太平人寿并非孤例，自DeepSeek-R1模型发布以来，金融机构纷纷将其视为提升技术实力和市场竞争力的重要抓手，并加速推进部署与应用。如果把DeepSeek真正走进大众视野，并获得舆论高度关注的时间从1月20日（当日DeepSeek发布R1模型）算起，到现在也不过一月有余。在此期间，已有多家券商、公募基金公司以及银行和保险机构宣布接入或部署DeepSeek。

从“争先”到“恐后”

金融机构加速本地化部署

据悉，此次太平人寿完成DeepSeek本地化部署，并发布太平人寿AI助手内测版本。该助手接入DeepSeek-R1模型产品，具备深度理解对话、文档及图片的能力，能够在多种工作场景为员工解决复杂问题提供高质量建议及方案，提升工作效率。

2月17日，中国人民财产保险股份有限公司（以下简称“人保财险”）官方发布消息称，人保财险引入全尺寸DeepSeek大模型，基于国产算力设备完成私有化部署，将DeepSeek能力融入公司大模型底座。

此外，新华保险、北大方正人寿以及太平再保险（中国）等多家保险机构都已宣布接入DeepSeek。

2月10日，广发证券宣布其机构客户综合服务平台“广发智汇”正式上线DeepSeek客户服务模块。在券商行业，国金证券、兴业证券、广发证券等十余家券商已积极推进DeepSeek-R1或V3等版本的部署，覆盖合规问答、投研分析等应用场景。

公募基金行业同样热情高涨，包括富国基金、诺安基金在内的十余家公募基金公司宣布已部署DeepSeek，主要应用于投研分析、知识查询、产品销售、客户服务等核心业务场景。银行业方面，邮储银行、北京银行等多家银行机构也在积极探索DeepSeek的应用场景。

2024年末，中国人民银行等七部门联合印发的《推动数字金融高质量发展行动方案》，为金融机构的数字化转型绘制了清晰蓝图。数字化转型不再是金融机构的可选项，而是关乎生存与发展的“必答题”和赢得市场先机的“抢答题”。DeepSeek引发的AI热潮下，各金融机构都表现出了浓厚的兴趣，积极探索其在实际业务中的应用潜力，有机构甚至连夜加班加点接入DeepSeek，唯恐落后。

从“辅助决策”到“智能分析”

DeepSeek应用场景不断深化

“DeepSeek具有较强的数据分析、语义理解和计算推理功能，在金融业完善线上线下服务，做好风险管理以及提升机构运营效率等方面具有较多应用潜力。”一国有银行相关人士在接受媒体采访时说。

中国银行业协会在此前发布的《2024年度中国银行业发展报告》显示，金融与人工智能有天然的契合点，AI大模型技术能够充分挖掘银行业的海量数据，而银行业具有适用AI大模型技术的丰富场景。当前AI大模型正在推进我国银行业服务、营销、产品等领域的全面革新。

金融应用DeepSeek到何种程度？有哪些应用场景？

据悉，邮储银行将DeepSeek大模型应用于企业级多模态智能问答助手“小邮助手”，新增逻辑推理功能，增强精准服务效能；通过包括深度分析在内的功能，精准识别用户需求，提供个性化和场景化服务方案；借助高效推理性能，加快响应速度和任务处理效率。北京银行目前已在AIB平台京行研究、京行智库、客服助手、京客图谱等多个关键业务场景中试点应用DeepSeek，大幅提升了知识驱动的模型服务质量和效率。国金证券则将DeepSeek应用于信息检索、文档处理、行业研究及市场分析等多个场景，未来还计划进一步拓展至智能服务、风险管理、投资分析等核心业务领域。

“在为客户讲解产品时，我们常需要介绍公司历史和产品设计细节，这时使用DeepSeek等工具会非常高效。而在产品开发风险评估和理赔环节，AI也比人工更高效智能，还可24小时在线服务。”一人寿保险公司相关人士告诉记者，更重要的是，DeepSeek还能快速生成个性化保险产品，精准单独定价。

“DeepSeek通过底层数据的深度关联和逻辑推演，为用户提供可靠的数据支持，还可将复杂的投资问题拆解为清晰的分析步骤，深入理解市场逻辑。”一金融界人士说，当前DeepSeek在金融领域的应用场景较为广泛，覆盖智能客服、智能营销、金融投研、合规运营等诸多核心业务场景。

DeepSeek赋能效率提升，成本优势凸显，尤其对人力和技术资源相对有限的中小金融机构更为友好。相比较其他AI工具，DeepSeek性价比较高，再加上开源策略，金融机构可根据自身需求进行定制和优化，降低对外部供应商的依赖。以证券行业为例，DeepSeek可将合规审核时间缩短90%，投研报告生成效率提升数倍。

金融机构反馈，DeepSeek显著降低了技术门槛，带来更智能化的营销和更具人性化的客户服务体验，实现客户洞察的精准化和数据分析的深度化，其应用场景已从“辅助决策”迈向“智能分析”，全面提升了企业的数字化运营能力。

从“好用”到“用好”

抢抓机遇也要防范风险

DeepSeek之所以短时间内引发金融业如此热烈的反响，主要得益于其在技术创新和成本优化方面的突出表现。但DeepSeek迅速走红的背后，也引发了一些疑虑与担忧。

AI模型需要大量的数据进行训练和优化，而金融机构掌握着客户大量的敏感数据，如健康状况、财务数据等。而且，金融业对信息系统的依赖程度较高，系统可能面临故障、崩溃、网络攻击等问题，从而造成数据丢失或业务中断。如何确保数据的安全存储、传输、处理和个人隐私？此外，金融业是受严格监管的领域，金融机构接入DeepSeek进行产品或服务创新时如何兼顾合规？

“金融专业性较强，可能存在理解上的歧义，DeepSeek给出的一些分析建议也有不切实际的情况。”一人寿保险公司相关人士告诉记者，春节后，DeepSeek就成了她和同事们的“上班搭子”。使用下来，她发现DeepSeek确实是一个强大的辅助工具，但也有它的局限性，其应用仍需专业人员甄别错误或者不适用的建议，否则很容易被误导。

此外，AI幻觉（即AI生成不准确或误导性信息）仍是普遍问题。目前已有使用者发现DeepSeek存在一本正经“胡说八道”的情况。如，在生成学术论文材料时，DeepSeek会生成不存在的材料。有使用者在社交媒体上晒出了其向DeepSeek提问“推荐几家新开的网红店”时，发现其推荐的地址有些并不存在。

目前，由于DeepSeek应用还处在初级阶段，业内也指出可能存在风险。“尽管AI技术在金融领域展现出了巨大的潜力和广阔的应用前景，但其实际应用过程中仍面临数据安全、恶意训练、模型幻觉等挑战，”一位业内人士说。DeepSeek如何从“好用”到“用好”？金融业享受AI带来便利的同时，如何有效应对风险和挑战？在智能化建设过程中，金融机构仍需不断探索创新解决方案。现阶段下，有关人士建议金融机构建立完善的数据验证和纠错机制以及严格的审核机制，确保DeepSeek的推荐结果经过人工校验，以降低误判风险。（河北日报记者 任国省）