 业务模式创新 人工智能 

分 类 号：F832.35[经济管理—金融学]