大型银行中，工行、邮储银行率先部署；中小银行中，则以江苏银行、北京银行、中信百信银行等为代表。

· 素材来源：各银行公开资料

从目前银行业公布的DeepSeek应用情况看，早在2024年，就有多家银行开始在行内部署并试点应用DeepSeek系列开源大模型。2025年加快了应用进程。

以大型银行中，公布相关应用进展的工行、邮储银行为例，两家大行借助DeepSeek，通过场景化服务提升客户体验和业务效率，应用场景覆盖全行业务和多个核心业务领域。

两家银行的共同点之一，是注重DeepSeek与现有大模型平台的协同与开放：工行基于自身大模型平台——“工银智涌”引入DeepSeek，全面提升智能化服务能力；邮储银行则通过“邮智”大模型与DeepSeek的结合，展现了技术创新的开放性。

一、工行：率先引入DeepSeek系列开源大模型底座，并面向全行开放使用，构建财报分析助手、AI财富管家等10余个典型场景

原文：《工商银行率先引入DeepSeek开源大模型，智能金融服务开启新篇章》

来源：中国金融电脑

近日，DeepSeek开源大模型凭借其低成本、高性能、易使用等特性成为国内外关注的焦点。工商银行践行科技自立自强战略，积极拥抱新技术变革，基于自主研发、全栈自主可控的大模型平台——工银智涌，在同业中率先引入DeepSeek系列开源大模型底座，并面向全行开放使用，全面提升智能化服务能力，为全行业务高质量发展注入新动能。

为深入贯彻落实国家“人工智能+”战略行动，抢抓生成式人工智能取得重要突破的历史机遇，工商银行率先建成全栈自主可控的千亿级金融大模型技术体系，打造“工银智涌”大模型品牌，构建“商用+开源”金融行业大模型矩阵，领跑行业创新应用。2024年上半年，工商银行开始在行内部署并试点应用DeepSeek系列开源大模型，本次引入的DeepSeek 最新开源大模型具备行业领先的复杂推理能力，进一步丰富了工商银行大模型矩阵，以工银智涌为统一入口，为全行员工提供更加高效、便捷、安全的AI生产力工具，实现了AI技术在全行的普及应用。

在DeepSeek 最新开源大模型引入过程中，工商银行通过一系列技术创新手段显著提升模型部署效率，压降推理成本，提高吞吐量。工商银行通过在重点领域率先试点，实现应用突破，充分发挥DeepSeek开源大模型在强推理与复杂数据处理等方面的优势，构建财报分析助手、AI财富管家等10余个典型场景，推动业务流程智能化升级，有效提升工作质效。

后续，工商银行将紧紧围绕“领航AI+行动”，进一步转化与创新DeepSeek等相关前沿技术成果，围绕算力、数据、模型、范式、应用等方面强化大模型在金融行业的创新应用，为建设金融强国、发展新质生产力贡献智慧力量，助力中国式现代化建设。

二、邮储银行：最接地气的应用创新，将DeepSeek大模型应用于“小邮助手”，推动C端智能服务升级

原文：《“邮智”大模型集成DeepSeek 邮储银行智能化金融服务再升级》

来源：邮储银行+ 2025年02月08日

近期，DeepSeek引发热烈关注。邮储银行积极拥抱AI技术变革，依托自有大模型“邮智”，第一时间本地部署并集成DeepSeek-V3模型和轻量DeepSeek-R1推理模型。“邮智”大模型通过引入并应用DeepSeek能力，复杂多模态、多任务处理、算力节约、效能提升等方面将得到进一步增强。

邮储银行首先将DeepSeek大模型应用于“小邮助手”，新增逻辑推理功能，增强精准服务效能；通过深度分析等功能，精准识别用户需求，提供个性化和场景化的服务方案；借助高效推理性能，加快响应速度和任务处理效率，为用户提供更流畅的交互体验。

邮储银行将在“邮智”大模型基础上，借助DeepSeek的技术能力，进一步探索其在金融场景的更多特色化服务应用。在远程银行服务领域，利用多步骤推理优化能力，增强手机银行陪伴式数字员工能力，优化坐席助手与智能陪练，提升客服专业性和工作效率；在公司金融领域，探索建筑业产业链场景，完成复杂的业务推理流程、产品推荐、产品组合推荐、股权分析及财务分析等功能；在风险防控领域，高效分析并自动生成案件分析报告，提升可疑点识别效率与准确性，增强反欺诈主动防御能力；在网点金融服务领域，探索AI端侧创新应用，拓展数字柜员服务场景，推动网点智慧运营，助力客户体验提升。

未来，邮储银行将紧随AI时代潮流，持续为客户打造更为丰富、个性化的金融产品，提供更加智能、更有温度的普惠金融服务，不断创新金融服务模式，加快数智化转型，为服务实体经济贡献邮储力量。（总行软件研发中心、金融科技部）

三、代表性中小银行

1、江苏银行：运用于智能合同质检和自动化估值对账场景中

江苏银行依托“智慧小苏”大语言模型服务平台，成功本地化部署微调DeepSeek-VL2多模态模型、轻量DeepSeek-R1推理模型，分别运用于智能合同质检和自动化估值对账场景中，通过对海量金融数据的挖掘与分析，重塑金融服务模式，实现金融语义理解准确率与业务效率双突破。

通过引入DeepSeek大语言模型，“智慧小苏”在复杂多模态、多任务场景处理能力、算力节约、效能等方面得到进一步提升。结合DeepSeek的模型特性，江苏银行“智慧小苏”应用在不同场景实现智能化创新：运用多模态模型实现合同质检智能化，筑牢企业信贷防火墙；运用推理模型实现托管资产估值对账自动化，优化流程提质增效。

2、中信百信银行：深度应用DeepSeek，推动编码效能升级

早在2024年，中信百信银行就率先关注并引入DeepSeek系列技术，投入智能代码助手建设工作。2025年1月，中信百信银行第一时间完成轻量DeepSeek-R1推理模型的本地部署。

在DeepSeek系列模型的强大支撑下，中信百信银行智能代码助手能力焕新升级，具体从以下两个关键维度得以充分展现。一是代码补全。目前，已覆盖80%研发人员，许多研发人员反馈，代码助手的应用使得研发效率显著提升；二是技术问答，依托 DeepSeek丰富的知识库和庞大的代码库，智能代码助手不仅能提供各类技术知识，还能支持代码生成、代码解释等场景。

3、北京银行：携手华为实现DeepSeek全栈国产化金融应用

2024年底，北京银行联合华为率先引入部署DeepSeek系列大模型，探索Deepseek大模型在金融领域的应用，目前已在AIB平台京行研究、京行智库、客服助手、京客图谱等多个关键业务场景中试点应用，大幅提升了知识驱动的模型服务质量和效率，为银行智能化发展注入强劲动力。

2025年初，双方再次联合，基于昇腾系列AI服务器、华为MindIE推理引擎完成了DeepSeekV3和R1满血模型、R1蒸馏模型和JanusPro多模态模型推理任务的快速部署和推理加速调优，并针对DeepSeek模型MoE、MLA等技术特点，持续开展并行调度、MTP、融合算子等优化方向的推进，率先实现DeepSeek全栈国产化金融应用。

【轻金融好文】

1、

2、

3、

4、

5

6、

7、

8、

9、

10、

12、