贷款有望“无人”审批 AI技术革新金融流程

DeepSeek大模型因其高性能、低成本和开源属性，在金融科技领域引起了广泛关注。多家银行已启动深度研究测试，部分银行已完成本地化部署。一家城商行的董事长表示，由于成本降低，中小银行能够更深入地应用AI技术，该行正在部署这款大模型，未来贷款业务可能实现无人审批。

调研发现，DeepSeek大模型为金融行业带来了显著改变，包括提高业务效率、降低成本、加强风控管理和加快生态构建。上海金融与发展实验室主任曾刚指出，AI技术在金融领域的应用已经从试验阶段进入深度融合阶段，不仅提供了可复用的技术，还推动了行业的智能化、个性化和高效化发展。

开源生态下的技术平权使更多银行尤其是中小银行能以较低成本应用AI技术，促进数字化转型。DeepSeek大模型的低算力消耗及成本优势有助于缩小中小银行与大型银行之间的技术差距。恒银金融科技股份有限公司董事长江浩然认为，该模型强大的自然语言处理能力可以帮助银行自动化处理大量复杂的金融任务，提升工作效率。其开源特性和社区建设也促进了金融科技行业的生态构建，吸引更多开发者和合作伙伴加入。

不仅是工商银行、建设银行等国有大行及股份行引入了DeepSeek大模型并进行了定制化训练，北京银行、江苏银行等中小银行也在智能运维、智能招聘和智能决策等方面探索应用该模型。例如，众邦银行利用DeepSeek-R1大模型打造了智能IT服务助手ChatOPS，降低了人力成本30%。此外，该行通过自动生成评价模型秒级处理海量简历，提高了人才匹配效率70%，减少了人力部门80%的机械性工作投入。

DeepSeek大模型帮助银行结合业务场景自动生成可视化图表和多维度分析建议，大幅提升决策精准度。清华大学国家金融研究院院长田轩表示，借助强大的逻辑推理能力，该模型能帮助金融机构更有效地作出决策，并设计出个性化的金融产品和服务。

在智能研发领域，许多中小银行正依托DeepSeek大模型构建智能编程协作平台，解决复杂业务系统开发中的需求理解偏差和代码重复率高等问题，为银行业务系统的更新升级注入动力。

谈及DeepSeek大模型带来的业务创新时，多位业内人士提到，未来贷款业务有望实现完全无人审批，银行可以将更多人力转向高附加值领域。目前，银行依赖人工处理非结构化数据，耗费大量时间且容易出错。通过应用DeepSeek大模型，多家银行成功解决了非标材料处理难题，提高了信贷材料识别准确率。江苏银行利用多模态模型实现合同质检智能化，提升了风险识别及预警响应速度20%。

然而，DeepSeek大模型的应用仍面临一些挑战。数据安全与隐私保护是主要问题之一。银行需要对客户数据进行脱敏和加密处理，以防止敏感信息泄露。严格的访问控制和操作审计机制也是保障数据安全的重要措施。同时，监管部门需出台相关政策，确保相关系统的合规性和风险可控。

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