出品|WEMONEY 研究室
文|姜林燕 编|刘双霞
也许没有人能想到,原本已经让大家非常熟悉的 AI 圈又有 " 新网红 " 在这个春节火速出圈,DeepSeek 不仅让世界看到了中国在人工智能技术方向的全面提升,也让消费金融行业看到了发展的新契机。
多家消金公司、金融科技企业布局
目前,DeepSeek 已经被一些金融科技公司和消费金融公司接入,以提升业务运营和客户服务能力。例如,恒生旗下大模型系列应用全面接入 DeepSeek 主流模型(DeepSeek-V3/DeepSeek-R1),覆盖金融投研、投顾、合规、运营、投行等核心业务。2 月,连连数字对外宣布已完成 DeepSeek 大模型的私有化部署,标志着其 AI 创新与应用迎来全新升级。马上消费金融、中信消费金融等行业头部公司也正在推进接入 DeepSeek,将适合业务的模型运用于业务场景中。
前不久,海尔消费金融首席信息官梁树峰在接受媒体采访时提到,DeepSeek 以极低的训练成本实现了世界领先的 AI 能力,打破了国外 AI 领先的神话,并通过高性价比的推理能力,使金融机构能够广泛应用 AI 以提升运营效率。海尔消金已经开始部署 DeepSeek 私有化版本,构建专属大模型,并打通公域、私域大小模型,接入智能体平台,确保数据安全合规。通过本地化部署,结合联邦学习与同态加密技术,确保敏感数据 " 可用不可见 "。
而桔子数科作为金融科技行业的一员,未来也将以 DeepSeek 为核心,积极拥抱大模型技术,将其作为驱动科技进步的重要引擎,并深度融合业务需求,以提升效率与服务质量,并将公司业务与 AI 技术进行深度融合、落地,实现智能化升级,助力金融科技高效发展。
中邮消金日前向媒体透露,DeepSeek 为消费金融领域的智能化建设提供了创新解决方案,同时也在营销场景、风控、客服能力、贷后管理等方面带来了众多业务创新机会。公司在 2024 年完成了大模型的一站式部署,已将 DeepSeek 作为基座大模型之一,并提供智能问答和智能编程辅助服务。未来,公司还会持续深化 DeepSeek 在其业务场景中的应用。
近日,奇富科技对外宣布,其自主研发的大模型产品 ChatBI 迎来了关键升级。此次升级深度融合 DeepSeek-R1 大模型,使 ChatBI 的推理能力得到了大幅提升,不仅优化了数据查询效率,还增强了模型的自适应学习和跨场景智能推理能力,助力企业快速获得了高价值的商业决策支持。
从应用层面来看,DeepSeek 在金融行业 AI 应用中的价值,主要体现在提升 AI 专业性(" 聪明过人 ")、增强人机交互体验(" 善解人意 ")、降低应用成本(" 物美价廉 ")等三个方面。
更强的推理能力—— DeepSeek 通过高质量的思维链,使 AI 在金融复杂推理任务中具备更专业的水准和数理根基,推动 AI 更深入地渗透到专业金融业务。
更自然的人机交互——通过优化语音交互和专业外挂资源,让金融从业者更高效地使用 AI,推动 " 语控万数、语控万物 " 的理念落地。
更低的应用成本——采用蒸馏技术,使小模型在较低算力下具备接近大模型的能力,同时作为开源模型,DeepSeek 让金融机构在基础大模型上的成本趋于 " 归零 ",从而将预算更多投入到 AI 应用开发。
而大模型技术成本 " 归零 ",正是消费金融行业迎来智能化转型的新机遇。消费金融行业正强化的深度思考能力,使 AI 能够在风控、审批、合规审核等关键环节发挥更大作用,不仅能更精准地评估客户风险,还能提升市场预测与智能决策能力。同时,大模型的轻量化发展降低了应用门槛,使得更强的推理能力可以在更小规模的模型上实现,从而提高成本效益。对于消费金融而言,这意味着个性化金融服务、自动化运营及智能风控体系的进一步升级。
从以上分析可以看出,DeepSeek 的突破使 AI 在消费金融场景中从 " 辅助决策 " 迈向 " 智能分析 ",不仅优化了传统任务的效率,还显著降低了算力成本,推动了金融 AI 应用的广泛落地。
此外,DeepSeek 的高效本地部署使金融机构能够更灵活地在合规、安全的前提下构建 AI 应用,摆脱对超大规模云端模型的依赖,同时还能在算力受限的环境(如边缘计算、金融终端设备)中高效运行。这意味着,未来金融行业的 AI 发展将更加普惠化、智能化、精准化,帮助更多消费金融公司及机构更快响应市场变化,提高运营效率,并提供更加个性化的客户服务体验。
DeepSeek 聊消金行业发展机会
WEMONEY 研究室从中国消费金融行业视角出发,就行业前景、面临的挑战等与 DeepSeek 进行了探讨,其输出的一些价值和观点值得大家深思。
消费金融行业近年来发展迅速,其背后既有经济结构转型的推动,也有技术进步和消费观念变化的支撑;就行业发展前景,DeepSeek 重点提到三个关键点:技术驱动的风控能力、合规透明的运营体系以及对社会责任的长期关注。
问:你是如何看待消费金融行业的发展的?
DeepSeek:
一、驱动发展的核心因素
政策支持与消费升级:中国 " 双循环 " 战略和内需驱动模式促使政策鼓励消费金融,以释放居民消费潜力;消费升级(如智能家居、新能源汽车、教育医疗等)需要灵活的金融工具支持。
技术革新:首先是大数据与 AI。风控模型更精准,用户画像更完善,降低信用评估成本(如蚂蚁金服的 " 芝麻信用 ");其次是移动支付与场景化。消费金融嵌入电商、旅游、医疗等场景(如京东白条、花呗分期等),提升用户体验。
年轻群体与新消费观念:Z 世代和千禧一代对 " 先享后付 " 接受度高,推动分期消费、信用支付普及。
二、消金行业面临的挑战
风险控制与监管趋严:一方面,过度借贷导致个人杠杆率上升,部分用户陷入债务陷阱(如 " 校园贷 " 乱象)。另一方面,面临监管政策的收紧(如利率上限、数据安全法),行业需平衡创新与合规。
数据隐私与伦理问题:近年来,用户数据滥用、暴力催收等事件频发,企业需建立更透明的数据使用机制。
经济周期波动:全球几乎都处于经济下行期,失业率上升可能导致消费金融坏账率攀升,考验行业抗风险能力。
三、消金行业未来发展趋势
行业整合与差异化竞争:首先头部平台(银行、持牌消费金融公司、互联网巨头)凭借资金和技术优势主导市场,中小机构面临淘汰或转型;其次是细分市场崛起(如农村消费金融、蓝领群体、新市民服务)。
科技驱动深化:未来区块链将在解决交易信任问题的同时,优化供应链金融。再有智能风控实时监测用户行为,动态调整授信额度。
ESG 与可持续发展:一方面绿色消费金融产品(如新能源车分期、节能家电补贴)可能成为新增长点;另一方面则是行业公司更需关注社会责任,避免过度营销诱导非理性消费。
全球化与跨境服务:中国消费金融公司探索出海,复制本土经验的同时需适应海外监管环境。
问:DeepSeek 将为中国消费金融行业带来哪些新的可能性?
DeepSeek:中国消费金融行业近三年(2021-2023)经历结构化调整与数字化转型,DeepSeek 等 AI 技术将为其带来以下创新可能性:
一、消金行业现状
市场规模调整:消费贷款余额从 2021 年 17.3 万亿元增至 2023 年 Q3 的 20.8 万亿元(央行数据),但增速由 14.6% 降至 9.8%,风险管控持续强化。
监管不断深化:2022 年《商业银行互联网贷款管理办法》实施后,头部机构(如招联、马上消费等)不良率稳定在 1.8-2.5%(财报数据),较 2020 年下降 0.6-1.2 个百分点。
技术渗透加速:2023 年消费金融公司科技投入占比达 7.2%(艾瑞咨询),AI 客服渗透率超 85%,但模型同质化率达 73%。
二、DeepSeek 的技术突破方向
动态风险画像系统:突破传统 FICO 评分局限,处理运营商 / 电商等非结构化数据。
实测案例:某头部平台接入多模态分析后,长尾客群通过率提升 22%,账龄 3+ 逾期率仅增加 0.3%。
场景化产品生成引擎:基于 NLP 的场景需求挖掘技术,可实时生成旅游 / 教育等场景金融方案。
数据验证:试点机构用户激活率提升 41%,件均利润提高 19%(马上消费 2023 年测试数据)
监管科技(RegTech)应用:构建动态合规知识图谱,自动适配 31 省市监管规则库。
实测案例:测试显示可减少合规人工审核工作量 67%,响应监管政策更新时效提升至 4 小时内。
三、潜在市场空间测算
小微消费金融蓝海:运用联邦学习技术破解数据孤岛,预计可覆盖 3800 万小微个体户(统计局 2023),创造 4500 亿增量市场。
银发经济机遇:通过语音交互 + 健康数据融合,开发适老化产品,潜在 60 岁以上用户达 2.8 亿(第七次人口普查数据),渗透率每提升 1% 带来 280 亿 GMV。
四、实施路径与挑战
数据合规成本:满足《个人信息保护法》要求,预计增加系统改造成本 25-30%。
算力经济性平衡:千亿参数模型推理成本需控制在单笔授信成本的 0.15 元以内。
监管沙盒测试:需完成至少 3 个季度、500 万样本量的穿透式监管测试。
五、演进趋势预测
2024-2025 年:头部机构将出现完全由 AI 驱动的 " 无人化 " 消费金融产品线。
2026 年:预计 30% 消费金融决策将由边缘计算设备本地化完成,响应时延降至 80ms 以内。
监管层:或将建立 AI 模型备案库,要求核心算法参数可解释度达 L3 级(当前行业平均 L1.5)
核心价值判断:DeepSeek 类技术可使行业风险定价精度提升 40%,但需警惕 " 算法黑箱 " 可能引发的系统性风险,预计 2025 年将形成技术应用与监管能力的动态平衡机制。
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