也許沒有人能想到，原本已經(jīng)讓大家非常熟悉的AI圈又有“新網(wǎng)紅”在這個(gè)春節(jié)火速出圈，DeepSeek不僅讓世界看到了中國在人工智能技術(shù)方向的全面提升，也讓消費(fèi)金融行業(yè)看到了發(fā)展的新契機(jī)。

多家消金公司、金融科技企業(yè)布局

目前，DeepSeek已經(jīng)被一些金融科技公司和消費(fèi)金融公司接入，以提升業(yè)務(wù)運(yùn)營和客戶服務(wù)能力。例如，恒生旗下大模型系列應(yīng)用全面接入DeepSeek主流模型（DeepSeek-V3/DeepSeek-R1），覆蓋金融投研、投顧、合規(guī)、運(yùn)營、投行等核心業(yè)務(wù)。2月，連連數(shù)字對(duì)外宣布已完成DeepSeek大模型的私有化部署，標(biāo)志著其AI創(chuàng)新與應(yīng)用迎來全新升級(jí)。馬上消費(fèi)金融、中信消費(fèi)金融等行業(yè)頭部公司也正在推進(jìn)接入DeepSeek，將適合業(yè)務(wù)的模型運(yùn)用于業(yè)務(wù)場(chǎng)景中。

前不久，海爾消費(fèi)金融首席信息官梁樹峰在接受媒體采訪時(shí)提到，DeepSeek以極低的訓(xùn)練成本實(shí)現(xiàn)了世界領(lǐng)先的AI能力，打破了國外AI領(lǐng)先的神話，并通過高性價(jià)比的推理能力，使金融機(jī)構(gòu)能夠廣泛應(yīng)用AI以提升運(yùn)營效率。海爾消金已經(jīng)開始部署DeepSeek私有化版本，構(gòu)建專屬大模型，并打通公域、私域大小模型，接入智能體平臺(tái)，確保數(shù)據(jù)安全合規(guī)。通過本地化部署，結(jié)合聯(lián)邦學(xué)習(xí)與同態(tài)加密技術(shù)，確保敏感數(shù)據(jù)“可用不可見”。

而桔子數(shù)科作為金融科技行業(yè)的一員，未來也將以DeepSeek為核心，積極擁抱大模型技術(shù)，將其作為驅(qū)動(dòng)科技進(jìn)步的重要引擎，并深度融合業(yè)務(wù)需求，以提升效率與服務(wù)質(zhì)量，并將公司業(yè)務(wù)與AI技術(shù)進(jìn)行深度融合、落地，實(shí)現(xiàn)智能化升級(jí)，助力金融科技高效發(fā)展。

中郵消金日前向媒體透露，DeepSeek為消費(fèi)金融領(lǐng)域的智能化建設(shè)提供了創(chuàng)新解決方案，同時(shí)也在營銷場(chǎng)景、風(fēng)控、客服能力、貸后管理等方面帶來了眾多業(yè)務(wù)創(chuàng)新機(jī)會(huì)。公司在2024年完成了大模型的一站式部署，已將DeepSeek作為基座大模型之一，并提供智能問答和智能編程輔助服務(wù)。未來，公司還會(huì)持續(xù)深化DeepSeek在其業(yè)務(wù)場(chǎng)景中的應(yīng)用。

近日，奇富科技對(duì)外宣布，其自主研發(fā)的大模型產(chǎn)品ChatBI迎來了關(guān)鍵升級(jí)。此次升級(jí)深度融合DeepSeek-R1大模型，使ChatBI的推理能力得到了大幅提升，不僅優(yōu)化了數(shù)據(jù)查詢效率，還增強(qiáng)了模型的自適應(yīng)學(xué)習(xí)和跨場(chǎng)景智能推理能力，助力企業(yè)快速獲得了高價(jià)值的商業(yè)決策支持。

招聯(lián)消費(fèi)金融相關(guān)負(fù)責(zé)人表示，大模型對(duì)于業(yè)務(wù)模式的重構(gòu)是一個(gè)循序漸進(jìn)的過程，R1深度思考模式的引入，不僅有利于復(fù)雜推理場(chǎng)景下的AI技術(shù)應(yīng)用；同時(shí)也可以作為招聯(lián)自研模型“自構(gòu)建數(shù)據(jù)“的引擎，結(jié)合足夠多且高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，帶來更優(yōu)異的推理效果。可以說，DeepSeek-R1模型的開源為消費(fèi)金融行業(yè)帶來了更多的應(yīng)用機(jī)會(huì)。

從應(yīng)用層面來看，DeepSeek在金融行業(yè)AI應(yīng)用中的價(jià)值，主要體現(xiàn)在提升AI專業(yè)性（“聰明過人”）、增強(qiáng)人機(jī)交互體驗(yàn)（“善解人意”）、降低應(yīng)用成本（“物美價(jià)廉”）等三個(gè)方面。

更強(qiáng)的推理能力——DeepSeek通過高質(zhì)量的思維鏈，使AI在金融復(fù)雜推理任務(wù)中具備更專業(yè)的水準(zhǔn)和數(shù)理根基，推動(dòng)AI更深入地滲透到專業(yè)金融業(yè)務(wù)。

更自然的人機(jī)交互——通過優(yōu)化語音交互和專業(yè)外掛資源，讓金融從業(yè)者更高效地使用AI，推動(dòng)“語控萬數(shù)、語控萬物”的理念落地。

更低的應(yīng)用成本——采用蒸餾技術(shù)，使小模型在較低算力下具備接近大模型的能力，同時(shí)作為開源模型，DeepSeek讓金融機(jī)構(gòu)在基礎(chǔ)大模型上的成本趨于“歸零”，從而將預(yù)算更多投入到AI應(yīng)用開發(fā)。

而大模型技術(shù)成本“歸零”，正是消費(fèi)金融行業(yè)迎來智能化轉(zhuǎn)型的新機(jī)遇。消費(fèi)金融行業(yè)正強(qiáng)化的深度思考能力，使AI能夠在風(fēng)控、審批、合規(guī)審核等關(guān)鍵環(huán)節(jié)發(fā)揮更大作用，不僅能更精準(zhǔn)地評(píng)估客戶風(fēng)險(xiǎn)，還能提升市場(chǎng)預(yù)測(cè)與智能決策能力。同時(shí)，大模型的輕量化發(fā)展降低了應(yīng)用門檻，使得更強(qiáng)的推理能力可以在更小規(guī)模的模型上實(shí)現(xiàn)，從而提高成本效益。對(duì)于消費(fèi)金融而言，這意味著個(gè)性化金融服務(wù)、自動(dòng)化運(yùn)營及智能風(fēng)控體系的進(jìn)一步升級(jí)。

從以上分析可以看出，DeepSeek的突破使AI在消費(fèi)金融場(chǎng)景中從“輔助決策”邁向“智能分析”，不僅優(yōu)化了傳統(tǒng)任務(wù)的效率，還顯著降低了算力成本，推動(dòng)了金融AI應(yīng)用的廣泛落地。

此外，DeepSeek的高效本地部署使金融機(jī)構(gòu)能夠更靈活地在合規(guī)、安全的前提下構(gòu)建AI應(yīng)用，擺脫對(duì)超大規(guī)模云端模型的依賴，同時(shí)還能在算力受限的環(huán)境（如邊緣計(jì)算、金融終端設(shè)備）中高效運(yùn)行。這意味著，未來金融行業(yè)的AI發(fā)展將更加普惠化、智能化、精準(zhǔn)化，幫助更多消費(fèi)金融公司及機(jī)構(gòu)更快響應(yīng)市場(chǎng)變化，提高運(yùn)營效率，并提供更加個(gè)性化的客戶服務(wù)體驗(yàn)。

DeepSeek聊消金行業(yè)發(fā)展機(jī)會(huì)

筆者從中國消費(fèi)金融行業(yè)視角出發(fā)，就行業(yè)前景、面臨的挑戰(zhàn)等與DeepSeek進(jìn)行了探討，其輸出的一些價(jià)值和觀點(diǎn)值得大家深思。

消費(fèi)金融行業(yè)近年來發(fā)展迅速，其背后既有經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型的推動(dòng)，也有技術(shù)進(jìn)步和消費(fèi)觀念變化的支撐；就行業(yè)發(fā)展前景，DeepSeek重點(diǎn)提到三個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)：技術(shù)驅(qū)動(dòng)的風(fēng)控能力、合規(guī)透明的運(yùn)營體系以及對(duì)社會(huì)責(zé)任的長期關(guān)注。

問：你是如何看待消費(fèi)金融行業(yè)的發(fā)展的？

DeepSeek：

一、驅(qū)動(dòng)發(fā)展的核心因素

政策支持與消費(fèi)升級(jí)：中國“雙循環(huán)”戰(zhàn)略和內(nèi)需驅(qū)動(dòng)模式促使政策鼓勵(lì)消費(fèi)金融，以釋放居民消費(fèi)潛力；消費(fèi)升級(jí)（如智能家居、新能源汽車、教育醫(yī)療等）需要靈活的金融工具支持。

技術(shù)革新：首先是大數(shù)據(jù)與AI。風(fēng)控模型更精準(zhǔn)，用戶畫像更完善，降低信用評(píng)估成本（如螞蟻金服的“芝麻信用”）；其次是移動(dòng)支付與場(chǎng)景化。消費(fèi)金融嵌入電商、旅游、醫(yī)療等場(chǎng)景（如京東白條、花唄分期等），提升用戶體驗(yàn)。

年輕群體與新消費(fèi)觀念：Z世代和千禧一代對(duì)“先享后付”接受度高，推動(dòng)分期消費(fèi)、信用支付普及。

二、消金行業(yè)面臨的挑戰(zhàn)

風(fēng)險(xiǎn)控制與監(jiān)管趨嚴(yán)：一方面，過度借貸導(dǎo)致個(gè)人杠桿率上升，部分用戶陷入債務(wù)陷阱（如“校園貸”亂象）。另一方面，面臨監(jiān)管政策的收緊（如利率上限、數(shù)據(jù)安全法），行業(yè)需平衡創(chuàng)新與合規(guī)。

數(shù)據(jù)隱私與倫理問題：近年來，用戶數(shù)據(jù)濫用、暴力催收等事件頻發(fā)，企業(yè)需建立更透明的數(shù)據(jù)使用機(jī)制。

經(jīng)濟(jì)周期波動(dòng)：全球幾乎都處于經(jīng)濟(jì)下行期，失業(yè)率上升可能導(dǎo)致消費(fèi)金融壞賬率攀升，考驗(yàn)行業(yè)抗風(fēng)險(xiǎn)能力。

三、消金行業(yè)未來發(fā)展趨勢(shì)

行業(yè)整合與差異化競(jìng)爭(zhēng)：首先頭部平臺(tái)（銀行、持牌消費(fèi)金融公司、互聯(lián)網(wǎng)巨頭）憑借資金和技術(shù)優(yōu)勢(shì)主導(dǎo)市場(chǎng)，中小機(jī)構(gòu)面臨淘汰或轉(zhuǎn)型；其次是細(xì)分市場(chǎng)崛起（如農(nóng)村消費(fèi)金融、藍(lán)領(lǐng)群體、新市民服務(wù)）。

科技驅(qū)動(dòng)深化：未來區(qū)塊鏈將在解決交易信任問題的同時(shí)，優(yōu)化供應(yīng)鏈金融。再有智能風(fēng)控實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)用戶行為，動(dòng)態(tài)調(diào)整授信額度。

ESG與可持續(xù)發(fā)展：一方面綠色消費(fèi)金融產(chǎn)品（如新能源車分期、節(jié)能家電補(bǔ)貼）可能成為新增長點(diǎn)；另一方面則是行業(yè)公司更需關(guān)注社會(huì)責(zé)任，避免過度營銷誘導(dǎo)非理性消費(fèi)。

全球化與跨境服務(wù)：中國消費(fèi)金融公司探索出海，復(fù)制本土經(jīng)驗(yàn)的同時(shí)需適應(yīng)海外監(jiān)管環(huán)境。

問：DeepSeek將為中國消費(fèi)金融行業(yè)帶來哪些新的可能性？

DeepSeek：中國消費(fèi)金融行業(yè)近三年（2021-2023）經(jīng)歷結(jié)構(gòu)化調(diào)整與數(shù)字化轉(zhuǎn)型，DeepSeek等AI技術(shù)將為其帶來以下創(chuàng)新可能性：

一、消金行業(yè)現(xiàn)狀

市場(chǎng)規(guī)模調(diào)整：消費(fèi)貸款余額從2021年17.3萬億元增至2023年Q3的20.8萬億元（央行數(shù)據(jù)），但增速由14.6%降至9.8%，風(fēng)險(xiǎn)管控持續(xù)強(qiáng)化。

監(jiān)管不斷深化：2022年《商業(yè)銀行互聯(lián)網(wǎng)貸款管理辦法》實(shí)施后，頭部機(jī)構(gòu)（如招聯(lián)、馬上消費(fèi)等）不良率穩(wěn)定在1.8-2.5%（財(cái)報(bào)數(shù)據(jù)），較2020年下降0.6-1.2個(gè)百分點(diǎn)。

技術(shù)滲透加速：2023年消費(fèi)金融公司科技投入占比達(dá)7.2%（艾瑞咨詢），AI客服滲透率超85%，但模型同質(zhì)化率達(dá)73%。

二、DeepSeek的技術(shù)突破方向

動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)畫像系統(tǒng)：突破傳統(tǒng)FICO評(píng)分局限，處理運(yùn)營商/電商等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

實(shí)測(cè)案例：某頭部平臺(tái)接入多模態(tài)分析后，長尾客群通過率提升22%，賬齡3+逾期率僅增加0.3%.

場(chǎng)景化產(chǎn)品生成引擎：基于NLP的場(chǎng)景需求挖掘技術(shù)，可實(shí)時(shí)生成旅游/教育等場(chǎng)景金融方案。

數(shù)據(jù)驗(yàn)證：試點(diǎn)機(jī)構(gòu)用戶激活率提升41%，件均利潤提高19%（馬上消費(fèi)2023年測(cè)試數(shù)據(jù)）

監(jiān)管科技（RegTech）應(yīng)用：構(gòu)建動(dòng)態(tài)合規(guī)知識(shí)圖譜，自動(dòng)適配31省市監(jiān)管規(guī)則庫。

實(shí)測(cè)案例：測(cè)試顯示可減少合規(guī)人工審核工作量67%，響應(yīng)監(jiān)管政策更新時(shí)效提升至4小時(shí)內(nèi)。

三、潛在市場(chǎng)空間測(cè)算

小微消費(fèi)金融藍(lán)海：運(yùn)用聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)破解數(shù)據(jù)孤島，預(yù)計(jì)可覆蓋3800萬小微個(gè)體戶（統(tǒng)計(jì)局2023），創(chuàng)造4500億增量市場(chǎng)。

銀發(fā)經(jīng)濟(jì)機(jī)遇：通過語音交互+健康數(shù)據(jù)融合，開發(fā)適老化產(chǎn)品，潛在60歲以上用戶達(dá)2.8億（第七次人口普查數(shù)據(jù)），滲透率每提升1%帶來280億GMV。

四、實(shí)施路徑與挑戰(zhàn)

數(shù)據(jù)合規(guī)成本：滿足《個(gè)人信息保護(hù)法》要求，預(yù)計(jì)增加系統(tǒng)改造成本25-30%.

算力經(jīng)濟(jì)性平衡：千億參數(shù)模型推理成本需控制在單筆授信成本的0.15元以內(nèi)。

監(jiān)管沙盒測(cè)試：需完成至少3個(gè)季度、500萬樣本量的穿透式監(jiān)管測(cè)試。

五、演進(jìn)趨勢(shì)預(yù)測(cè)

2024-2025年：頭部機(jī)構(gòu)將出現(xiàn)完全由AI驅(qū)動(dòng)的"無人化"消費(fèi)金融產(chǎn)品線。

2026年：預(yù)計(jì)30%消費(fèi)金融決策將由邊緣計(jì)算設(shè)備本地化完成，響應(yīng)時(shí)延降至80ms以內(nèi)。

監(jiān)管層：或?qū)⒔I模型備案庫，要求核心算法參數(shù)可解釋度達(dá)L3級(jí)（當(dāng)前行業(yè)平均L1.5）

核心價(jià)值判斷：DeepSeek類技術(shù)可使行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)精度提升40%，但需警惕"算法黑箱"可能引發(fā)的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)，預(yù)計(jì)2025年將形成技術(shù)應(yīng)用與監(jiān)管能力的動(dòng)態(tài)平衡機(jī)制。（姜林燕/文，劉雙霞/編輯）