工商银行完成DeepSeek全行大规模应用，其他银行会跟进吗？
工商银行的先行之举
率先完成部署与应用
工商银行在银行业中一直处于重要地位，在金融科技领域的探索也较为积极。此次它率先完成DeepSeek最新开源大模型的私有化部署，并接入“工银智涌”大模型矩阵体系。这一举措展示了工商银行紧跟人工智能技术发展步伐的决心，在同业中占据了先机。
技术应用体系支撑
工商银行构建了完善的“工银智涌”企业级金融大模型技术应用体系。在算力方面，建成同业首个自主可控的千卡规模AI算力云，具备强大的数据处理能力。在算法上，有金融大模型算法矩阵，多种模型协同应用，这为DeepSeek的接入和应用提供了坚实的基础。
不同银行的现状对比
国有大行的情况
在国有六大行中，除工商银行外，邮储银行和建设银行有相关探索。邮储银行依托自有大模型集成DeepSeek模型，建行总行引入并定制化训练。但其他大行公开宣布接入并完成大规模推广的较少，这反映出各银行在对待DeepSeek应用上的不同态度。
股份制银行的表现
股份制银行中，招行、浦发等少数银行宣布引入DeepSeek大模型并定制化训练。浦发银行基于特定算力集群完成部署并嵌入应用。然而大部分股份制银行在公开信息中尚未涉及DeepSeek的接入与应用，在这一新兴技术应用方面进展较为缓慢。
中小银行的热情
众多中小银行对DeepSeek大模型表现出较高的热情。这是因为对于中小银行而言，独立研发金融大模型成本过高，DeepSeek的出现为他们提供了一个较为经济且有效的提升金融科技水平的途径。
对DeepSeek的理性看待
大模型平权的意义
从某种程度上来说，DeepSeek为银行业带来了大模型平权的机会。中小银行原本在金融科技投入有限，借助DeepSeek能够快速提升自身能力，缩小与大型银行在金融科技应用方面的差距，有助于整个银行业的均衡发展。
不能过度神话
虽然DeepSeek有一定的优势，但不能过度神话其作用。如用益信托研究员喻智所说，它在逻辑推理虽有所增强，但还谈不上重构金融业。像信托行业，由于行业的特殊性，DeepSeek的作用有限，在银行理财等领域的“AI投顾”空间也暂有限制。
工商银行完成DeepSeek的大规模应用是银行业在金融科技应用的一个重要事件。各银行根据自身情况对DeepSeek的应用有不同的态度和进展，同时也需要理性看待DeepSeek在银行业中的作用。
相关问答
工商银行在金融科技方面有哪些优势？
工商银行在金融科技方面优势众多，它构建了完善的“工银智涌”体系，算力方面有千卡规模AI算力云，算法方面有多种模型协同的矩阵，还有大量的金融科技人员。
邮储银行是如何应用DeepSeek的？
邮储银行依托自有大模型“邮智”，本地部署并集成DeepSeek模型，将其应用于“小邮助手”，新增逻辑推理功能，精准识别用户需求提供服务。
建设银行对DeepSeek的应用有何特点？
建设银行总行引入DeepSeek大模型并定制化训练，推进生成式人工智能在全集团的体系化应用，下属机构通过总行平台按需探索应用。
浦发银行在应用DeepSeek时有什么特殊之处？
浦发银行基于昇腾Atlas800TA2算力集群完成DeepSeek-R1671B大模型的部署，融合企业级知识库并嵌入数字员工助手应用。
为什么说DeepSeek不能过度神话？
DeepSeek虽然逻辑推理有所增强，但对于一些复杂、特殊化程度高的行业如信托行业作用有限，在银行理财的“AI投顾”空间也较有限，所以不能过度神话。
中小银行为什么对DeepSeek热情较高？
中小银行独立研发金融大模型成本过高，而DeepSeek为他们提供了提升金融科技水平的较经济有效的途径，所以热情较高。
