DeepSeek发布以来，持续发酵，并正在逐步扩宽应用场景，与各行各业进行融合。根据“智汇舆情”平台中的相关信息，金融业，从银行、基金到保险、证券，都在加紧推进DeepSeek系列模型的本地化部署工作。其中，券商最为迅速，目前国泰君安、 国金证券、 广发证券、华安证券等多家券商均表示已完成本地化部署。
DeepSeek与金融行业融合的相关情况：
1、“苏银数字金融”公众号称，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，通过引入DeepSeek大语言模型，“智慧小苏”在复杂多模态及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；从江苏银行方面提供的数据来看，通过应用R1推理模型，结合邮件网关解析处理能力，目前已初步实现业务集中运营，按照平均手工操作水平测算，每天可减少9.68小时工作量；
2、2月2日，海安农商银行微信公众号称，DeepSeek从资本实力、市场份额、服务质量、风险管理、金融产品、社会责任、技术支持、员工素质等维度对海安农商银行进行分析，相当于做了一次自我宣传；
3、金融行业人士表示，DeepSeek-R1推理模型具备强大的推理能力，能够处理复杂的金融数据和任务，同时擅长上下文处理和复杂任务处理，训练成本较低，具备较高的性价比，能够在智能客服、智能投顾、风险管理等应用领域提升银行的工作效率。
4、汇添富基金宣布，已完成DeepSeek系列开源模型的私有化部署，并将应用于投资研究、产品销售、风控合规、客户服务等核心业务场景；
5、诺安基金宣布完成DeepSeek金融大模型的本地化部署，并推出基于主流AI开源框架自主研发的“诺安AI助手”，于投研分析、客户服务、风险管控等核心业务场景启动试点应用。
DeepSeek对金融行业会有什么影响：
1、Deepseek带来的“低成本、高性能”路线为金融机构的大模型布局带来了新思考；
2、Deepseek的自然语言处理（NLP）能力远超传统银行的数据处理工具，其技术优势能够更高效地完成文档审核、合规检查等工作，从而节省大量的人力时间和精力；
3、DeepSeek具备强大的非结构化数据解析能力，以帮助相关从业者更加轻松的处理各种形式的数据，且能挖掘出有价值的洞察，同时还能实时监控市场动态，识别潜在的信用风险或市场波动等；
4、DeepSeek的创新性优势，可以根据客户的个性化需求和行为模式，提供定制化的服务方案；
5、DeepSeek可以帮助人工从大量的重复性工作中解放出来，让人可以有时间精力从事更有创新性的工作；
6、DeepSeek能够快速整合各类数据资源，运用强大的算法模型进行风险评估和预警，为金融从业者及时提供具有参考价值的决策建议；
整体而言，金融领域是AI应用最具潜力的领域之一，DeepSeek的快速普及和低成本高性能源于其在金融领域的广泛应用，特别是对于中小型金融机构而言，这将带来新的竞争路径和发展机遇。短期内可能不会引起股价大幅波动，但长期来看，有助于提升板块整体技术水平和市场竞争力。
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