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在金融科技赛道上，一场围绕DeepSeek大模型的 "含 D 量" 争夺战正悄然上演。3月8日，工商银行宣布完成DeepSeek最新开源大模型私有化部署，标志着国有大行在这场竞赛中迈出关键一步。截至目前已有23家银行官宣接入DeepSeek系列模型，其中中小银行占比超九成，而国有大行、股份制银行的布局则呈现明显分化态势。
"宇宙行" 入局 国有大行加速技术迭代
作为银行业的标杆企业，工商银行此次将DeepSeek模型接入自主研发的 "工银智涌" 大模型矩阵体系，重点打造了三大应用场景：在金融市场领域推出ChatDealing数智对话交易产品，实现交易规模提升；远程银行坐席助手 "工小慧" 推动通话时长压降10%；信贷审批风控助手 "工小审" 实现对公信贷全流程智能化。
"工商银行的布局具有示范效应。" 北京社科院副研究员王鹏指出，国有大行在技术稳定性和合规性方面要求更高，其成功实践将为行业提供重要参考。事实上，邮储银行此前已通过 "邮智" 大模型集成DeepSeek-V3，在智能客服领域新增逻辑推理功能；建设银行也在积极探索生成式AI在全集团的应用。
中小银行抢跑 差异化竞争凸显
与国有大行的审慎推进不同，中小银行在DeepSeek技术应用上展现出更强的敏捷性。新网银行、百信银行等民营银行自2024年起就开始布局，2025年进一步深化应用场景。城商行中，江苏银行率先将DeepSeek用于智能合同质检和自动化估值对账，北京银行、重庆银行等紧随其后。
这种差异源于中小银行的核心诉求。新网银行副行长李秀生表示："DeepSeek的低算力要求和低成本特性，为中小银行缩小与大行的技术差距提供了可能。" 以苏商银行为例，其通过接入DeepSeek-R1模型，实现了信贷审批效率提升30%，客户服务响应速度加快40%。
大行滞后背后的深层逻辑
尽管DeepSeek技术优势显著，但国有大行和股份制银行的布局仍相对缓慢。中国企业资本联盟副理事长柏文喜分析指出，决策流程复杂、技术适配难度大、数据安全顾虑是主要原因。此外，部分大行早期已投入自研大模型，形成路径依赖。
以股份制银行为例，浦发银行虽在2024年就部署了DeepSeek-R1671B模型，但更多是作为现有系统的补充；兴业银行的接入也仅限于部分场景。相比之下，地方银行、民营银行更倾向于直接引入或与云服务商合作，快速实现业务优化。
技术革新下的行业分化
随着DeepSeek技术的普及，银行业正在形成差异化的发展路径。大型银行注重核心业务赋能与场景创新，中小银行则聚焦成本效益与痛点解决。值得注意的是，DeepSeek开源模式如同 "金融科技乐高"，既允许银行进行本地化改造，也推动了全行业技术标准的统一。
展望未来，王鹏认为："随着工商银行等头部机构的示范效应显现，国有大行与股份制银行的布局速度可能加快。而中小银行将继续发挥船小好调头的优势，在细分领域形成特色应用。" 这场技术竞赛不仅关乎当下的市场份额，更将深刻影响未来金融服务的形态。
在这场没有硝烟的战争中，DeepSeek技术正成为重塑银行业竞争格局的关键变量。当国有大行的技术底蕴与中小银行的创新活力相遇，一场更具深度的金融科技变革正在孕育之中。
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