智能化轉型加速！DeepSeek進軍消費金融領域

隨著人工智能技術的飛速發展，其在金融領域的滲透日益廣泛且深入，為整個行業帶來了前所未有的變革與機遇。

在這一波智能化浪潮中，DeepSeek憑借強大的語義理解和生成能力，迅速吸引金融機構關注，包括消費金融公司和金融科技服務商在內，紛紛將其視為提升技術實力和市場競爭力的重要抓手，加速推進DeepSeek的部署與應用。

有消費金融領域的資深人士向券商中國記者透露，近年來，在消費金融公司及相關聯的金融科技公司中，AI大模型的部署策略早已成為提升業務運作效能與客戶服務品質的重要一環。

業內新星

DeepSeek在自然語言處理領域的表現，正像一匹“黑馬”迅速在金融行業嶄露頭角，其強大的語義理解和生成能力，讓眾多金融機構看到了大幅提升業務運作流暢度和客戶服務滿意度的希望。

一時間，無論是銀行、保險、券商還是基金等金融機構，都對DeepSeek表現出了濃厚的興趣，并積極探索其在實際業務中的應用潛力。包括消費金融公司及相關金融科技公司在內也陸續宣布加速推進DeepSeek的部署進程，以期在智能化轉型的浪潮中搶占先機。

券商中國記者從業內了解到，在消費金融領域，AI技術的深度融合已成為行業發展的新趨勢，而有消費金融公司希望通過引入DeepSeek大模型，進一步提升業務處理效率，優化客戶服務體驗，從而在激烈的市場競爭中占據有利地位。

以中信消費金融為例，其自主研發的“信智”一站式大模型服務平臺已成功接入DeepSeek大模型，并率先在智能質檢與知識庫檢索兩大業務場景中落地應用。

在智能質檢領域，憑借DeepSeek大模型技術的加持，中信消費金融實現了客服與催收業務語音識別綜合準確率的顯著提升，達到97%，較傳統人工智能解決方案高出5個百分點。在知識庫檢索方面，借助DeepSeek推理模型，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。

含“AI”量提高

DeepSeek的崛起不僅吸引了消費金融公司的關注，也促使整個金融行業加速布局AI技術。除了消費金融公司，與場景消費緊密相關的金融科技公司也紛紛加入DeepSeek的部署大軍。桔子數科、連連數字等金融科技領域成員，均宣布已完成或正在加速推進DeepSeek的部署進程。

以桔子數科為例，在DeepSeek部署的首日，其三條核心業務線便迅速接入測試階段，開發周期實現了超過50%的大幅縮減。據了解，針對DeepSeek的部署和推理服務，桔子數科制定了“三步走一堅持”的策略：第一步擁抱大模型，讓算法工程師與業務團隊緊密協作，探索應用：第二步二次訓練大模型，結合業務場景優化，提升性能與可用性：第三步提煉行業通用產品，助力金融行業發展。

連連數字也宣布已完成DeepSeek大模型的私有化部署，標志著其AI創新與應用邁上了新的臺階。依托自身的技術底蘊與DeepSeek自然語言處理、推理等核心能力，連連數字已率先將DeepSeek融入業務、研發、辦公等多個核心場景。

此外，奇富科技自主研發的大模型產品ChatBI也完成了升級，通過與DeepSeek-R1大模型的深度融合，充分發揮了DeepSeek的MOE專家模型和COT鏈式思考推理能力的優勢，顯著提升ChatBI處理復雜數據分析任務的能力。例如，在貸款風險評估時，ChatBI能夠實現對用戶信用、收入穩定性、行業前景等多維度的全面分析，從而提升分析的準確性和全面性。

寄予厚望

隨著消費金融行業的蓬勃發展，市場競爭的白熱化程度正不斷加劇。為了在激烈的市場競爭中占據優勢地位，消費金融公司正積極提升自身的技術實力和服務品質。其中，AI大模型的引入被視為消費金融公司提升核心競爭力的重要舉措之一。

“眾多消費金融公司對DeepSeek的部署和應用寄予厚望，期待它能夠引領業務模式的變革，為行業注入新的活力。”有消費金融業內人士向記者表示，“通過利用AI大模型，我們希望可以盡快實現業務流程的自動化與智能化升級，從而提升業務效率和客戶滿意度。”

然而，該人士也坦言，消費金融公司在追求業務增長的同時，也面臨著日益復雜的風險管理挑戰。

“金融市場的瞬息萬變與監管政策的日益嚴格，要求消費金融公司必須更加精準地評估客戶風險，有效防范欺詐行為。”他補充說，在這一背景下，AI大模型憑借其強大的數據處理與分析能力，正成為消費金融公司實現風險管理智能化與精細化的重要工具。

警覺與應對

盡管人工智能（AI）技術為消費金融公司和金融科技公司帶來了諸多機遇，但在引入AI技術時，也需要警惕和應對一些潛在的風險和挑戰。

有金融行業風控人士向記者表示，數據隱私與安全無疑是首要關注點。“AI模型需要大量的數據進行訓練和優化，而這些數據往往涉及用戶的個人信息和交易記錄。因此，如何確保數據的安全存儲、傳輸和處理，防止任何形式的數據泄露和濫用，是消費金融公司和金融科技公司必須面對的重要挑戰。”該人士強調。

因而，消費金融以及金融科技公司更需要注意建立完善的數據保護機制，嚴格遵守相關法律法規，將用戶數據的隱私與安全置于首位。

此外，AI模型的準確性與可靠性同樣不容忽視。由于AI模型是基于歷史數據進行學習和預測，因此其準確性和可靠性很大程度上取決于數據的質量和模型的訓練效果。

“如果數據存在偏差或‘噪聲’，或者模型訓練不充分，很可能導致AI模型的預測結果不準確、不可靠，進而對公司業務決策產生負面影響。”前述風控人士建議，在引入AI技術時，公司應對數據進行深度預處理與清洗，同時精心挑選適合的模型與算法進行訓練與優化，以確保AI模型的準確性與可靠性。

還需注意的是，AI技術的引入還可能帶來一些倫理和法律問題。例如，AI模型可能會因為數據偏見而產生歧視性決策，或者因為算法的不透明性而難以解釋和追溯決策過程。

“這些問題都可能對消金公司的聲譽和業務產生不利影響。”該人士建議，消費金融業內以及有關金融科技公司也需要充分考慮倫理和法律因素，建立完善的監管和審計機制，確保AI技術的合規性和公平性。