大象起舞!48万亿工行率先完成DeepSeek私有化部署,“AI+金融”竞赛大幕掀开;国有行、股份行如何差异化布局?

2025年03月10日17:50:21 财经 7611

速览君






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<文|嘉禾  编|顾柠>



银行业正加速deepseek系列模型本地化部署工作。

在2025年全国两会热议“人工智能+”赋能新质生产力的政策风口下,中国银行业悄然打响一场没有硝烟的“ai军备竞赛”。

3月8日,中国工商银行(下称:工行)宣布了一项重大突破:在同业中率先完成deepseek最新开源大模型的私有化部署,成为首个实现该模型全行级应用的国有大行。这场技术突围不仅刷新了金融业智能化改造的进度条,更揭示了不同类型银行在数字化转型中的战略分野。


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率先行动 

宇宙行全行部署“ai+”双轮驱动


据《行长速览》了解,工行此次部署的deepseek大模型,被整合至其自主研发的“工银智涌”企业级金融大模型技术应用体系。该体系以“全栈自主可控、全面技术突破、全域场景赋能、全辖安全防护”为目标,集算力、算法、数据、工具、安全、应用、生态于一体,形成了以大模型为核心的新一代金融业务赋能模式。

在算力层面,工行建成自主可控的千卡规模ai算力云,具备tb级数据千亿参数大模型全参二次训练能力,训推效率达到业界先进水平。算法方面,通过多层次架构、多模态感知与多任务协同融合,构建了包含十余个大模型和两千余个传统模型的协同矩阵,实现动态择优调控。数据与安全能力同样突出,工行打造了覆盖“通用、行业、企业、领域、任务”五层知识架构的高质量金融数据集,并从基础设施安全、模型合规性、数据可信度等维度构建了立体化防护体系。

技术升级的最终目标是业务赋能。目前,工行已将大模型技术应用于20多个核心业务领域,覆盖超200个具体场景,形成“企业级ai普惠赋能+ai专业突破”的双轮驱动模式。

在金融市场领域,工行推出chatdealing数智对话交易产品,重塑交易流程。该产品通过自然语言交互实现实时询价、风险对冲和策略生成,使总分行询价交易效率提升3倍,交易规模显著扩大。客户服务端,远程银行坐席助手“工小慧”借助大模型的语义理解和意图识别能力,实现“智能全旅程陪伴”,重点场景通话时长压降约10%,服务效率与客户体验双提升。

风险防控则是另一大焦点。工行围绕信贷全流程开发的“工小审”风控助手,集成信贷制度查询、报告编写、风险评估等功能,实现对公信贷场景的“智慧审贷”。这一工具不仅将审贷周期缩短30%,还通过数据分析与模型预测强化了风控精准度。

工行的此次突破不仅是内部能力的升级,更展现了其对行业生态的深远影响力。通过总结形成“1+x”金融行业应用范式,工行已将ai大模型解决方案赋能部分同业机构,技术输出或成未来盈利增长点。



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国有行、股份行智能化布局分野


事实上,除了工行外,其他国有大行和股份行也在积极探索deepseek的应用。

目前,邮储银行和建设银行已迈出实质性步伐:邮储依托自研的“邮智”大模型,集成deepseek-v3及轻量级r1推理模型,率先升级智能客服“小邮助手”,并探索数字员工交互与反欺诈场景;建行则从总行层面引入deepseek进行定制化训练,计划通过统一平台向子公司输出ai工具,其子公司建信理财已在理财业务中试点应用。

相比之下,农行、中行、交行等国有大行尚未公开深度合作计划,这可能与其技术路径选择有关:农行持续投入量子密钥分发提升数据安全,中行则专注于区块链在跨境金融中的应用,反映出国有大行更倾向于将外部技术作为补充模块,与自有技术体系深度融合。

而在股份制银行中,浦发银行和兴业银行表现突出——浦发基于升腾算力平台部署千亿级deepseek-r1671b模型,赋能数字员工的智能问答与报告生成;兴业则直接接入r1模型,聚焦基础业务流程优化,如合同审核与客户服务响应。

值得注意的是,国有大行与股份制银行的差异化布局逐渐显现。

从战略路径看,国有大行与股份行的差异源于资源禀赋与业务重心。国有大行凭借庞大的科技投入(如工行年投入超270亿元)和万人级技术团队,强调“自主可控”与生态闭环,例如工行的分布式核心系统覆盖80%业务量,建行的“建行云”算力规模达463pflops。这类机构更注重在高合规要求的核心业务中审慎推进ai应用,避免技术依赖风险。

而股份行及中小银行则侧重敏捷性与成本优化,浦发、兴业等通过直接接入deepseek或联合云服务商缩短部署周期,部分城商行甚至借助开源特性快速实现智能合同质检等场景,以弥补技术代差。这种分野背后,是国有大行“技术护城河”与股份行“场景创新力”的博弈——前者通过技术输出构建行业生态,后者则以垂直场景的快速迭代争夺市场效率优势。

然而,无论是国有大行还是股份行,均需直面ai模型的数据安全与可解释性挑战。工行虽通过私有化部署降低风险,但中小银行在算力投入(如百万级一体机成本)与应用适配上的压力依然显著。未来,随着金融法立法进程加速与ai监管框架完善,银行业的智能化竞赛或将更多转向技术伦理与商业价值的平衡,而deepseek带来的“技术平权”效应,能否真正重构行业格局,仍需时间检验。

来源:行长速览

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