北京
在前不久举办的“2025西北旺人工智能应用创新生态大会”“AI+金融”圆桌对话上，来自金融科技领域的多位专家围绕以Deepseek为代表的AI大模型在金融行业的应用现状、挑战及生态协同展开深度探讨。
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中科软科技股份有限公司（下简称“中科软”）技术总监金丽丽认为，DeepSeek的到来让客户对AI大模型能力的接受度大幅提升，同时更聚焦场景适配性，中科软通过构建MaaS层平台和高质量行业数据集，加速模型与业务的“双向奔赴”。她同时就AI金融行业应用落地的关键及挑战进行了详尽的阐释说明。
DeepSeek加速AI应用落地进程
自今年春节后DeepSeek大模型发布以来，金融行业对AI的认知发生了根本性转变。金丽丽表示，在与客户的交流中，明显感受到“市场前期教育成本”的大幅降低。过去需要反复验证模型能力、说服客户接受AI技术的阶段已经结束。如今客户在主动寻求合作时，就已经认可DeepSeek的基础能力。
中科软科技股份有限公司技术总监金丽丽
而更显著的变化体现在技术路径的重构。金融机构不再满足于既有AI产品，而是积极探讨将原有模型替换为DeepSeek基座，或直接基于DeepSeek部署新系统。这一趋势促使中科软着力强化中间层平台建设（如MaaS），通过标准化接口实现模型灵活切换，确保客户能够在未来快速接入更优技术方案。
此外，金丽丽表示，当前行业已从"技术验证"转向场景价值深挖。客户更关注如何通过AI解决具体业务痛点，如信贷审批效率提升、智能客服准确率优化等。这种转变让技术服务商能够更聚焦于业务需求，而非陷于技术自证
金融行业AI应用落地之道
金丽丽强调，DeepSeek的强大性能凸显了高质量数据的重要性。当前，中科软正将多年积累的金融领域知识转化为结构化标注数据集，与模型能力结合实现"1+1>2"的效果。例如在保险核保、银行风险评估场景中，行业特有的专业术语和业务流程规则通过精准标注显著提升模型表现。
不过，她也指出，尽管DeepSeek引发应用热潮，但现存两大难点问题需要冷静思考和应对。
一是技术选型的"一刀切"风险。部分客户存在"非DeepSeek不可"的倾向，但我们通过实测发现，在知识库问答、流程自动化等场景中，经过领域知识微调的小模型往往能以更低成本达成目标。例如某银行信用卡审批场景中，70亿参数模型结合私有数据的效果优于直接调用通用大模型。
二是生态协同的短板效应。AI落地需要算力、工具链、人才等全方位支撑。当前模型能力突飞猛进的同时，金融行业仍面临私有化部署成本高、复合型人才短缺等挑战。需要产学研各方共同构建更完善的生态系统。
最后，金丽丽总结道，DeepSeek的爆发既非终点也不是威胁，而是金融智能化的新起点。真正的价值不在于替代人类，而在于通过人机协同释放更高阶的生产力。在这方面，中科软愿与行业伙伴一道，推动AI技术从"可用"向"善用"迈进！
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