《DeepSeek银行部署加速, AI金融应用迎来跃迁》由中泰证券分析师闻学臣、王雪晴、苏仪等人撰写，核心内容围绕DeepSeek在银行业的应用展开，涵盖模型优势、金融应用价值、落地情况等方面。

　　1. DeepSeek优势显著：DeepSeek通过优化训练方式、算法架构和推理方法，降低部署成本，其理论成本利润率可达545%。在性能上，后训练阶段应用强化学习，提升推理能力，如R1 - Zero版本展现出高准确率和long - CoT能力。推理架构经优化，适配银行高并行、高响应场景。同时，其开源特性使私有化部署模型能追平前沿闭源模型水平，且阿里开源的QwQ - 32B模型性能比肩满血R1，逐步降低成本，还有蒸馏小型模型展现出Test - time Scaling，支持多项基础业务场景。

　　2. 金融应用价值多元：金融行业AI应用价值分为降本增效、价值创造与决策赋能三个层次。降本增效体现在智能客服、信贷审批、合同质检等场景，如工商银行、苏商银行、江苏银行分别在相关业务中借助DeepSeek提升效率与准确性。价值创造涵盖AI编程、智能风控、智能营销等，像澳新银行、重庆农村商业银行、北京银行等在对应领域取得良好成效。决策赋能方面，虽尚在探索，但随着模型能力提升，可深度挖掘分析数据，为管理决策提供支持。

　　3. 银行落地进展各异：大行在生成式人工智能落地应用上发力早，多场景探索创新；中小银行多以单场景切入，探索通用场景应用。随着DeepSeek开源降本，中小银行有望加速部署，缩小与大行差距。多家银行已积极落地DeepSeek，如工商银行构建多个应用场景，建设银行推进体系化应用，邮储银行、招商银行等也在不同业务中取得进展。此外，AI一体机凭借优势成为银行智能化转型重要选择，宇信科技、京北方、天阳科技等厂商推出相关解决方案。

　　DEEP029：详解DeepSeek：模型训练、优化及数据处理的技术精髓

　　DEEP061：Deepseek应用场景中要关注的十个安全问题和防范措施

　　DEEP065：DeepSeek洞察与大模型应用-人工智能技术发展与应用实践

　　DEEP081：以DeepSeek为代表的AI在能源行业的应用前景预测报告

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