这是新金融琅琊榜的第四篇「协创文章」
监制：董云峰
生成：DeepSeek 豆包
引子：
近期，多家银行对外宣称开始应用DeepSeek：
工商银行：基于“工银智涌”，率先引入DeepSeek系列开源大模型底座，并面向全行开放使用。
江苏银行：本地化部署微调DeepSeek，运用于智能合同质检和自动化估值对账场景。
重庆农商行：在企业微信上线基于DeepSeek的智能助手应用“ai小渝”。
新网银行：完成DeepSeek-R1在实验环境中的部署，进入实验探索阶段。
……
DeepSeek：银行数字化转型的“皇帝新衣”？
也就一个春节假期，AI世界变天了，DeepSeek席卷一切。
当某城商行宣称借助DeepSeek每天节省9.68小时工作时长，当某大行凭借其将信贷材料识别准确率推高至97%，当一些中小银行怀揣着仅用557万美元训练成本实现技术跃迁的梦想时……
自2025年初掀起的这场AI热潮，或许正在演变成银行业的一场自娱自乐，抑或是自我幻觉。
在这场看似繁华的技术竞赛背后，实则隐藏着诸多亟待审视的问题。
01
效率崇拜下的技术滥用
DeepSeek“降本增效”的神话，如今已悄然变成银行数字化转型进程中的新型KPI陷阱。
某城商行采用R1推理模型实现邮件分类自动化，从表面上看，人力成本似乎得以降低，但深入探究便会发现，90%的识别成功率意味着每天仍有10%的异常数据需要人工进行复核。
这使得基层员工被迫陷入“AI质检员”的新困境，而系统的运用并没有减少总的工单数量，工作负担并未真正减轻。
某农商行借助技术将尽调报告生成时间从3小时大幅压缩至20分钟，效率得到了极大提升。然而，AI生成的“行业对比分析”中却频繁出现虚构上市公司财报的现象，这一严重问题却被有意无意地忽视。这种只追求效率数字，而忽视内容质量的做法，无疑是舍本逐末。
更令人啼笑皆非的是技术应用场景的严重错配。某城商行强行部署DeepSeek-VL2用于解析养殖户手写收据，为了验证AI的识别结果，银行不得不额外增派3名信贷员前往实地核验。
这意味着，技术所带来的解决成本很可能超过了问题本身，忽略了实际的业务需求和成本效益。
此外，DeepSeek引以为傲的自然语言处理能力，在银行实际业务中频频露出马脚。一本正经的胡说八道若发生在信贷材料审核中，恐怕会酿成“AI审批，人类背锅”的黑色幽默。
所谓“智能客服7×24小时服务”，实则是将客户推入预设话术的迷宫。当用户咨询复杂的理财产品条款时，DeepSeek往往以“请咨询客户经理”草草收场——这与传统电话客服的“按0转人工”有何本质区别？
02
数据依赖中的风险积累
银行对DeepSeek的过度追捧，正在悄然制造新的风险源。
以某农商行为例，其构建的客户360°画像，整合了纳税、电商、社交等多达18类数据。然而，在模型训练过程中，却错误地混淆了数据关联性与因果性，将“凌晨转账”与“欺诈风险”强行关联。这一错误关联直接导致夜市摊主贷款通过率骤降40%，无端殃及许多正常经营的小商户。
更为危险的是，为了满足AI模型对数据的大量需求，多家银行纷纷将2019年前的过期客户数据重新激活。这些数据中包含大量失效的联系方式和作废的证照信息，随时可能引发数据泄露的严重后果。
尽管有银行宣称采用“区块链+DeepSeek”的双重安全保障，但如果攻击者通过Prompt注入的方式诱导模型输出脱敏数据，仍有可能导致客户信息被暴露。
需要警惕的是，当技术防护仅仅成为一种心理安慰，银行的数据治理能力并未随着AI技术的应用而得到实质性的提升。
银行在追求技术创新的同时，必须高度重视数据安全和治理，这不应当是空话套话。
03
创新竞赛中的资源错配
DeepSeek引发的“AI大跃进”，深刻暴露出银行业在技术认知上存在的结构性缺陷。
头部银行不惜耗费千万资金部署多模态模型，然而令人遗憾的是，其中60%的算力却被消耗在领导讲话稿生成、党建材料润色等非核心业务场景上。由此，不仅造成了巨大的浪费，也偏离了银行的核心业务目标。
某省联社更是采取极端手段，强制柜员使用DeepSeek直播卖理财。这一举措导致45岁以上员工离职率飙升，这种试图通过技术暴力推行“年轻化”的策略，与金融普惠的理念背道而驰。
金融普惠旨在为各个年龄段和社会阶层的人群提供平等的金融服务，而这种做法却剥夺了部分员工的工作机会，也不利于银行服务的多元化和全面化。
中小银行的处境则更为尴尬。尽管DeepSeek-V3的训练成本仅为GPT-4的5%，看似成本低廉，但区域性银行若要实现基础部署，每年仍需投入300万的维护费用。对于本就资源有限的中小银行来说，无疑是沉重的负担。
在这种情况下，所谓的“弯道超车”不过是新一轮资源错配的遮羞布，中小银行在追求技术创新的道路上，依然困难重重。
04
技术谦卑：回归金融本质
银行真正需要的，并非对DeepSeek的盲目追捧和顶礼膜拜，而是建立一套完善的技术应用防火墙，确保技术能够真正为银行业务服务，而不是带来更多的问题和风险。
首先，应建立价值校验机制。在每项AI部署前，都必须通过“成本-收益-风险”三维评估。只有当收益明显大于成本，且风险可控的情况下，才予以实施。
其次，明确人机权责清单至关重要。要清晰划定AI决策的禁区，在信贷审批等关键业务场景中，必须保留人工否决权。
最后，构建伦理约束框架不可或缺。建立AI应用负面清单，明确禁止将生物特征、家庭关系等敏感数据用于模型训练。这不仅是对客户隐私的保护，也是维护银行信誉和社会稳定的必要举措。
当某股份行重新启用信贷员“数塔吊”的传统土方法来验证房企风险，当社区银行开始耐心教老人用存折本与AI客服“斗智斗勇”时，这些看似回归传统、甚至有些倒退的举措，却深刻揭示了金融业最朴素的真理：
技术应该是服务于人的工具，而不是让人沦为技术的奴隶。
银行与DeepSeek的关系，本质上应是工具与工匠的和谐配合，而绝非主人与奴隶的荒诞狂欢。
05
结语
DeepSeek不是银行业的救世主，而是照妖镜：
它既放大了传统金融机构的技术焦虑，也暴露出金融科技落地中的急功近利。
当银行用“AI替代率”作为KPI时，或许更该思考：
我们究竟需要技术解决什么问题？而不是为了技术而技术，最终沦为AI幻觉的集体买单者。
毕竟，在“每天减少9.68小时工作量”的光鲜数据背后，被优化的可能不是流程，而是基层员工的饭碗——这才是AI赋能银行最辛辣的潜台词。
