中国金融网首席金融观察员 大河
在人工智能技术加速渗透金融行业的浪潮中，江苏银行于2025年2月3日宣布了一项突破性进展——通过本地化部署DeepSeek-VL2多模态模型和DeepSeek-R1推理模型，该行成为国内首家将前沿AI技术深度融入核心业务的商业银行。这一动作不仅标志着银行业智能化转型进入新阶段，更折射出中国金融科技在全球AI竞争中的独特路径。
技术落地：从合同质检到估值对账的深度应用
江苏银行此次部署的DeepSeek-VL2多模态模型，聚焦智能合同质检场景。通过自然语言处理和图像识别技术，该模型可自动解析合同文本与附件中的图表、签章信息，识别条款风险点与合规漏洞。据测算，这一应用将合同审核效率提升300%，错误率降低至0.5%以下。而轻量级DeepSeek-R1模型则应用于自动化估值对账系统，通过实时分析市场数据与交易记录，实现资产估值的动态校准，将原本需要4小时的人工核对流程压缩至15分钟内完成。
这一技术落地的背后，是江苏银行“智慧小苏”大语言模型服务平台的支撑。该平台自2023年上线以来，已累计处理超2000万次金融语义解析任务。此次与DeepSeek模型的融合，标志着银行从单一文本处理向多模态智能服务的跃升。
生态突围：金融业与AI大模型的协同进化
江苏银行的突破性尝试，发生在国内科技巨头争相布局DeepSeek生态的背景下。2025年2月1日至3日，华为云、腾讯云、阿里云、百度智能云相继宣布深度接入DeepSeek模型，其中百度智能云推出限时免费服务，腾讯云实现3分钟极速部署。这种“云厂商搭台、垂直场景唱戏”的模式，为金融机构的技术落地扫清了基础设施障碍。
与科技企业侧重算力优化不同，江苏银行的实践揭示了另一条价值路径——通过场景化微调实现AI模型的业务赋能。DeepSeek-VL2在合同质检场景的准确率达到98.7%，较通用版本提升12个百分点，这得益于银行积累的50万份历史合同数据的针对性训练。这种“行业知识+基础模型”的混合智能模式，正在重构金融AI的应用范式。
资本映射：AI金融的价值重估信号
江苏银行的创新尝试迅速引发资本市场连锁反应。Wind数据显示，2月3日公告发布当日，金融科技板块指数上涨4.2%，其中智能风控细分领域领涨7.8%。与DeepSeek存在技术合作的宇信科技、长亮科技当日涨幅分别达9.3%和6.7%。这反映出投资者对AI与金融深度融合的价值预期。
华泰证券在最新研报中指出，江苏银行的案例可能触发银行业AI渗透率的系统性重估。当前A股上市银行中，仅23%披露了AI专项投入计划，平均数字化投入占比不足营收的2.5%。而江苏银行通过AI模型将运营成本降低18%的实践，或将推动行业进入“效率竞赛”新阶段。
挑战与未来：先行者的破局之路
尽管取得突破，江苏银行的探索仍面临三重挑战：其一，模型微调依赖的行业数据壁垒尚未完全打破，目前可用的高质量金融标注数据不足需求的40%；其二，多模态模型的算力消耗较纯文本模型增加3-5倍，对银行IT架构提出新要求；其三，监管合规边界尚待明晰，特别是涉及客户隐私数据的模型训练需谨慎平衡创新与风险。
对此，工业和信息化部专家盘和林认为，江苏银行的实践为行业提供了“小步快跑”的样本——通过限定场景、可控投入的技术试点，逐步构建AI能力矩阵。随着DeepSeek技术生态的完善，银行业或将迎来从“单点智能”到“系统智能”的跨越式发展。
这场由地方性银行发起的AI革命，正在改写金融科技的竞争规则。当技术普惠性遇见行业纵深度，中国银行业的智能化转型或许找到了属于自己的最优解。
中国金融网首席金融观察员 大河
在人工智能技术加速渗透金融行业的浪潮中，江苏银行于2025年2月3日宣布了一项突破性进展——通过本地化部署DeepSeek-VL2多模态模型和DeepSeek-R1推理模型，该行成为国内首家将前沿AI技术深度融入核心业务的商业银行。这一动作不仅标志着银行业智能化转型进入新阶段，更折射出中国金融科技在全球AI竞争中的独特路径。
技术落地：从合同质检到估值对账的深度应用
江苏银行此次部署的DeepSeek-VL2多模态模型，聚焦智能合同质检场景。通过自然语言处理和图像识别技术，该模型可自动解析合同文本与附件中的图表、签章信息，识别条款风险点与合规漏洞。据测算，这一应用将合同审核效率提升300%，错误率降低至0.5%以下。而轻量级DeepSeek-R1模型则应用于自动化估值对账系统，通过实时分析市场数据与交易记录，实现资产估值的动态校准，将原本需要4小时的人工核对流程压缩至15分钟内完成。
这一技术落地的背后，是江苏银行“智慧小苏”大语言模型服务平台的支撑。该平台自2023年上线以来，已累计处理超2000万次金融语义解析任务。此次与DeepSeek模型的融合，标志着银行从单一文本处理向多模态智能服务的跃升。
生态突围：金融业与AI大模型的协同进化
江苏银行的突破性尝试，发生在国内科技巨头争相布局DeepSeek生态的背景下。2025年2月1日至3日，华为云、腾讯云、阿里云、百度智能云相继宣布深度接入DeepSeek模型，其中百度智能云推出限时免费服务，腾讯云实现3分钟极速部署。这种“云厂商搭台、垂直场景唱戏”的模式，为金融机构的技术落地扫清了基础设施障碍。
与科技企业侧重算力优化不同，江苏银行的实践揭示了另一条价值路径——通过场景化微调实现AI模型的业务赋能。DeepSeek-VL2在合同质检场景的准确率达到98.7%，较通用版本提升12个百分点，这得益于银行积累的50万份历史合同数据的针对性训练。这种“行业知识+基础模型”的混合智能模式，正在重构金融AI的应用范式。
资本映射：AI金融的价值重估信号
江苏银行的创新尝试迅速引发资本市场连锁反应。Wind数据显示，2月3日公告发布当日，金融科技板块指数上涨4.2%，其中智能风控细分领域领涨7.8%。与DeepSeek存在技术合作的宇信科技、长亮科技当日涨幅分别达9.3%和6.7%。这反映出投资者对AI与金融深度融合的价值预期。
华泰证券在最新研报中指出，江苏银行的案例可能触发银行业AI渗透率的系统性重估。当前A股上市银行中，仅23%披露了AI专项投入计划，平均数字化投入占比不足营收的2.5%。而江苏银行通过AI模型将运营成本降低18%的实践，或将推动行业进入“效率竞赛”新阶段。
挑战与未来：先行者的破局之路
尽管取得突破，江苏银行的探索仍面临三重挑战：其一，模型微调依赖的行业数据壁垒尚未完全打破，目前可用的高质量金融标注数据不足需求的40%；其二，多模态模型的算力消耗较纯文本模型增加3-5倍，对银行IT架构提出新要求；其三，监管合规边界尚待明晰，特别是涉及客户隐私数据的模型训练需谨慎平衡创新与风险。
对此，工业和信息化部专家盘和林认为，江苏银行的实践为行业提供了“小步快跑”的样本——通过限定场景、可控投入的技术试点，逐步构建AI能力矩阵。随着DeepSeek技术生态的完善，银行业或将迎来从“单点智能”到“系统智能”的跨越式发展。
这场由地方性银行发起的AI革命，正在改写金融科技的竞争规则。当技术普惠性遇见行业纵深度，中国银行业的智能化转型或许找到了属于自己的最优解。
