DeepSeek金融朋友圈持續擴大。近日,記者了解到,多家消費金融公司正在推進接入DeepSeek大模型的工作,將大模型應用于產品營銷、風險控制、客戶服務、貸后管理等多個場景,進一步為消費金融領域的智能化建設探索創新解決方案。
業內人士表示,人工智能技術在金融領域的巨大發展前景,為塑造產業新業態打開大門。同時,人工智能大模型在應用過程中也可能帶來數據安全問題,如何確保金融數據的安全存儲、傳輸、處理,防止數據泄露和濫用,這是包括消費金融公司在內的各類金融機構需要面對的挑戰。
多家消金公司接入DeepSeek
近日,中信消金、馬上消金、海爾消金、中郵消金等多家消費金融公司正在推進接入DeepSeek大模型的工作。
中信消金日前宣布,公司基于自主研發的“信智”一站式大模型服務平臺成功接入DeepSeek大模型,并率先應用于智能質檢與知識庫檢索兩大業務場景,其成為首批接入前沿領先AI大模型的消費金融公司。
據中信消金介紹,“信智”大模型服務平臺通過混合專家框架(MoE)與知識圖譜語義檢索技術的結合,顯著提升了大模型性能。此次DeepSeek大模型的應用,使“信智”大模型服務平臺在多任務處理能力、算力節約、效能提升等方面加速成長,進一步為金融領域復雜場景問題提供了更優解決方案。
中郵消金日前透露,DeepSeek大模型為消費金融領域的智能化建設提供了創新解決方案,同時在營銷場景、風控、客服能力、貸后管理等方面也帶來了眾多業務創新機會。該公司在2024年完成了大模型的一站式部署,已將DeepSeek大模型作為基座大模型之一。未來,公司還會持續深化DeepSeek大模型在業務場景中的應用。
“從金融業實踐來看,DeepSeek大模型在信息收集處理、反欺詐、信貸風控、客戶服務等方面有廣闊的應用前景。此外,因DeepSeek大模型的免費屬性,其還可降低金融機構應用大模型的門檻和成本。”招聯首席研究員董希淼表示。
優化多個業務場景
作為一款開源的大模型,DeepSeek大模型為消費金融行業帶來了較強的部署應用靈活性。多位業內人士告訴記者,消金公司接入DeepSeek大模型可進一步優化用戶信用評分模型,并通過智能客服為客戶提供全天候服務。
“利用DeepSeek大模型分析用戶的消費行為、還款記錄等數據,幫助我們構建精準的信用評分模型。同時,其可識別異常交易和行為,方便我們提前介入控制風險。”某消金公司數字金融業務工作人員向記者表示。
“AI客服是DeepSeek大模型在消金領域主要應用場景之一。通過自然語言處理技術,AI客服可自動回答用戶的常見問題,全年無休,提供7*24小時的客服支持,并通過分析用戶的情緒狀態,提供更加人性化的服務和陪伴。”上述工作人員說。
催收業務也是DeepSeek大模型在消金領域的重要應用場景。“在智能質檢方面,我們借助DeepSeek大模型技術,讓客服與催收業務的語音識別綜合準確率升至97%,較傳統人工智能解決方案提升5個百分點,前置防范信貸風險能力有效提升。”中信消金相關人士表示。
此外,在知識庫檢索方面,有消金公司人士告訴記者,可借助DeepSeek大模型,實現在海量數據中精準提取消費金融專業知識、政策法規及市場動態,構建實時更新的智能知識庫,實現檢索智能化,助力公司智能決策能力加速提升。
注意防范風險
國泰君安計算機行業高級分析師李博倫表示,本地化部署DeepSeek大模型或成為金融企業的普遍選擇。金融行業具有特殊性,對于數據的安全性要求往往高于其他行業。為此,監管部門出臺了《銀行保險機構數據安全管理辦法》《金融數據安全數據安全分級指南》等規定,對于金融數據的安全性有較為嚴格的要求。
李博倫認為,金融企業為嚴格遵守相關規定,一般選擇將數據存放在本地。DeepSeek-R1大模型發布后,金融企業用相對較低的成本即可本地化部署具有一流能力的大模型,可以將本地數據與大模型相結合,打造企業專有模型,更有針對性地賦能多個場景。
“近年來,包括消金公司在內的金融機構在人工智能領域展開積極探索,主要有兩種模式:一種是自行開發,另一種是利用科技公司大模型為自身業務賦能,但在這些模式下,非開源大模型高昂的授權費用和定制開發成本以及對硬件算力的較高要求,讓部分金融機構難以負擔,同時‘黑箱’特性難以滿足金融行業對合規性的審查要求。而DeepSeek大模型可以解決上述難題。”某金融科技公司相關業務人員表示。
但在金融行業引入AI技術時,數據安全風險也隨之而來。“金融機構對數據安全和隱私保護有嚴格要求。金融機構涉及大量敏感數據,大模型的應用可能增加數據泄露、濫用的風險,侵害消費者的合法權益。而目前對于AI技術的監管尚未形成統一標準,大模型在金融領域的部分應用可能面臨法律風險。”上述金融科技公司相關業務人員說。
“在數字技術創新不斷涌現的背景下,如何實現擁抱技術進步和確保金融安全與社會安全的平衡,越來越受到業界關注。”董希淼表示,“人工智能在金融領域的巨大發展前景,為塑造產業新業態打開大門,有望形成新質生產力。同時,加快應用大模型也可能產生侵犯隱私權、著作權等方面的問題。如何發揮積極作用、降低負面影響,助推數字金融高質量發展,是金融業人工智能技術運用方面必須著力解決的問題。金融機構在應用大模型過程中,應將強化數據信息安全和隱私權保護的理念內化于血液中,以最嚴格的措施確保數據信息和隱私安全。”