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“宇宙行”放大招，工商银行宣布率先完成DeepSeeK全行大规模应用，会有更多银行跟进吗？
财联社3月8日讯（记者 彭科峰）DeepSeek爆火，对银行业的后续影响还在进一步延伸。
今日晚间，工商银行相关人士向财联社记者介绍，该行近期已在同业率先完成DeepSeek最新开源大模型的私有化部署，并将其接入行内“工银智涌”大模型矩阵体系。”目前实现大模型对行内20多个主要业务领域的赋能，落地场景200余个”。
同时，该人士向财联社记者进一步介绍，“工行同业首家实现了DeepSeek推理大模型的全行大规模推广使用。”
首个国有大行官宣完成DeepSeek私有化部署并完成全行大规模使用
今日晚间，工行相关人士向财联社记者表示，为深入贯彻落实国家“人工智能+”战略，加快培育金融行业新质生产力，工商银行紧跟生成式人工智能技术取得的新突破，积极推动大模型的规模化应用。近期，该行已经完成DeepSeek最新开源大模型的私有化部署，并将其接入“工银智涌”大模型体系内，以持续推动金融业务场景的智能化升级。
工行进一步介绍，该行目前已经构建了集算力、算法、数据、工具、安全、应用、生态于一体的“工银智涌”企业级金融大模型技术应用体系。在算力方面，工商银行建成同业首个自主可控的千卡规模AI算力云，具备TB级数据千亿大模型全参二次训练的能力，训推效率达到业界同规格产品先进水平。
在算法方面，工商银行已建成多层次架构、多模态感知、多任务协同融合的金融大模型算法矩阵，目前已形成十余个大模型、两千多个传统模型的协同应用矩阵，实现不同模型的择优调控。DeepSeek最新开源大模型也已经纳入其中。
那么，目前融合了DeepSeek的“工银智涌”大模型具体有哪些最新应用呢？对此，工行相关人士向财联社记者举例称，目前该行在金融市场领域打造了ChatDealing数智对话交易产品，重塑金融市场交易流程，“实现总分行询价交易效率提升3倍”；此外，已打造了远程银行坐席助手“工小慧”，实现“智能全旅程陪伴”，推动重点场景通话时长压降约10%，有效提升服务效率和客户体验；在风控升级方面，工行打造了集信贷制度查询、报告编写、风险评估、数据分析、审贷建议等能力于一体的专属授信审批风控助手“工小审”，实现对公信贷全场景“智慧审贷”，显著提升业务效率和智能化风控水平。
某银行业分析师向财联社记者表示，工行在银行业有着举足轻重的地位，对于金融科技的投入历来非常重视。本次快速完成DeepSeek的私有化部署，相信会吸引更多银行机构加快拥抱DeepSeek的步伐。
多家大行和股份行暂未官宣接入、应用DeepSeek大模型信息
今日晚间，财联社记者查询公开信息发现，目前国有六大行中，已经公开宣布接入DeepSeek、完成私有化部署的银行机构并不多。除了工行之外，目前邮储银行、建设银行也已经宣布在探索相关应用。此前并未有其他银行公开宣布完成DeepSeeK全行大规模推广使用。
邮储银行近期表示，依托自有大模型“邮智”，第一时间本地部署并集成DeepSeek-V3模型和轻量DeepSeek-R1推理模型。目前邮储银行首先将DeepSeek大模型应用于“小邮助手”，新增逻辑推理功能，增强精准服务效能；通过深度分析等功能，精准识别用户需求，提供个性化和场景化的服务方案。
此外，据媒体报道，建行总行已引入DeepSeek大模型并进行定制化训练，积极推进生成式人工智能在全集团的体系化应用，或将集成AI工具供下属机构使用。但是，各个子公司通过总行平台应用按需探索，不得自行接入。
而在股份制银行中，近期也只有招行、浦发等少数几家银行宣布已经引入DeepSeek大模型并实现了定制化训练，但并未介绍最新应用成果。浦发银行表示，基于昇腾Atlas 800T A2算力集群，快速完成DeepSeek-R1 671B大模型的部署，融合“五横六纵”企业级知识库，嵌入数字员工助手应用。
综合来看，目前对于DeepSeek最为热情的还是众多中小银行。
业内称DeepSeek实现大模型平权，但仍需冷静看待
“中小银行原本在金融科技方面的投入就有限，因为原来独立研发金融大模型成本太高，动辄几千万。现在有了DeepSeek，堪称实现了银行业的金融大模型平权。”某江浙沪上市银行人士向财联社记者表示，过去以工行为代表的国有大行早已通过自研、第三方合作等方式，持续进行金融大模型的探索，中小银行相对动作较慢。
应该如何看待本次工行宣布实现全行大规模推广呢？对此，某国有大行研究员向财联社记者表示，这和工行的“深厚家底”有关。依据其研究，在国有大行中工行的金融科技人员应已超过万人且领先同业，此外招行的金融科技人员数量也不少，其他大型银行相比差距明显。
不过，也有业内人士认为，不能够过度神话DeepSeek的作用。用益信托研究员喻智向财联社记者表示，综合来看，目前DeepSeek相比过去的大模型在逻辑推理有所增强，但“是否重构金融业”还谈不上。某种程度上，eepSeek大模型暂时更适合逻辑清晰、易于规范化的工作。以信托行业为例，他认为考虑到专业财富投资领域的不同，“千人千面”，DeepSeek对信托机构的作用就很有限，在银行理财等方面，”AI投顾“暂时的空间也较有限。