作 者 |  九卦姐（九卦金融圈专栏作家）

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2月13日，OpenAI首席执行官Sam Altman宣布，免费版ChatGPT将无限制使用GPT-5进行对话（标准智能模式）。2月13日，百度宣布文心一言将于4月1日0时起全面免费开源。谷歌也紧随其后，免费开放Gemini 2.0全系列模型，强化其在多模态交互与行业解决方案中的竞争力。

最新消息！2月15日，部分微信用户发现，微信搜索已经上线“AI搜索”功能，并接入DeepSeek-R1提供的“深度思考”服务。腾讯集团随后确认，微信搜一搜在调用混元大模型丰富AI搜索的同时，正式灰度测试接入DeepSeek。

开源大模型的崛起正在彻底改变AI应用的商业模式，尤其是在银行等金融行业。“免费”对中小银行来说究竟是机遇还是挑战？我们来仔细分析:

DeepSeek等国产大模型的崛起，正迅速改变市场格局，免费大模型与开源模型形成强势竞争。当开源模型能达到商用模型80% - 90%的功能，却只需10%的成本时，在很多对成本敏感的应用场景下，开源模型会极具竞争力。

近年来，OpenAI依赖订阅模式（如ChatGPT Plus）盈利，但随着GPT-5免费发布，其战略重心发生了转变。其免费策略旨在降低使用门槛，吸引开发者与用户构建生态，通过增值服务（如企业级解决方案、广告、数据服务）实现商业闭环。这不仅是市场占有率的博弈，也是对不断崛起的开源模型（如DeepSeek等）的一种回应。

免费大模型让银行能够以极低的成本部署AI技术。据报道，包括江苏银行、苏商银行、重庆农商行等中小银行机构，新华保险等保险机构，中信建投、国泰君安等券商，以及汇添富、富国基金等公募基金公司在内的金融机构纷纷部署DeepSeek，探索相关应用场景。

某银行数字银行部负责人 陆观溟（笔名）告诉九卦金融圈，目前银行应用人工智能已呈现出一些典型场景，一方面与内部管理平台融合，处理邮件、公文、考勤、绩效分析等事务；再者是智能客服，能精准聚焦客户咨询并深入解答；还有合同审查拟定，把控勾稽关系；以及应用于项目、企业价值评估和授信、风控等领域，不过后者对银行自身策略要求更高。

开源大模型降低了用户的应用成本和技术门槛。

九卦金融圈获悉，自2024年5月起，新网银行就在系统研发场景中应用DeepSeek大模型，分别构建了研发知识问答助手与代码续写助手，缩短了一线工程师在研发过程中查阅技术资料的耗时。另外，新网银行还通过自研插件的方式将DeepSeek代码大模型的能力，嵌入到代码编辑器这类开发工具中，已形成Copilot助驾的研发模式。

还有像青岛农商银行通过DeepSeek构建AI中台，优化网点数字人服务，成本仅为传统方案的1/3。这种“轻量化+场景化”路径或重塑行业竞争格局，缓解大银行的技术碾压态势。

区域银行的本地化优势凸显

中小银行通常面临的技术投入门槛较高，而免费大模型则大大降低了这一门槛。中小银行通常缺乏强大的人工客服团队，但借助免费大模型的能力，能够在智能客服领域取得突破。通过DeepSeek等开源大模型，中小银行可以快速部署AI客服系统，提供24/7的客户支持。这种智能客服不仅能解决常规咨询，还能处理更为复杂的客户需求，如智能推荐、产品定制等。

定制化产品下的错位竞争

此外，免费大模型的核心壁垒转向数据质量而非算法本身。帮助中小银行开发定制化产品，例如基于地方产业数据的供应链金融风险评估模型，形成与全国性银行的错位竞争。中小银行积累的客户交易数据、风控标签等私有数据将成为差异化优势，需通过微调模型提升精准度。未来银行间的竞争可能演变为数据治理能力的比拼。

作为一款开源的AI大模型，DeepSeek等免费大模型为金融行业带来了前所未有的灵活性。金融机构能够依据自身的具体需求，对相关应用进行针对性的定制与优化，进而降低对外部供应商的依赖程度，在客户服务、风险控制等领域通过免费大模型，显著降低技术支出。

通过开源大模型提供的数据分析能力，中小银行可以根据客户需求定制个性化产品，并基于地域、行业或业务场景提供专业的金融服务。例如，某些地方性银行已经通过AI模型定制针对农业、制造业等行业的金融产品，帮助其更好地服务地方经济。

不应过分迷恋高参数模型

银行可通过本地化部署和垂直场景微调，减少对商业大模型的依赖，提高效率并节省大量的采购成本。

九卦金融圈从内部人士了解到，江苏银行在大模型部署过程中总结出的经验和教训主要集中在技术应用和场景选择上。该行在使用中强调不过分迷恋高参数模型，合理的场景设计与低参数模型也能达到良好效果。

由于数据库标准不一，银行一般难以直接采用外部厂商工具，而大模型能够统一不同的标准，从而在开发过程中实现更高效的代码转换和整合。该行通过大模型将不同数据库和编程语言转换为标准的ASI测试，简化了后台开发。使用大模型提升了银行的数据分析和治理工作的效率，原本需要3到5天完成的任务现在只需3到5分钟，解析率从60%提升至99%。在指标生成方面，人工一天只能完成3到4个，而大模型三天内可生成3000个指标。

然而，“免费”并不等于零成本。虽然免费的AI模型可以降低初始部署的成本，但其后续的技术维护和更新却可能需要银行投入大量的时间和资金。例如，大模型的运算要求极高，可能导致银行需要投入更多的算力来处理数据，这会增加硬件基础设施的投入。技术部署后，隐性成本如算力投入、数据治理、员工培训等也随之增加。

国际数据公司(IDC)报告显示，2023年中国银行业IT解决方案市场规模为692.96亿元，同比增长6.8%。其中，数据治理、数据智能解决方案是银行投入的重点领域。

某银行数字银行部负责人 陆观溟（笔名）告诉九卦金融圈：在利用免费 AI 模型助力银行提升服务方面，主要有以下几个关键要点。

其一，像 Deepseek 这类开源人工智能与大模型服务，虽为银行低成本获取大模型、提升内外部管理及服务提供可能，但看似简单美好的背后，从大模型部署到真正发挥作用，实则存在差距，如系统与业务系统结合、接口对接等诸多实施难题，唯有边用边优化，在迭代中才能形成同业优势。

其二，银行若要将免费大模型应用于内外部业务，需做好资源准备，算力方面，随着应用场景复杂化、数据计算量增大，算力可能成为制约；同时，无论是银行内部研发人员对大模型的驾驭能力，还是应用人员的认知与使用能力，都不容忽视。

其三，现阶段大模型在银行应用，主要是减轻人员工作量、增强体系化思考，但鉴于银行对精准度的高要求，人工智能目前准确率约在百分之九十左右，尚未达百分之百，银行通常不敢完全依赖其决策，仍需人力审核复检。

其四，依据生产力决定生产关系理论，人工智能提升银行生产力，银行的生产关系也需适配变革，包括部门职责、岗位设置、协作模式、操作规程、KPI 体系以及岗位人员能力等多方面调整，这将成为中小银行脱颖而出的关键。

高质量的数据是训练出准确AI模型的基础。银行需要投入成本来收集、清洗和标注数据，以确保训练数据的准确性和多样性。中信银行AI实验室数据也显示，模型微调所需的数据清洗工作占项目总工时的65%，涉及客户隐私数据脱敏、金融术语标准化等复杂工序。某城商行因忽视数据质量管控，导致智能信贷系统误判率飙升，最终被迫追加1200万元进行系统重构。

当前生成式AI虽然已经有了重大突破，但AI幻觉仍是普遍问题。据Vectara平台数据，目前市场上的主流AI大模型均存在不同程度的幻觉率。例如，OpenAI的模型幻觉率为0.8%，而DeepSeek的幻觉率高达3.9%。

银行作为金融机构，对于数据安全的要求极高。免费大模型可能在数据治理方面存在风险，特别是在涉及敏感信息时。如果模型使用不当，可能导致数据泄露或不符合监管规定。尤其在金融行业，模型的“幻觉”问题更为严重，错误的数据推理可能导致决策失误，甚至带来合规风险。

‌银行为克服AI幻觉问题可能需要提供技术研发、数据优化、监管合规以及用户教育与赔偿等多方面的成本。

‌技术研发成本‌：银行需要投入大量资金用于研发和改进AI模型，以减少幻觉现象的发生。这可能包括引入更先进的算法、优化模型结构、增强逻辑推理能力等。与此同时，银行还需关注行业动态，及时跟进最新的AI技术进展，确保自身的AI系统能够持续升级和优化‌。

‌数据优化成本‌：此外，银行还需建立有效的数据管理机制，对训练数据进行持续监控和更新，以应对数据变化带来的挑战‌。高质量的数据是训练出准确AI模型的关键。银行需要投入成本来收集、清洗和标注数据，以确保训练数据的准确性和多样性。

‌监管合规成本‌：随着AI技术的广泛应用，监管机构对AI系统的监管力度也在不断加强。银行需要投入成本来确保自身的AI系统符合相关法规和监管要求。这可能包括聘请专业的法律顾问、进行合规审查、建立内部监管机制等，以确保AI系统的合法性和安全性‌。

‌用户教育与赔偿成本‌：由于AI幻觉问题的存在，银行可能需要投入成本来教育用户如何正确使用AI系统，并告知他们可能遇到的风险和问题。如果因AI幻觉问题给用户造成了损失，银行还需要承担相应的赔偿责任。这包括建立赔偿机制、处理用户投诉、进行法律诉讼等‌。

增加事实核查：通过实时数据库对生成内容进行验证。

优化训练数据：使用更大、更干净的数据集进行训练。

检索增强生成（RAG）技术：让AI在生成回答前参考可信文本。

强化对齐训练：通过人类反馈的强化学习，将真实性作为生成内容的核心原则。

人机协作：结合人类常识和经验引导AI生成。

生态共建：合作正在重塑行业格局。监管科技(RegTech)的融合应用成为新趋势，如AI审计系统，可实时监测1700余个模型风险点，自动拦截97%的违规数据调用请求。

随着 DeepSeeK 等开源大模型的推出，AI免费化正在重塑银行业的商业模式和技术架构，尤其在智能客服、投研分析、风险防控等领域，金融机构将迎来前所未有的发展机遇。选择合适的AI方案，并确保其在安全性、合规性、成本效益等方面取得平衡，是一个不容忽视的课题。

中小银行不仅要抓住AI技术普及带来的机会，也要面对由此带来的隐性成本、数据安全等挑战。免费大模型的广泛应用，可能推动行业格局的变化，但银行如何应对这场变革，如何在成本控制与风险管理之间找到平衡，将决定其在未来市场中的位置。