在全球AI芯片博弈升溫的節(jié)點(diǎn)，國(guó)產(chǎn)大模型DeepSeek的橫空出世，正在改寫(xiě)技術(shù)進(jìn)化的底層邏輯。如今DeepSeek訪問(wèn)使用量急速上升，已經(jīng)成為目前最快突破3000萬(wàn)日活躍用戶量的應(yīng)用程序。如何深度理性看待AI熱潮？如何評(píng)估洞察DeepSeek技術(shù)的真正潛力？

近日，一場(chǎng)主題為“DeepSeek如何改變AI的游戲規(guī)則？AGI的高門(mén)檻正在消失？”的沙龍順利舉辦。這場(chǎng)沙龍由新網(wǎng)銀行與西南財(cái)經(jīng)大學(xué)管理科學(xué)與工程學(xué)院聯(lián)合主辦。新網(wǎng)銀行副行長(zhǎng)李秀生，西南財(cái)經(jīng)大學(xué)管理科學(xué)與工程學(xué)院計(jì)算金融系主任、教授王俊，新網(wǎng)銀行風(fēng)控科學(xué)部負(fù)責(zé)人衛(wèi)浩為我們揭示了DeepSeek背后的技術(shù)奧秘及其在銀行業(yè)的應(yīng)用前景。

衛(wèi)浩，李秀生，王俊，主持人任帥在直播現(xiàn)場(chǎng)

開(kāi)源VS閉源，是繼續(xù)競(jìng)爭(zhēng)還是并駕齊驅(qū)？

當(dāng)OpenAI與微軟深化合作引發(fā)“生態(tài)壟斷”爭(zhēng)議時(shí)，當(dāng)英偉達(dá)正遭遇美國(guó)史上最嚴(yán)AI芯片出口管控時(shí)，DeepSeek的開(kāi)源策略意外打開(kāi)了另一扇門(mén)。DeepSeek區(qū)別于傳統(tǒng)封閉式AI模型，其開(kāi)放性讓企業(yè)能夠以較低的成本用上較為先進(jìn)的大模型，提升多場(chǎng)景智能助手的能力。

在軟件行業(yè)，開(kāi)源與閉源兩種模式并存且各有成功案例。李秀生以Linux和安卓為例，表示這兩者作為開(kāi)源軟件的代表，極大推動(dòng)了操作系統(tǒng)領(lǐng)域的發(fā)展。他同時(shí)也指出，蘋(píng)果作為閉源模式的典范，一直保持著高端手機(jī)應(yīng)用的領(lǐng)先地位。盡管這些機(jī)構(gòu)路徑不同，但都取得了顯著成就。

“從吸收全球貢獻(xiàn)者的角度來(lái)看，我個(gè)人更看好開(kāi)源模式，因?yàn)樗軌騾R聚更多人的智慧和力量，共同推動(dòng)技術(shù)的進(jìn)步和創(chuàng)新。未來(lái)，開(kāi)源與閉源或?qū)⒗^續(xù)并行發(fā)展，但開(kāi)源的潛力值得期待。”李秀生如是表述。

王俊則認(rèn)為，開(kāi)源與閉源是相互融合、相互競(jìng)爭(zhēng)的關(guān)系。開(kāi)源技術(shù)公開(kāi)，能吸引眾多開(kāi)發(fā)人員參與，促進(jìn)技術(shù)快速迭代，但盈利能力和商業(yè)模式不確定。閉源則注重構(gòu)建自身護(hù)城河和門(mén)檻，投入巨大，商業(yè)模式獨(dú)特但多樣性較弱。兩者各有優(yōu)勢(shì)與缺陷，因此在實(shí)踐中可能會(huì)相互借鑒、融合，并在某些領(lǐng)域形成競(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì)。

從市場(chǎng)主體角度看，DeepSeek作為一種開(kāi)源、低成本且高效的大模型，對(duì)市場(chǎng)上的頭部科技公司產(chǎn)生了不小的沖擊?！皩?duì)于OpenAI這類(lèi)閉源大模型公司，DeepSeek的定價(jià)策略迫使其重新審視商業(yè)模式和技術(shù)優(yōu)化方向。而對(duì)于英偉達(dá)等芯片公司，DeepSeek的發(fā)布則證明了不一定依賴(lài)于高端GPU就能進(jìn)行頂級(jí)推理，促使這類(lèi)公司思考AI基建的投資邏輯和發(fā)展模式應(yīng)如何調(diào)整?！蓖蹩√寡?。

不過(guò)值得注意的是，通用人工智能大模型在解決數(shù)字化風(fēng)控問(wèn)題上面臨挑戰(zhàn)。衛(wèi)浩表示，“盡管大模型具備廣泛的能力，比如理解問(wèn)題、進(jìn)行數(shù)學(xué)運(yùn)算和生成代碼等，但在風(fēng)控這一垂直領(lǐng)域，其表現(xiàn)并不盡如人意?！逼湓蛟谟诖竽Ｐ偷挠?xùn)練主要依賴(lài)于公開(kāi)的互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)和代碼，缺乏針對(duì)風(fēng)控領(lǐng)域的專(zhuān)門(mén)數(shù)據(jù)語(yǔ)料訓(xùn)練，因此其邏輯可能與風(fēng)控的實(shí)際需求不完全吻合。

中小銀行逆襲靠DeepSeek？如何構(gòu)建智能技術(shù)應(yīng)用能力？

據(jù)浙商證券研報(bào)，DeepSeek-V3整個(gè)訓(xùn)練過(guò)程僅用不到280萬(wàn)GPU小時(shí)，相比之下，美國(guó)互聯(lián)網(wǎng)巨頭元宇宙平臺(tái)公司(Meta)發(fā)布的Llama3-405B的訓(xùn)練時(shí)長(zhǎng)是3080萬(wàn)GPU小時(shí)。DeepSeek-V3的訓(xùn)練成本約為557.6萬(wàn)美元，而OpenAI(美國(guó)開(kāi)放人工智能研究中心)為聊天機(jī)器人ChatGPT發(fā)布的語(yǔ)言模型GPT-4的訓(xùn)練成本則高達(dá)數(shù)億美元。

與傳統(tǒng)大模型動(dòng)輒千萬(wàn)乃至上億的投入而言，DeepSeek本地化部署的成本可以低至不足百萬(wàn)元。據(jù)工業(yè)和信息化部最新消息，三家基礎(chǔ)電信企業(yè)均已全面接入DeepSeek開(kāi)源大模型。目前在金融領(lǐng)域，從銀行、基金到證券，多家機(jī)構(gòu)都在緊鑼密鼓部署DeepSeek。自2024年5月起，新網(wǎng)銀行就在系統(tǒng)研發(fā)場(chǎng)景中應(yīng)用DeepSeek大模型，分別構(gòu)建了研發(fā)知識(shí)問(wèn)答助手與代碼續(xù)寫(xiě)助手，縮短一線工程師在研發(fā)過(guò)程中查閱技術(shù)資料的耗時(shí)。

李秀生認(rèn)為，在人工智能領(lǐng)域，DeepSeek的出現(xiàn)帶來(lái)了兩大理念上的變化。一是DeepSeek的出現(xiàn)打破了“大力出奇跡”的執(zhí)念，即不再盲目追求極端的算力。過(guò)去，人們常認(rèn)為只有堆砌巨大的算力才能取得突破，但DeepSeek證明了通過(guò)優(yōu)化算法和模型，也能在較低算力下實(shí)現(xiàn)高效性能。二是DeepSeek進(jìn)一步加劇了開(kāi)源與閉源之爭(zhēng)。OpenAI通過(guò)ChatGPT帶火了大模型概念，但其閉源策略限制了技術(shù)的普及。而DeepSeek等開(kāi)源模型的出現(xiàn)，降低了技術(shù)門(mén)檻，使得更多機(jī)構(gòu)能夠應(yīng)用大模型。這一變化對(duì)銀行業(yè)等金融機(jī)構(gòu)產(chǎn)生了深遠(yuǎn)影響。

“對(duì)于未來(lái)，隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步和成本的進(jìn)一步降低，大模型將不再是大銀行的專(zhuān)屬奢侈品，而是能夠廣泛應(yīng)用于中小銀行等金融機(jī)構(gòu)中。這將為商業(yè)銀行帶來(lái)重要的技術(shù)變革趨勢(shì)，推動(dòng)其更加智能化、高效化地發(fā)展?！崩钚闵f(shuō)道。

在銀行業(yè)數(shù)字化風(fēng)控領(lǐng)域，DeepSeek等大模型技術(shù)有著廣泛的應(yīng)用前景。據(jù)衛(wèi)浩分享，DeepSeek的發(fā)布讓技術(shù)人員非常興奮，因?yàn)樗苕敲繭penAI的頂尖推理模型水平，且權(quán)重開(kāi)源、許可寬松、可本地化可控使用。

衛(wèi)浩講述了實(shí)操使用的感受，“在處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)時(shí)，DeepSeek等大模型能增強(qiáng)語(yǔ)義理解和文本處理能力，讓我們從更廣泛的數(shù)據(jù)中獲取信息。此外，通用智能模型的技術(shù)也可以被風(fēng)控模型借鑒，提高客戶評(píng)估準(zhǔn)確性，做出更好決策?！?/p>

衛(wèi)浩指出，DeepSeek R1具備的深度思考能力，可以通過(guò)思維鏈訓(xùn)練模式，提高了意圖和語(yǔ)義理解能力。這種能力不僅限于中文，也能在處理長(zhǎng)上下文和復(fù)雜意圖時(shí)表現(xiàn)出色。

銀行業(yè)作為信息化程度較高的行業(yè)，其計(jì)算機(jī)系統(tǒng)經(jīng)歷了多次重大變革。從應(yīng)用計(jì)算機(jī)系統(tǒng)替代手工操作，到移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的出現(xiàn)，銀行不斷再造其經(jīng)營(yíng)流程。如今，隨著人工智能快速發(fā)展，銀行正面臨第四輪信息系統(tǒng)進(jìn)化的挑戰(zhàn)與機(jī)遇。那么大模型時(shí)代，銀行應(yīng)該如何構(gòu)建適配自己的智能技術(shù)應(yīng)用能力？

李秀生認(rèn)為，大模型時(shí)代的來(lái)臨，要求銀行從人工智能的充分應(yīng)用角度，思考如何重塑銀行的經(jīng)營(yíng)管理和流程。銀行需要首先思考如何構(gòu)建應(yīng)用，再考慮如何組織數(shù)據(jù)、提升數(shù)據(jù)質(zhì)量、進(jìn)行標(biāo)簽標(biāo)注以及應(yīng)用行外數(shù)據(jù)。整體來(lái)看，商業(yè)銀行需從戰(zhàn)略層進(jìn)行思考，同時(shí)考慮算力、數(shù)據(jù)、算法以及應(yīng)用等多方面因素。

據(jù)他介紹，新網(wǎng)銀行自成立起，就在反欺詐和信用風(fēng)險(xiǎn)控制領(lǐng)域充分應(yīng)用了人工智能技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了高效、大規(guī)模的貸款處理。然而，隨著大模型的出現(xiàn)，銀行開(kāi)始考慮在更多領(lǐng)域進(jìn)行探索和嘗試。目前，新網(wǎng)銀行已在客服領(lǐng)域應(yīng)用大模型，成功替代了部分人工客服，并正在營(yíng)銷(xiāo)、貸后管理等領(lǐng)域嘗試大模型的應(yīng)用。

除了銀行領(lǐng)域，王俊預(yù)測(cè)在制造業(yè)、氣候風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)、計(jì)算機(jī)、教育、媒體娛樂(lè)等領(lǐng)域，大模型相關(guān)智能應(yīng)用都會(huì)有較明顯的提升。王俊指出，“在制造業(yè)中，大模型能監(jiān)測(cè)零件或電池的可靠性，預(yù)測(cè)其壽命；在氣候風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)方面，人工智能算法解讀未來(lái)天氣情況，為高速公路等提供預(yù)警和路線優(yōu)化；在計(jì)算機(jī)領(lǐng)域，大模型能助力代碼補(bǔ)全、代碼理解和構(gòu)建；在教育領(lǐng)域，基于學(xué)生的學(xué)習(xí)習(xí)慣和行為，可以構(gòu)建個(gè)性化大模型輔助學(xué)生學(xué)習(xí)；在媒體娛樂(lè)領(lǐng)域，大模型能用于內(nèi)容生成、模型構(gòu)建和場(chǎng)景搭建，如動(dòng)畫(huà)制作、游戲設(shè)計(jì)和短視頻制作，還能合成數(shù)字人，用于電商推薦等。”

AI搶飯碗還是造金碗？未來(lái)銀行需要什么樣的AI人才？

據(jù)中國(guó)銀行業(yè)協(xié)會(huì)發(fā)布的《2024年度中國(guó)銀行業(yè)發(fā)展報(bào)告》，金融與人工智能有天然的契合點(diǎn)，AI大模型技術(shù)能夠充分挖掘銀行業(yè)的海量數(shù)據(jù)，而銀行業(yè)具有適用AI大模型技術(shù)的豐富場(chǎng)景。當(dāng)前AI大模型正推進(jìn)我國(guó)銀行業(yè)服務(wù)、營(yíng)銷(xiāo)、產(chǎn)品等領(lǐng)域的全面革新，催化“未來(lái)銀行”加速到來(lái)。

伴隨銀行對(duì)大模型的廣泛應(yīng)用，對(duì)科技人員的技能也提出了更高的要求。李秀生認(rèn)為，在互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用行業(yè)，互聯(lián)網(wǎng)思維助力了互聯(lián)網(wǎng)大廠的成功。隨著人工智能時(shí)代的來(lái)臨，對(duì)人才的需求轉(zhuǎn)變?yōu)榫邆淙斯ぶ悄芩季S的金融和科技復(fù)合型人才。

新網(wǎng)銀行近年來(lái)已強(qiáng)調(diào)互聯(lián)網(wǎng)思維，并將在未來(lái)重視人工智能思維。在業(yè)務(wù)產(chǎn)品設(shè)計(jì)、客戶營(yíng)銷(xiāo)、日常經(jīng)營(yíng)活動(dòng)以及構(gòu)建整體經(jīng)營(yíng)管理體系時(shí)，都在融入人工智能思維。因此，銀行將評(píng)估員工是否具備這一能力、基礎(chǔ)或潛質(zhì)，以培養(yǎng)適應(yīng)未來(lái)銀行發(fā)展所需的人才。

“人工智能技術(shù)的不斷進(jìn)步給銀行從業(yè)者帶來(lái)了挑戰(zhàn)，但也提供了新的機(jī)遇。面對(duì)變革，從業(yè)者需要保持冷靜，不斷學(xué)習(xí)，緊跟時(shí)代變化，找到自己在社會(huì)和企業(yè)中的位置?！崩钚闵銊?lì)道。“技術(shù)人員需要調(diào)整自己，應(yīng)用人工智能技術(shù)來(lái)提升自己的能力。而業(yè)務(wù)人員則不必過(guò)于擔(dān)心被替代，因?yàn)槿斯ぶ悄芗夹g(shù)的應(yīng)用門(mén)檻降低了，即使不懂計(jì)算機(jī)的人也可以利用人工智能工具構(gòu)建流程和應(yīng)用，發(fā)揮自己的價(jià)值。因此，只要勇于學(xué)習(xí)，緊跟技術(shù)變化，銀行從業(yè)者就不會(huì)被淘汰，反而能更好地適應(yīng)時(shí)代技術(shù)的進(jìn)步。”

從風(fēng)控業(yè)務(wù)角度，衛(wèi)浩指出，動(dòng)手實(shí)踐是掌握人工智能的關(guān)鍵。在風(fēng)控領(lǐng)域，人工智能技術(shù)的應(yīng)用需要更高的人才要求，不僅需要對(duì)技術(shù)原理有深入的了解，還需要對(duì)模型的優(yōu)勢(shì)、能力邊界和風(fēng)險(xiǎn)有充分的認(rèn)識(shí)，以確保技術(shù)的正確應(yīng)用。因此，風(fēng)控人員需要具備深厚的技術(shù)功底和廣泛的知識(shí)面。

王俊也表示，高校也在致力于培養(yǎng)AI+專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域的復(fù)合型人才?！拔覀?cè)谡n程設(shè)置上進(jìn)行優(yōu)化，納入了數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)和多模態(tài)數(shù)據(jù)等課程，讓學(xué)生在本科階段就能接觸人工智能相關(guān)知識(shí)。增加了實(shí)訓(xùn)項(xiàng)目和實(shí)驗(yàn)課程，鼓勵(lì)學(xué)生參加金融科技大賽等比賽，將知識(shí)轉(zhuǎn)化為實(shí)踐能力。此外，我們希望與業(yè)界加強(qiáng)產(chǎn)學(xué)研合作，通過(guò)聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室、專(zhuān)家講座等形式，讓學(xué)生更深入地了解業(yè)界需求和業(yè)務(wù)，從而激發(fā)他們的學(xué)習(xí)動(dòng)力和培養(yǎng)符合業(yè)界需求的人才?！?/p>

談及AI技術(shù)在銀行業(yè)應(yīng)用的下一步發(fā)展趨勢(shì)，李秀生表示，隨著AI和大模型技術(shù)的發(fā)展，商業(yè)銀行迎來(lái)新一輪重塑。這不僅涉及系統(tǒng)升級(jí)，更將深刻改變銀行的業(yè)務(wù)流程、產(chǎn)品形態(tài)、決策機(jī)制、人員組合及崗位設(shè)置?！半m然金融風(fēng)險(xiǎn)管理的本質(zhì)未變，但服務(wù)方式、產(chǎn)品形態(tài)和運(yùn)作機(jī)制將發(fā)生巨變。這一過(guò)程或許漸進(jìn)，預(yù)計(jì)三至五年后，商業(yè)銀行的面貌將煥然一新?！?/p>