作者｜沙丘智库研究团队
来源｜沙丘社区（www.shaqiu.cn）
DeepSeek的开源特性推动银行业形成“技术普惠”生态，大型银行通过矩阵化部署巩固优势，中小银行则获得低成本缩小技术差距的机会，整体加速银行业数字化转型进程。根据沙丘智库发布的《银行业DeepSeek大模型应用跟踪报告》，截止目前至少有21家银行部署应用DeepSeek大模型。
• 从部署方式上看，大部分银行选择本地化部署。虽然DeepSeek降低了大模型使用成本，但数据安全和隐私要求这一核心约束依然存在，基于数据隐私和安全的考虑，银行（尤其是大型银行）仍然会选择自行搭建大模型技术体系，而不是完全使用外部服务。但对银行来说，DeepSeek R1的私有化部署周期明显缩短（从过去方案的6-8周缩短到2-3周），微调数据需求也从百万级样本降低到十万级样本；
• 从部署类型上看，以DeepSeek R1蒸馏版32B和70B居多。32B和70B模型更适合企业级应用，部署成本在几十万。部分头部银行会选择部署满血版671B模型；
• 从应用场景上看，当前银行主要是利用DeepSeek增强原有大模型应用场景的逻辑推理能力。例如邮储银行利用DeepSeek增强企业级问答“小邮助手”的服务能力。DeepSeek R1目前尚未在银行的业务场景中产生颠覆性创新应用，但作为一款低成本的开源推理模型，其技术特性与潜力将重塑银行业AI落地的想象空间。
沙丘智库《银行业DeepSeek大模型应用跟踪报告》旨在为银行从业者以及决策者提供一份关于银行业DeepSeek大模型应用的全面洞察，助力银行业在智能化转型中把握先机，实现技术与业务的深度融合。
* 以上内容节选自沙丘智库《银行业DeepSeek大模型应用跟踪报告》
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