《DeepSeek銀行部署加速, AI金融應用迎來躍遷》由中泰證券分析師聞學臣、王雪晴、蘇儀等人撰寫，核心內容圍繞DeepSeek在銀行業的應用展開，涵蓋模型優勢、金融應用價值、落地情況等方面。

1. DeepSeek優勢顯著：DeepSeek通過優化訓練方式、算法架構和推理方法，降低部署成本，其理論成本利潤率可達545%。在性能上，后訓練階段應用強化學習，提升推理能力，如R1 - Zero版本展現出高準確率和long - CoT能力。推理架構經優化，適配銀行高并行、高響應場景。同時，其開源特性使私有化部署模型能追平前沿閉源模型水平，且阿里開源的QwQ - 32B模型性能比肩滿血R1，進一步降低成本，還有蒸餾小型模型展現出Test - time Scaling，支持多項基礎業務場景。

2. 金融應用價值多元：金融行業人工智能應用價值分為降本增效、價值創造與決策賦能三個層次。降本增效體現在智能客服、信貸審批、合同質檢等場景，如工商銀行、蘇商銀行、江蘇銀行分別在相關業務中借助DeepSeek提升效率與準確性。價值創造涵蓋AI編程、智能風控、智能營銷等，像澳新銀行、重慶農村商業銀行、北京銀行等在對應領域取得良好成效。決策賦能方面，雖尚在探索，但隨著模型能力提升，可深度挖掘分析數據，為管理決策提供支持。

3. 銀行落地進展各異：大行在生成式人工智能落地應用上發力早，多場景探索創新；中小銀行多以單場景切入，探索通用場景應用。隨著DeepSeek開源降本，中小銀行有望加速部署，縮小與大行差距。多家銀行已積極落地DeepSeek，如工商銀行構建多個應用場景，建設銀行推進體系化應用，郵儲銀行、招商銀行等也在不同業務中取得進展。此外，AI一體機憑借優勢成為銀行智能化轉型重要選擇，宇信科技、京北方、天陽科技等廠商推出相關解決方案。

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以下是報告部分內容

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