江苏
近日，苏商银行在金融科技领域的创新举措引发广泛关注。据澎湃新闻报道，苏商银行作为江苏省首家民营银行和数字银行，积极拥抱人工智能技术，致力于推动 “AI + 金融” 的深度融合，为金融服务注入新活力。
自国产大模型兴起之初，苏商银行便展现出前瞻性战略眼光。2024 年，苏商银行积极关注并先后引入 DeepSeek 系列技术。苏商银行高级研究员孙扬在接受澎湃新闻采访时表示，DeepSeek 技术优势显著，其高性能、低成本的特点，与苏商银行的数字化转型需求高度契合。结合原有大模型技术能力，苏商银行在模型轻量化与高效推理方面取得显著突破，大幅降低了算力消耗，为高频、实时业务场景提供更优解决方案，有力推动数字金融服务的智能化升级。
在智能风控领域，苏商银行通过深度融合 DeepSeek 系列模型技术，构建起 “数据 + 算法 + 算力 + 场景” 四位一体的智能决策体系。该体系已成功应用于信贷风控、反欺诈监测等 20 余个业务场景。据搜狐网消息，尽调报告生成效率提升 40%，欺诈风险标签准确率提升 35% ，为银行的稳健发展筑牢了数字风控防线。同时，通过创新应用模型蒸馏技术，在保持大模型精度的同时，实现推理效率的指数级提升，单次决策响应时间压缩至毫秒级，极大提升了业务处理效率。
智能信贷领域也是苏商银行应用 DeepSeek 技术的重要场景。针对传统 OCR 技术存在的表格识别率低、手写体解析难、画中画拍摄文档解析难等行业痛点，苏商银行创新应用 DeepSeek-VL2 多模态模型，构建 “多模态技术 + 混合专家框架” 的创新体系。据中国证券报消息，该体系实现了对嵌套表格、影像资料等复杂场景材料的精准解析，将信贷材料综合识别准确率提升至 97% 以上。这一技术的应用，使信贷审核全流程效率提升了 20%，真正实现了 “让数据多跑路、让客户少等待” 的服务承诺，显著提升了客户体验。
在智能研发方面，苏商银行 2024 年自主研发上线 “开发助手”，并集成 DeepSeek-R1 推理模型，开创性构建智能编程协作平台。通过深度语义解析与推理过程可视化技术，该平台实现了业务需求到代码逻辑的精准转化，有效解决了复杂业务系统开发中的需求理解偏差、代码重复率高等难题。实践数据显示，部署应用该平台后，代码采纳率提升 28%，Code Review 问题检出效率提高 40%，核心系统迭代周期缩短 30%，形成了 “需求分析 - 代码生成 - 质量检测” 全流程智能化闭环，为银行业务系统的高效迭代注入了强劲动能。
招联首席研究员、上海金融与发展实验室副主任董希淼在接受澎湃新闻采访时分析称，DeepSeek 等生成式人工智能等大模型技术会加速银行数字化转型的效率和质量，是商业银行高度重视的发展方向。此次苏商银行引入 DeepSeek 大模型，是中小银行在金融科技领域探索创新的一次成功实践。未来，苏商银行表示将继续围绕智能信贷、智能风控、智能投顾、智能客服、智能办公等业务场景，加速推进 “AI + 金融” 战略的纵深发展，为服务实体经济、赋能美好生活贡献更多力量，书写数字金融新篇章。
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