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　　银行业正快速转向智能化，在这一过程中，DeepSeek大语言模型成为关键工具。江苏银行近期成功本地化部署DeepSeek相关模型，用于智能合同质检和自动化估值对账，显著提升了金融数据处理效率与智能化水平。通过DeepSeek，江苏银行重新塑造了金融服务模式，提高了金融语义理解的准确性。

　　除此之外，苏商银行也在积极应用DeepSeek，尤其是在处理非标准材料方面。苏商银行的信贷材料综合识别准确率已提升至97%。DeepSeek的推理模型进一步集成到其自主研发的“开发助手”中，缩短了核心系统的迭代周期30%。此外，DeepSeek的蒸馏技术在信贷风控和反欺诈等多个场景中的应用，提升了尽调报告生成效率和欺诈风险标签的准确率，分别提高40%和35%。

　　随着DeepSeek的引入，银行的客户尽职调查、风险判断及报表自动化统计等场景也得到了显著改善。此外，由于DeepSeek支持本地化部署，银行能够确保相关数据留在内部，从而有效降低了数据安全风险。业内专家指出，构建完善的数据治理和隐私保护体系将是实现银行数字化转型过程中不可或缺的一部分。

　　DeepSeek的应用不仅是银行提高运营效率的手段，也是推动数字金融深度发展的重要工具。根据艾瑞咨询，2024年中国金融科技市场规模将以约12%的复合增长率增长至5800亿元，DeepSeek大模型技术在这一趋势中将扮演重要角色。用技术增强银行的服务和决策能力成为业界共识。

　　然而，专家也提示，金融科技人才的短缺及数据资源的不足依然是行业发展面临的挑战。尤其是复合型人才的培养需要较长时间，这将直接影响创新能力的提升。此外，银行对数据的依赖也要求在推动数字化转型的同时，必须加强对数据安全和客户信息保密的管理。随着DeepSeek等生成式人工智能技术的加速应用，银行业在享受技术红利的同时，更需谨慎应对可能出现的隐私和著作权问题。返回搜狐，查看更多