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希望Deepseek注入新的活力消费领域，抓住机遇，面对风险
编辑《证券时报》 李颖超
目前，随着人工智能技术的快速发展，金融领域的渗透越来越广泛和深入，整个行业迎来了前所未有的变化和机遇。
在这波智能化浪潮中，深度搜索（DeepSeek）具有较强的语义理解和生成能力，迅速吸引了消费金融公司、金融技术服务提供商等金融机构的关注。他们将其视为提高技术实力和市场竞争力的重要起点，并加快部署和应用。
业内新星
DeepSeek在自然语言处理领域的表现就像一匹“黑马”在金融业迅速崛起。在其强大的语义理解和生成能力的帮助下，许多金融机构看到了大大提高业务运营流畅性和客户服务满意度的希望。
有一段时间，银行、保险、证券公司、基金和其他金融机构都对DeepSeek表现出了浓厚的兴趣，并积极探索其在实际业务中的应用潜力。包括消费金融公司和相关金融技术公司在内的许多机构都宣布加快部署过程，以抓住智能转型浪潮中的机遇。
《证券时报》编辑从行业中了解到，在消费金融领域，人工智能技术的深度整合已成为行业发展的新趋势。一些消费金融公司希望进一步提高业务处理效率，优化客户服务体验，在激烈的市场竞争中占据有利地位。
以中信消费金融为例，其自主研发的“新智”一站式大模型服务平台已成功接入DeepSeek大模型，并率先应用于智能质量检验和知识库检索两大业务场景。
“AI”含量提高
DeepSeek的诞生不仅吸引了消费金融公司的注意，也促使整个金融业加快了人工智能技术的布局。除了消费金融公司，与现场消费密切相关的金融技术公司也加入了部署DepSeek的军队。橙色数字、连数字等金融技术领域的成员都宣布，他们已经完成或正在加快DepSeek的部署过程。
以橙色数字科为例。在部署DeepSeek的第一天，公司的三条核心业务线迅速进入测试，大大降低了开发周期的50%以上。据了解，橙色数字科学针对DeepSek的部署和推理服务，制定了“三步坚持”的策略。所谓“三步走”，第一步是拥抱大模型，让算法工程师与业务团队密切合作，探索应用；第二步是结合业务场景优化，对大模型进行二次培训，提高性能和可用性；第三步是提炼行业通用产品，帮助金融业发展。
连连数字还宣布完成了大型Deepseek模型的私有化部署，这意味着该公司的人工智能创新和应用已经达到了一个新的水平。连连数字凭借自身的技术遗产和自然语言处理、推理等核心能力，率先将Deepseek融入业务、研发、办公等核心场景。
此外，奇富科技自主研发的大型产品ChatBI也进行了升级。通过与DeepSeekekek R1模型的深度集成充分发挥了DeepsekMoe专家模型和Cot链思维推理能力的优势。ChatBI显著提高了处理复杂数据分析任务的能力。例如，在评估贷款风险时，ChatBI可以实现对用户信用、收入稳定性、行业前景等多维度的综合分析，提高问题处理的准确性和全面性。
警惕与应对
“许多消费金融公司对DeepSeek的部署和应用寄予厚望，希望它能引领商业模式的变化，为行业注入新的活力。”一位消费金融业内人士告诉《证券时报》，“通过使用人工智能模型，我们希望尽快实现业务流程的自动化和智能升级，以提高业务效率和客户满意度。”
人工智能技术虽然给消费金融公司和金融科技公司带来了很多机遇，但在引进相关技术时，也需要警惕和应对一些潜在的风险和挑战。
金融业的一位风险控制人士告诉《证券时报》，数据隐私和安全无疑是首要关注点。”人工智能模型需要大量的数据进行培训和优化，通常涉及用户的个人信息和交易记录。因此，如何确保数据的安全存储、传输和处理，防止任何形式的数据泄露和滥用，都是消费者金融公司和金融技术公司必须面临的一个重要挑战。”这位人士强调。
因此，消费金融公司和金融科技公司需要更加注重建立完善的数据保护机制，严格遵守相关法律法规，把用户数据的隐私和安全放在首位。
此外，人工智能模型的准确性和可靠性也不容忽视。由于人工智能模型是基于历史数据的学习和预测，其准确性和可靠性在很大程度上取决于数据的质量和模型的训练效果。
“如果数据偏差或‘噪声’，或模型培训不足，人工智能模型的预测结果可能不准确和不可靠，从而对公司的业务决策产生负面影响。”上述风险控制人员建议，在引入人工智能技术时，相关公司应对数据进行深度预处理和清理，并仔细选择合适的模型和算法进行培训和优化，以确保人工智能模型的准确性和可靠性。
需要注意的是，人工智能技术的引入也可能带来一些伦理和法律问题。例如，由于数据偏见，人工智能模型可能会产生歧视性决策，或者由于算法的不透明度而难以解释和追溯决策过程。
“这些问题可能会对消费金融公司的声誉和业务产生不利影响。”上述风险控制人士建议，消费金融行业及相关金融技术公司也需要充分考虑伦理和法律因素，建立完善的监督审计机制，确保人工智能技术的合规性和公平性。
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