DeepSeek大模型能否重塑银行业竞争格局？ 近日，DeepSeek大模型对银行业的深度影响以及从业人员的应对策略受到广泛关注。该模型正在促使银行业从“效率工具”朝着“决策伙伴”演进，同时也带来诸多机遇与挑战。 DeepSeek大模型给银行业带来多方面的深度影响。在降低技术研发与运营成本上，其开源属性与低算力需求让中小银行能够花费200 - 400万元就完成本地化部署，这远远低于传统AI模型的成本。 像江苏银行等机构借助DeepSeek - R1模型达成邮件分类、交易录入自动化，每天减少9.68小时的手工操作。在驱动业务模式创新方面，智能客服响应的准确率得以提升，日均处理量提高20%以上；信贷风控审核效率提高20%，风险识别准确率达到97%；财富管理能够实时分析客户资产与市场动态，生成个性化投资方案。 在重塑行业竞争格局上，大型银行加快技术整合以巩固自身地位，中小银行凭借低成本优势实现“弯道超车”，这加剧了行业内的技术竞争。不过，该模型也引发了技术应用风险，数据幻觉问题可能致使生成内容出现偏差，中小银行还面临算力不足和专业人才短缺的问题。 针对这些影响，银行从业人员也有相应的应对策略。 其一，增强技术能力与复合知识，学习AI工具的使用，向“业务 + 技术”复合型人才转变，关注开源生态，掌握实用技能。 其二，着眼于核心业务场景优化，优先在重复性高、容错率低的领域推动自动化，结合客户需求开发垂直应用。 其三，构建人机协作工作流，将AI用于辅助环节，保留人工决策与深度分析职能，建立AI结果校验机制。 其四，提高合规与数据安全意识，严格遵循本地化部署要求，防止敏感数据外流，参与制定AI伦理规范。 业内人士表示，从业人员需要主动迎接技术变革，重点提升人机协同、场景创新与风险管控能力。 toc数字化 cdn边缘智算 开源信息 api经济 AI算力云服务 大数据niu 数据挖掘应用 data职 人工智能数据库
