DeepSeek：赋能金融，驱动消费金融行业智能化转型

近年来，人工智能技术在金融领域的应用日益广泛，其中大型语言模型(LLM)扮演着越来越重要的角色。DeepSeek作为一款备受瞩目的开源LLM，其影响力正迅速席卷金融领域，尤其是在消费金融行业，引发了广泛关注。

多家消费金融公司纷纷部署应用DeepSeek，将其融入智能客服、风险控制、营销等多个环节。博通咨询资深分析师王蓬博认为，DeepSeek的短期价值体现在提升服务效率、客户满意度以及优化风控模型等方面。其开源特性在长期则将促进数据和分析模型的共享，推动行业整体效率和监管水平的提升。

乐信作为国内最早应用DeepSeek的金融平台之一，其技术团队在2023年5月便已洞察到DeepSeek强大的数学推理能力。通过严谨的测试，乐信最终选择DeepSeek作为基础模型，并基于此构建了名为“奇点”的AI大模型。通过本地化部署，“奇点”确保了数据安全，同时结合乐信多年的信贷经验，实现了模型的行业微调，进一步提升了业务效率。

奇富科技则将自主研发的ChatBI与DeepSeek-R1深度融合，在数据分析和决策支持方面取得了显著进展。DeepSeek-R1的MOE专家模型和COT链式思考推理能力有效提升了ChatBI处理复杂数据分析任务的能力。在贷款风险评估中，系统能够综合考量用户信用、收入稳定性、行业前景等多维度因素，显著提升了分析的全面性和准确性。

招联消费金融同样重视LLM的推理能力。在DeepSeek-R1系列模型开源后，招联消费金融将其应用于风险管理和客户服务领域。通过整合宏观和微观经济数据，招联能够更精准地评估客户风险，并利用AI技术为每位客户提供个性化的服务，提升用户体验。

中信消费金融也积极拥抱前沿AI技术，通过自主研发的“信智”一站式大模型服务平台接入DeepSeek，并率先应用于智能质检和知识库检索。 “信智”平台融合了混合专家框架(MoE)和知识图谱语义检索技术，显著提升了模型性能，尤其在多任务处理能力和算力节约方面表现突出。

总而言之，DeepSeek的出现降低了企业部署大模型的门槛，并通过本地化、私有化部署保障了数据安全。未来，DeepSeek在金融领域的应用场景将持续拓展，有望在风控、运营和服务等方面推动金融服务的颠覆式创新，最终实现普惠金融的目标。 DeepSeek的成功案例也为其他金融机构提供了宝贵的经验，预示着人工智能技术将在金融行业中发挥更加重要的作用，推动行业向更加智能化、高效化和普惠化的方向发展。