导语
随着大模型技术应用场景的不断丰富，金融企业积极响应技术发展趋势，探索DeepSeek 应用场景来提升市场竞争力。DeepSeek 拥有强大的数据分析、语义理解和计算推理能力，能够助力金融企业优化多个核心业务环节。比如在客户服务方面，能打造智能客服，提供 7×24 小时专业解答，显著提升客户体验；在风险管理方面，通过对海量金融数据的实时监测与分析，及时洞察潜在风险。然而，金融企业落地 DeepSeek 应用并非坦途，存在算力资源高门槛、模型 “幻觉”导致准确率低、知识更新时效性不足、数据使用与监管合规性要求、投入和产出不均衡、应用场景创新与交互体验不足等困难，为了帮助大家更好的在日常工作中落地DeepSeek应用，twt社区组织多位在金融行业有丰富大模型应用经验的专家参与线上交流，并对交流结果进行总结和补充，旨在为同行提供有价值的参考。本文将同行共识和探讨精华总结于此，以飨读者。
本次社区同行共识议题主持人：
金海波 昆仑银行 AI数据资深专家
董爱军 某银行 数据架构师
范容 某股份制银行 AI主管
陈祖杰 某银行 AI大模型平台架构师
党宏雷 某银行 AI软件架构师
朱向东 某省城商行 高级工程师
杨军 某证券 AI工程师
王瑜 申万宏源证券 人工智能应用负责人
宋强 某大型证券 软件开发工程师
DeepSeek 在金融行业应用的核心难点
通过社区多位有丰富大模型应用经验的专家线上交流，DeepSeek 在金融行业应用的核心难点主要可以分为四个方面如下：
（一）技术实施与模型能力难点
1、算力资源高门槛：硬件投入与规模效应的双重压力，具体表现为DeepSeek-R1满血版（671B 参数）需至少 8 台 A100 GPU 服务器（单台成本超 50 万元）实现基础部署，32B 量化版支持 20 并发也需 4 台 RTX 4090 服务器（硬件投入约 30 万元）。中小银行若采用云服务，按 GPU 算力按需付费，年成本可达数百万元，远超传统 IT 系统投入。算力不足导致推理延迟（如客服响应超时），无法支持高频交易场景（如每秒 100 笔风险评估），或因集群故障导致服务中断。
2、模型 “幻觉”：金融场景错误零容忍的要求下，大模型回答准确率尚需不断提高。大模型基于统计概率生成内容，缺乏金融知识的逻辑校验机制，出现幻觉导致理解准确率低于预期。例如：在信贷审批中误判企业财报数据（如将净利润增长率 – 5% 误算为 5%），导致风控模型给出错误授信额度。
3、知识实时性：监管政策与市场动态的 “时间差” 困境，银行为了数据安全考虑，一般将大模型私有化部署，银行防火墙严格限制模型访问互联网，需自建内部知识中台（如对接 Wind 金融终端、行内政策文档库），但数据同步延迟可达数小时，且需人工审核内容安全性。金融领域每年新增超 2000 条监管政策（如央行货币政策、银保监会新规），每日产生数亿条市场交易数据，私有化模型若未接入实时更新通道，知识滞后超 1 个月即可能导致合规风险（如未执行最新反洗钱标准）。
4、定制化适配：从 “通用模型” 到 “金融大脑” 的技术鸿沟存在领域壁垒，信贷审批需融合企业征信、行业风险系数、抵押品估值等多维数据，通用模型缺乏行业知识图谱，微调需至少 10 万条标注好的信贷数据，标注成本居高不下。中小机构存在专业人员队伍短缺的情况，缺乏深度学习框架开发经验，难以独立完成模型蒸馏或参数高效微调。
（二）数据与合规性难点
1、数据隐私：敏感信息泄露的法律与声誉风险，按《个人信息保护法》要求客户身份证号、交易流水属于 “核心敏感数据”，需加密存储（AES-256 算法），且禁止出境。若模型训练数据包含未脱敏的账户信息，一旦泄露可能面临巨额罚款。虽然可以通过联邦学习来实现 “数据不动模型动”，但金融数据跨机构共享存在商业壁垒，数据难以互通且训练效率低。
2、数据治理：孤岛、噪声与标注的三重困境，银行数据包含结构化（核心系统交易数据）、非结构化（合同文本、客服录音）和半结构化（XML 格式的监管报告），需建设统一数据湖架构，但多数城商行尚未完成数据底座建设。数据标注方面存在结果存在差异，导致模型训练数据偏差，且标注成本较高。
3、合规解释性：监管 “透明化” 要求与模型 “黑箱” 的矛盾，监管细则《生成式人工智能服务管理暂行办法》要求金融领域 AI 模型需提供 “决策逻辑回溯”，但 DeepSeek 的 Transformer 架构难以解释某一输出 token（如 “拒绝贷款”）的具体影响因子权重。
4、内容安全：对客服务中的 “舆情炸弹” 隐患，智能客服回复时可能引用过时政策信息（如 2023 年 LPR 报价），或对客户提问给出错误引导性回答，引发监管约谈。
（三）成本与效益平衡难点
1、投入产出倒挂：在显性成本上短期成本与长期价值的博弈，初期在大模型落地项目的成本和项目带来的成本节约不成正比，整体投资回收期过长。在隐形成本上，模型迭代需持续投入，且技术团队需不断学习新框架，投入过高。
2、场景价值天花板：从 “效率工具” 到 “业务核心” 的突破乏力，现有90% 的金融大模型应用集中在客服、文档摘要等边缘场景，对核心业务的渗透率不足 10%。例如，信贷审批场景中，大模型仅能辅助提取财报要素，最终决策仍依赖人工审核。
（四）应用场景与交互体验难点
1、场景创新困局：从 “跟风落地” 到 “业务赋能” 的路径迷失，部分银行盲目跟进 “智能研报生成” 场景，但研报核心观点需分析师主观判断，大模型仅能完成数据整理，实际使用率不足 5%，最终沦为 “展示工程”。跨部门壁垒，业务部门提出的场景需求，常因技术部门评估 “数据不可用”或 “模型准确率不足 75%” 而搁置。
2、交互体验断层：用户期待与技术实现的 “代际差”，与专业需求不匹配，客户期望通过自然语言查询 “某行业债券久期分布”，并以热力图形式展示，但现有模型仅能返回文本列表，且需用户自行解读数据，操作门槛高。智能体缺失，金融场景需要 “任务型智能体”，但行业缺乏成熟的工具链产品（如缺少金融领域的动作空间定义、多轮对话管理框架）。
DeepSeek应用核心难点的解决思路
（一）技术实施与模型能力层面
1、应对算力资源高门槛：强化算力投入意识，金融机构决策层需充分认识到算力资源如同水电等基础能源，已成为当下 IT 基建不可或缺的部分。在制定年度预算与战略规划时，将算力投入列为重点项目，设定专门的算力采购与升级资金池，确保资金稳定且持续的注入，以满足大模型运行及未来业务拓展对算力的需求。优化算力配置策略，对业务场景进行算力需求评估，区分核心业务与非核心业务。例如，高频交易场景对算力实时性和处理速度要求极高，可优先保障其算力供应；而一些非实时性的报告生成场景，可适当降低算力配置。
2、克服模型 “幻觉” 问题：引入知识校验机制，构建金融领域专属的知识图谱，将财报数据逻辑、金融产品风险评估标准、市场交易规则等关键知识进行结构化梳理。在模型生成回答后，利用知识图谱对输出内容进行逻辑校验。如在信贷审批中，通过知识图谱核实净利润增长率计算逻辑是否符合会计准则，一旦发现异常，及时触发人工审核流程，纠正模型输出。
多模型协同纠错，结合传统规则引擎和轻量级小模型，与 DeepSeek 大模型形成互补。规则引擎可对金融业务中具有明确规则的场景进行判断，如利率计算规则、合规条款检查等；小模型则针对特定金融任务进行训练，如企业财务指标分析小模型。将大模型输出结果与规则引擎、小模型输出进行对比，若出现差异，进一步分析原因，减少模型 “幻觉” 导致的错误。
3、解决知识实时性难题：搭建实时数据更新体系，在内部知识平台建设中，加强与权威金融数据提供商（如 Wind 金融终端）、监管机构官网的数据对接。通过自动化脚本和数据同步工具，实现数据实时抓取与更新，将延迟时间缩短至分钟级。同时，建立数据审核与清洗流程，利用自然语言处理技术对新数据进行初步筛选，再由人工快速审核，确保数据安全性与准确性。探索安全的联网方式，在符合金融行业信息安全管控的前提下，采用加密隧道、代理服务器等技术手段，为大模型提供有限制的互联网访问权限。如设置白名单，仅允许模型访问特定的官方监管信息网站、权威金融资讯平台等。同时，部署流量监测与异常行为检测系统，实时监控模型的网络访问行为，一旦发现违规访问，立即阻断连接并报警。
4、跨越定制化适配技术鸿沟：构建行业知识图谱与数据集，金融机构联合行业协会、科研院校等力量，共同构建全面且准确的金融行业知识图谱，涵盖企业征信、行业风险、抵押品估值等多维度信息。同时，整合内部数据资源，建立高质量的标注数据集。为降低标注成本，采用主动学习算法，优先选择对模型性能提升最有价值的数据进行标注，提高标注效率与质量。提升技术团队能力与寻求外部合作，针对中小机构技术团队薄弱问题，一方面加强内部培训，定期组织深度学习框架、模型调优方法等培训课程，邀请行业专家进行线上或线下讲座；另一方面，积极与技术供应商、高校科研团队合作，借助外部专业力量完成模型定制化开发，同时派遣内部技术人员参与项目实践，提升自身技术水平。
（二）数据与合规性层面
1、保障数据隐私安全：深化本地化部署与加密技术应用，坚定采用本地化部署模式，将模型训练与推理过程完全置于内部数据中心，杜绝数据上传至外部云端带来的泄露风险。在数据存储环节，对客户身份证号、交易流水等核心敏感数据，采用 AES – 256 等高强度加密算法进行加密存储，确保数据在静态存储时的安全性。在数据传输过程中，使用 SSL/TLS 加密协议，防止数据被窃取或篡改。探索联邦学习等隐私保护技术的深化应用，金融机构可先从内部不同部门间的数据合作入手，构建内部联邦学习网络。同时，积极参与行业联盟组织的联邦学习项目，与其他金融机构共同探索解决商业合作难题，逐步扩大数据共享范围，提高模型训练效果的同时保障数据隐私。
2、优化数据治理流程：推进数据整合与治理体系建设，加快构建统一的数据湖架构，对结构化、非结构化和半结构化数据进行集中存储与管理。制定统一的数据标准，规范字段格式、命名规范等，消除数据孤岛现象。同时，利用数据清洗工具和机器学习算法，自动识别和纠正数据中的噪声与错误，如缺失值填充、格式转换等。创新数据标注方式，采用自动化标注与少样本学习相结合的方式，先利用已有的少量高质量标注数据训练一个初始模型，然后使用该模型对大规模未标注数据进行自动标注，再由专业分析师对自动标注结果进行抽样审核与修正。此外，引入众包标注模式，将一些简单的数据标注任务分发给经过筛选的外部人员，通过制定详细的标注指南和质量审核机制，确保标注结果的准确性。为降低不同分析师标注结果的差异，建立标注结果一致性评估指标，定期对分析师标注结果进行对比分析，对差异较大的分析师进行针对性培训。
3、满足合规解释性要求：改进模型架构与可解释性技术应用，尝试引入可解释性模块，如在 Transformer 架构中嵌入注意力机制可视化工具，使模型的决策过程更加透明。同时，采用事后可解释性技术，如 LIME（Local Interpretable Model – agnostic Explanations）、SHAP（SHapley Additive exPlanations）等算法，对模型输出结果进行解释。建立合规审查与模型治理机制，成立专门的合规审查团队，在模型上线前，对模型架构、训练数据、输出结果等进行全面合规审查，确保模型符合《生成式人工智能服务管理暂行办法》等相关监管要求。4、防范内容安全风险：构建内容安全审核体系，利用自然语言处理技术构建智能内容审核系统，对大模型生成的对客服务内容进行实时监测与审核。识别文本中的敏感信息、错误政策引用、违规引导等内容。同时，结合人工审核团队，对智能审核系统无法确定的内容进行人工判断，确保审核的准确性。建立反馈与优化机制，收集客户对智能客服回复的反馈信息，以及监管机构的审查意见，将这些信息作为优化模型的依据，不断提高大模型对客服务内容的安全性与准确性。
（三）成本与效益平衡层面
1、改善投入产出倒挂现状：精准成本核算与效益评估，建立专门的大模型项目成本核算体系，对硬件采购、云服务费用、人员薪酬、模型迭代成本等进行详细分类统计，确保成本数据的准确性。同时，构建科学的效益评估模型，除了考虑直接的成本节约（如智能客服节约的人力成本），还要评估间接效益，如客户满意度提升带来的业务增长、风险降低带来的潜在收益等。优化项目实施与资源配置，将大模型项目分解为多个小阶段，每个阶段设定明确的目标和交付成果，快速迭代优化。根据业务需求的优先级和效益预期，合理配置资源，避免资源过度集中在低价值场景。
2、突破场景价值天花板：深度挖掘核心业务场景应用，银行业务侧人员与技术团队紧密合作，深入分析核心业务流程中的痛点与需求，提高大模型对核心业务的渗透率。
（四）应用场景与交互体验层面
1、打破场景创新困局：基于业务需求驱动场景创新，业务部门深入挖掘自身业务中的实际问题与潜在需求，而不是盲目跟风热门场景。消除跨部门协作壁垒，金融机构建立跨部门沟通协调机制，定期召开业务与技术对接会，促进业务部门与技术部门的信息共享与交流，及时解决部门间的矛盾与问题，确保项目顺利推进。
2、提升交互体验：满足专业需求的交互设计优化，根据金融专业用户的需求，优化交互界面与输出结果展示方式。在查询功能设计上，支持自然语言复杂查询，在结果展示方面，采用可视化技术，将数据以图表（如热力图、柱状图、折线图等）形式直观呈现，同时提供数据下载功能，方便用户进一步分析。加速智能体开发与应用，加大对智能体技术的研发投入，或与专业的智能体开发公司合作。利用现有的开源工具和框架，结合金融领域的业务流程与知识，开发任务型智能体。同时，建立智能体训练与优化机制，通过模拟大量真实业务场景对智能体进行训练，不断提升其性能与准确性。
社区同行共识总结
通过本次研讨，就 DeepSeek 等大模型在金融行业的落地挑战与突破路径形成了围绕技术实施、数据合规、成本效益及场景交互四大维度的共识，具体结论如下：
（一）技术实施与模型能力：突破算力与算法瓶颈是基础共识
专家一致认为，算力资源的高门槛已成为金融机构落地 DeepSeek 的首要障碍。无论是满血版所需的千万级硬件投入，还是量化版对并发场景的算力要求，均需决策层将算力纳入 IT 基建核心预算。针对模型 “幻觉” 问题，共识包括构建金融知识图谱进行逻辑校验，以及采用 “大模型 + 规则引擎 + 小模型” 的多模型协同架构，将场景的错误率控制在预期以内。此外，知识实时性问题需通过内部知识平台与安全联网机制双轨解决，例如对接 Wind 终端实现政策数据分钟级更新，同时通过白名单机制开放有限互联网访问权限。
（二）数据合规与治理：隐私保护与标准化是不可逾越的红线
数据安全层面，专家强调本地化部署为必选项，结合 AES-256 加密与联邦学习技术，在保护客户敏感信息的同时突破数据孤岛。针对数据治理难题，共识指出需建立统一数据湖架构，通过自动化标注与主动学习降低标注成本，并制定数据标准。在合规解释性方面，采用 SHAP/LIME 等可解释性算法与合规审查团队双把关，确保模型决策符合《生成式人工智能服务管理暂行办法》要求。内容安全则需依赖智能审核系统与人工复核结合，尤其对客服场景的政策引用设置 “双校验” 机制。
（三）成本效益与场景落地：聚焦核心业务价值是破局关键
针对投入产出倒挂问题，建议建立统一的评估模型，将隐性收益量化核算，并通过敏捷开发模式分阶段投入。场景拓展方面，共识明确需突破客服、摘要等边缘场景，向信贷审批、欺诈检测等核心业务渗透。例如，利用 RAG 技术将大模型与行内征信数据结合，实现贷前审核效率提升。中小银行可通过与技术厂商共建实验室，降低模型定制化门槛。
（四）场景创新与交互体验：智能体与多维交互是未来方向
在场景创新上，专家反对 “跟风式” 落地，主张业务部门与技术团队联合挖掘真实需求。跨部门协作需通过定期对接会与项目协调人机制消除壁垒。交互体验优化方面，共识包括开发金融领域任务型智能体，以及将文本输出升级为图表可视化，并参考 open-Manus 框架实现多组件协同。
DeepSeek 在金融行业的落地本质是 “技术 – 业务 – 合规” 的三角平衡，需通过体系化的算力规划、数据治理与场景深耕，逐步实现从 “效率工具” 到 “业务大脑” 的升级。未来行业需进一步共建标准、共享案例，推动大模型在金融领域的安全高效应用。
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