作者｜沙丘智库研究团队
来源｜沙丘社区（www.shaqiu.cn）
DeepSeek的热潮正在席卷整个金融行业。
证券公司率先部署，银行、基金等紧随其后。根据沙丘智库不完全统计，截止目前，共计46家金融机构宣布接入DeepSeek模型或完成本地化部署。
从应用场景上看，券商、基金等公司主要将DeepSeek模型用于投研投顾、产品销售、风控合规、客户服务与投教等核心业务场景；而银行出于安全合规方面的要求，多用于提升内部流程效率。
从应用效果上看，DeepSeek进一步证明了大模型的业务价值创造。例如，江苏银行利用识别结果结合外部数据等方式智能检测校验合同信息，对风险较高的交易提前发出预警，在利用DeepSeek模型优化后，识别及预警响应速度提升20%；国信证券在多个业务场景中进行了初步验证，结果显示，DeepSeek模型在智能问答、投资顾问、个股分析等多个领域表现出色，对比上一代开源模型，展现出了更大的业务融合潜力。
金融业一直是大模型应用的先锋部队。在《434个大模型案例，回顾2024年大模型落地进展》中，沙丘智库观察到从行业分布上看，2024年大模型落地案例中金融行业占比最大（36.7%），金融机构积极探索金融科技赋能业务发展，将大模型作为未来核心的技术战略方向。
DeepSeek降低了模型训练的硬件成本和模型能力的技术门槛，将推动金融行业大模型应用的加速发展，尤其是对于中小金融机构而言。
但需要明晰的是，企业部署DeepSeek不等于实际的业务应用，试点应用的成功也不等于规模化扩展的成功。距离广泛的大模型应用以及价值实现，仍然还有很长一段路要走。
面对DeepSeek带来的市场新变化，沙丘智库给企业的建议如下：
第一，成本下降趋势与业务规划。在规划业务应用场景和优先级时，企业应预期训练和推理成本会持续下降。在过去的6-12个月中，大模型的价格已经呈现下降趋势，DeepSeek的定价策略更是推动了这一变化。尽管成本下降，企业不应仅仅因为价格变化就突然改变方向。除非有明确的业务需求或能够显著改变业务模式，否则避免盲目构建自有大模型。投资AI应确保与企业的战略目标一致，并能够带来显著的竞争优势。
第二，部署大模型的总成本。在计算大模型应用的ROI时，总成本不仅限于模型本身，还包括：应用开发和维护的初始及持续成本，数据及其管理成本，安全、治理和风险管理成本，业务转型和变革管理成本。虽然技术创新可能降低部分成本，但这些成本不会完全消失。
第三，利用DeepSeek带来的新机遇。借助DeepSeek的发布，积极探索更可行、负担得起且透明的AI创新机会。大模型成本的下降可能催生以前不可行的新产品，将昂贵的POC项目转化为可行的产品。
第四，加速员工技能的培养与发展。随着大模型成本下降，AI将更深度地融入产品和服务，对AI产品经理的需求将显著增长。一些工程师可能会承担更多产品管理的任务。企业应加速员工在AI技术、用户设计和市场分析方面的技能培养，以应对未来的需求。
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