作 者 | 九卦姐（九卦金融圈專欄作家）

來 源 | 九卦金融圈

2月13日，OpenAI首席執行官Sam Altman宣布，免費版ChatGPT將無限制使用GPT-5進行對話（標準智能模式）。2月13日，百度宣布文心一言將于4月1日0時起全面免費開源。谷歌也緊隨其后，免費開放Gemini 2.0全系列模型，強化其在多模態交互與行業解決方案中的競爭力。

最新消息！2月15日，部分微信用戶發現，微信搜索已經上線“AI搜索”功能，并接入DeepSeek-R1提供的“深度思考”服務。騰訊集團隨后確認，微信搜一搜在調用混元大模型豐富AI搜索的同時，正式灰度測試接入DeepSeek。

開源大模型的崛起正在徹底改變AI應用的商業模式，尤其是在銀行等金融行業。“免費”對中小銀行來說究竟是機遇還是挑戰？我們來仔細分析:

開源大模型的背后：AI行業的新格局

DeepSeek等國產大模型的崛起，正迅速改變市場格局，免費大模型與開源模型形成強勢競爭。當開源模型能達到商用模型80% - 90%的功能，卻只需10%的成本時，在很多對成本敏感的應用場景下，開源模型會極具競爭力。

近年來，OpenAI依賴訂閱模式（如ChatGPT Plus）盈利，但隨著GPT-5免費發布，其戰略重心發生了轉變。其免費策略旨在降低使用門檻，吸引開發者與用戶構建生態，通過增值服務（如企業級解決方案、廣告、數據服務）實現商業閉環。這不僅是市場占有率的博弈，也是對不斷崛起的開源模型（如DeepSeek等）的一種回應。

開源生態下的“技術平權”，中小銀行能否彎道超車？

免費大模型讓銀行能夠以極低的成本部署AI技術。據報道，包括江蘇銀行、蘇商銀行、重慶農商行等中小銀行機構，新華保險等保險機構，中信建投、國泰君安等券商，以及匯添富、富國基金等公募基金公司在內的金融機構紛紛部署DeepSeek，探索相關應用場景。

某銀行數字銀行部負責人 陸觀溟（筆名）告訴九卦金融圈，目前銀行應用人工智能已呈現出一些典型場景，一方面與內部管理平臺融合，處理郵件、公文、考勤、績效分析等事務；再者是智能客服，能精準聚焦客戶咨詢并深入解答；還有合同審查擬定，把控勾稽關系；以及應用于項目、企業價值評估和授信、風控等領域，不過后者對銀行自身策略要求更高。

開源大模型降低了用戶的應用成本和技術門檻。

九卦金融圈獲悉，自2024年5月起，新網銀行就在系統研發場景中應用DeepSeek大模型，分別構建了研發知識問答助手與代碼續寫助手，縮短了一線工程師在研發過程中查閱技術資料的耗時。另外，新網銀行還通過自研插件的方式將DeepSeek代碼大模型的能力，嵌入到代碼編輯器這類開發工具中，已形成Copilot助駕的研發模式。

還有像青島農商銀行通過DeepSeek構建AI中臺，優化網點數字人服務，成本僅為傳統方案的1/3。這種“輕量化+場景化”路徑或重塑行業競爭格局，緩解大銀行的技術碾壓態勢。

區域銀行的本地化優勢凸顯

中小銀行通常面臨的技術投入門檻較高，而免費大模型則大大降低了這一門檻。中小銀行通常缺乏強大的人工客服團隊，但借助免費大模型的能力，能夠在智能客服領域取得突破。通過DeepSeek等開源大模型，中小銀行可以快速部署AI客服系統，提供24/7的客戶支持。這種智能客服不僅能解決常規咨詢，還能處理更為復雜的客戶需求，如智能推薦、產品定制等。

定制化產品下的錯位競爭

此外，免費大模型的核心壁壘轉向數據質量而非算法本身。幫助中小銀行開發定制化產品，例如基于地方產業數據的供應鏈金融風險評估模型，形成與全國性銀行的錯位競爭。中小銀行積累的客戶交易數據、風控標簽等私有數據將成為差異化優勢，需通過微調模型提升精準度。未來銀行間的競爭可能演變為數據治理能力的比拼。

作為一款開源的AI大模型，DeepSeek等免費大模型為金融行業帶來了前所未有的靈活性。金融機構能夠依據自身的具體需求，對相關應用進行針對性的定制與優化，進而降低對外部供應商的依賴程度，在客戶服務、風險控制等領域通過免費大模型，顯著降低技術支出。

通過開源大模型提供的數據分析能力，中小銀行可以根據客戶需求定制個性化產品，并基于地域、行業或業務場景提供專業的金融服務。例如，某些地方性銀行已經通過AI模型定制針對農業、制造業等行業的金融產品，幫助其更好地服務地方經濟。

不應過分迷戀高參數模型

銀行可通過本地化部署和垂直場景微調，減少對商業大模型的依賴，提高效率并節省大量的采購成本。

九卦金融圈從內部人士了解到，江蘇銀行在大模型部署過程中總結出的經驗和教訓主要集中在技術應用和場景選擇上。該行在使用中強調不過分迷戀高參數模型，合理的場景設計與低參數模型也能達到良好效果。

由于數據庫標準不一，銀行一般難以直接采用外部廠商工具，而大模型能夠統一不同的標準，從而在開發過程中實現更高效的代碼轉換和整合。該行通過大模型將不同數據庫和編程語言轉換為標準的ASI測試，簡化了后臺開發。使用大模型提升了銀行的數據分析和治理工作的效率，原本需要3到5天完成的任務現在只需3到5分鐘，解析率從60%提升至99%。在指標生成方面，人工一天只能完成3到4個，而大模型三天內可生成3000個指標。

“免費”并不等于零成本！中小銀行如何應對成本與風險？

開源技術背后的隱性成本

然而，“免費”并不等于零成本。雖然免費的AI模型可以降低初始部署的成本，但其后續的技術維護和更新卻可能需要銀行投入大量的時間和資金。例如，大模型的運算要求極高，可能導致銀行需要投入更多的算力來處理數據，這會增加硬件基礎設施的投入。技術部署后，隱性成本如算力投入、數據治理、員工培訓等也隨之增加。

國際數據公司(IDC)報告顯示，2023年中國銀行業IT解決方案市場規模為692.96億元，同比增長6.8%。其中，數據治理、數據智能解決方案是銀行投入的重點領域。

某銀行數字銀行部負責人 陸觀溟（筆名）告訴九卦金融圈：在利用免費 AI 模型助力銀行提升服務方面，主要有以下幾個關鍵要點。

其一，像 Deepseek 這類開源人工智能與大模型服務，雖為銀行低成本獲取大模型、提升內外部管理及服務提供可能，但看似簡單美好的背后，從大模型部署到真正發揮作用，實則存在差距，如系統與業務系統結合、接口對接等諸多實施難題，唯有邊用邊優化，在迭代中才能形成同業優勢。

其二，銀行若要將免費大模型應用于內外部業務，需做好資源準備，算力方面，隨著應用場景復雜化、數據計算量增大，算力可能成為制約；同時，無論是銀行內部研發人員對大模型的駕馭能力，還是應用人員的認知與使用能力，都不容忽視。

其三，現階段大模型在銀行應用，主要是減輕人員工作量、增強體系化思考，但鑒于銀行對精準度的高要求，人工智能目前準確率約在百分之九十左右，尚未達百分之百，銀行通常不敢完全依賴其決策，仍需人力審核復檢。

其四，依據生產力決定生產關系理論，人工智能提升銀行生產力，銀行的生產關系也需適配變革，包括部門職責、崗位設置、協作模式、操作規程、KPI 體系以及崗位人員能力等多方面調整，這將成為中小銀行脫穎而出的關鍵。

高質量的數據是訓練出準確AI模型的基礎。銀行需要投入成本來收集、清洗和標注數據，以確保訓練數據的準確性和多樣性。中信銀行AI實驗室數據也顯示，模型微調所需的數據清洗工作占項目總工時的65%，涉及客戶隱私數據脫敏、金融術語標準化等復雜工序。某城商行因忽視數據質量管控，導致智能信貸系統誤判率飆升，最終被迫追加1200萬元進行系統重構。

克服AI幻覺需多維度成本控制?

當前生成式AI雖然已經有了重大突破，但AI幻覺仍是普遍問題。據Vectara平臺數據，目前市場上的主流AI大模型均存在不同程度的幻覺率。例如，OpenAI的模型幻覺率為0.8%，而DeepSeek的幻覺率高達3.9%。

銀行作為金融機構，對于數據安全的要求極高。免費大模型可能在數據治理方面存在風險，特別是在涉及敏感信息時。如果模型使用不當，可能導致數據泄露或不符合監管規定。尤其在金融行業，模型的“幻覺”問題更為嚴重，錯誤的數據推理可能導致決策失誤，甚至帶來合規風險。

?銀行為克服AI幻覺問題可能需要提供技術研發、數據優化、監管合規以及用戶教育與賠償等多方面的成本。

?技術研發成本?：銀行需要投入大量資金用于研發和改進AI模型，以減少幻覺現象的發生。這可能包括引入更先進的算法、優化模型結構、增強邏輯推理能力等。與此同時，銀行還需關注行業動態，及時跟進最新的AI技術進展，確保自身的AI系統能夠持續升級和優化?。

?數據優化成本?：此外，銀行還需建立有效的數據管理機制，對訓練數據進行持續監控和更新，以應對數據變化帶來的挑戰?。高質量的數據是訓練出準確AI模型的關鍵。銀行需要投入成本來收集、清洗和標注數據，以確保訓練數據的準確性和多樣性。

?監管合規成本?：隨著AI技術的廣泛應用，監管機構對AI系統的監管力度也在不斷加強。銀行需要投入成本來確保自身的AI系統符合相關法規和監管要求。這可能包括聘請專業的法律顧問、進行合規審查、建立內部監管機制等，以確保AI系統的合法性和安全性?。

?用戶教育與賠償成本?：由于AI幻覺問題的存在，銀行可能需要投入成本來教育用戶如何正確使用AI系統，并告知他們可能遇到的風險和問題。如果因AI幻覺問題給用戶造成了損失，銀行還需要承擔相應的賠償責任。這包括建立賠償機制、處理用戶投訴、進行法律訴訟等?。

業界正在探索多種方法

增加事實核查：通過實時數據庫對生成內容進行驗證。

優化訓練數據：使用更大、更干凈的數據集進行訓練。

檢索增強生成（RAG）技術：讓AI在生成回答前參考可信文本。

強化對齊訓練：通過人類反饋的強化學習，將真實性作為生成內容的核心原則。

人機協作：結合人類常識和經驗引導AI生成。

生態共建：合作正在重塑行業格局。監管科技(RegTech)的融合應用成為新趨勢，如AI審計系統，可實時監測1700余個模型風險點，自動攔截97%的違規數據調用請求。

結語

隨著 DeepSeeK 等開源大模型的推出，AI免費化正在重塑銀行業的商業模式和技術架構，尤其在智能客服、投研分析、風險防控等領域，金融機構將迎來前所未有的發展機遇。選擇合適的AI方案，并確保其在安全性、合規性、成本效益等方面取得平衡，是一個不容忽視的課題。

中小銀行不僅要抓住AI技術普及帶來的機會，也要面對由此帶來的隱性成本、數據安全等挑戰。免費大模型的廣泛應用，可能推動行業格局的變化，但銀行如何應對這場變革，如何在成本控制與風險管理之間找到平衡，將決定其在未來市場中的位置。