作者：薑林燕
也許沒有人能想到，原本已經讓大家非常熟悉的AI圈又有“新網紅”在這個春節火速出圈，DeepSeek不僅讓世界看到了中國在人工智能技術方向的全麵提升，也讓消費金融行業看到了發展的新契機。
多家消金公司、金融科技企業布局
目前，DeepSeek已經被一些金融科技公司和消費金融公司接入，以提升業務運營和客戶服務能力。例如，恒生旗下大模型係列應用全麵接入DeepSeek主流模型（DeepSeek-V3/DeepSeek-R1），覆蓋金融投研、投顧、合規、運營、投行等核心業務。2月，連連數字對外宣布已完成DeepSeek大模型的私有化部署，標誌著其AI創新與應用迎來全新升級。馬上消費金融、中信消費金融等行業頭部公司也正在推進接入DeepSeek，將適合業務的模型運用於業務場景中。
前不久，海爾消費金融首席信息官梁樹峰在接受媒體采訪時提到，DeepSeek以極低的訓練成本實現了世界領先的AI能力，打破了國外AI領先的神話，並通過高性價比的推理能力，使金融機構能夠廣泛應用AI以提升運營效率。海爾消金已經開始部署DeepSeek私有化版本，構建專屬大模型，並打通公域、私域大小模型，接入智能體平台，確保數據安全合規。通過本地化部署，結合聯邦學習與同態加密技術，確保敏感數據“可用不可見”。
而桔子數科作為金融科技行業的一員，未來也將以DeepSeek為核心，積極擁抱大模型技術，將其作為驅動科技進步的重要引擎，並深度融合業務需求，以提升效率與服務質量，並將公司業務與AI技術進行深度融合、落地，實現智能化升級，助力金融科技高效發展。
中郵消金日前向媒體透露，DeepSeek為消費金融領域的智能化建設提供了創新解決方案，同時也在營銷場景、風控、客服能力、貸後管理等方麵帶來了眾多業務創新機會。公司在2024年完成了大模型的一站式部署，已將DeepSeek作為基座大模型之一，並提供智能問答和智能編程輔助服務。未來，公司還會持續深化DeepSeek在其業務場景中的應用。
近日，奇富科技對外宣布，其自主研發的大模型產品ChatBI迎來了關鍵升級。此次升級深度融合DeepSeek-R1大模型，使ChatBI的推理能力得到了大幅提升，不僅優化了數據查詢效率，還增強了模型的自適應學習和跨場景智能推理能力，助力企業快速獲得了高價值的商業決策支持。
從應用層麵來看，DeepSeek在金融行業AI應用中的價值，主要體現在提升AI專業性（“聰明過人”）、增強人機交互體驗（“善解人意”）、降低應用成本（“物美價廉”）等三個方麵。
更強的推理能力——DeepSeek通過高質量的思維鏈，使AI在金融複雜推理任務中具備更專業的水準和數理根基，推動AI更深入地滲透到專業金融業務。
更自然的人機交互——通過優化語音交互和專業外掛資源，讓金融從業者更高效地使用AI，推動“語控萬數、語控萬物”的理念落地。
更低的應用成本——采用蒸餾技術，使小模型在較低算力下具備接近大模型的能力，同時作為開源模型，DeepSeek讓金融機構在基礎大模型上的成本趨於“歸零”，從而將預算更多投入到AI應用開發。
而大模型技術成本“歸零”，正是消費金融行業迎來智能化轉型的新機遇。消費金融行業正強化的深度思考能力，使AI能夠在風控、審批、合規審核等關鍵環節發揮更大作用，不僅能更精準地評估客戶風險，還能提升市場預測與智能決策能力。同時，大模型的輕量化發展降低了應用門檻，使得更強的推理能力可以在更小規模的模型上實現，從而提高成本效益。對於消費金融而言，這意味著個性化金融服務、自動化運營及智能風控體係的進一步升級。
從以上分析可以看出，DeepSeek的突破使AI在消費金融場景中從“輔助決策”邁向“智能分析”，不僅優化了傳統任務的效率，還顯著降低了算力成本，推動了金融AI應用的廣泛落地。
此外，DeepSeek的高效本地部署使金融機構能夠更靈活地在合規、安全的前提下構建AI應用，擺脫對超大規模雲端模型的依賴，同時還能在算力受限的環境（如邊緣計算、金融終端設備）中高效運行。這意味著，未來金融行業的AI發展將更加普惠化、智能化、精準化，幫助更多消費金融公司及機構更快響應市場變化，提高運營效率，並提供更加個性化的客戶服務體驗。
DeepSeek聊消金行業發展機會
WEMONEY研究室從中國消費金融行業視角出發，就行業前景、麵臨的挑戰等與DeepSeek進行了探討，其輸出的一些價值和觀點值得大家深思。
消費金融行業近年來發展迅速，其背後既有經濟結構轉型的推動，也有技術進步和消費觀念變化的支撐；就行業發展前景，DeepSeek重點提到三個關鍵點：技術驅動的風控能力、合規透明的運營體係以及對社會責任的長期關注。
問：你是如何看待消費金融行業的發展的？
DeepSeek：
一、驅動發展的核心因素
政策支持與消費升級：中國“雙循環”戰略和內需驅動模式促使政策鼓勵消費金融，以釋放居民消費潛力；消費升級（如智能家居、新能源汽車、教育醫療等）需要靈活的金融工具支持。技術革新：首先是大數據與AI。風控模型更精準，用戶畫像更完善，降低信用評估成本（如螞蟻金服的“芝麻信用”）；其次是移動支付與場景化。消費金融嵌入電商、旅遊、醫療等場景（如京東白條、花唄分期等），提升用戶體驗。年輕群體與新消費觀念：Z世代和千禧一代對“先享後付”接受度高，推動分期消費、信用支付普及。
二、消金行業麵臨的挑戰
風險控製與監管趨嚴：一方麵，過度借貸導致個人杠杆率上升，部分用戶陷入債務陷阱（如“校園貸”亂象）。另一方麵，麵臨監管政策的收緊（如利率上限、數據安全法），行業需平衡創新與合規。數據隱私與倫理問題：近年來，用戶數據濫用、暴力催收等事件頻發，企業需建立更透明的數據使用機製。經濟周期波動：全球幾乎都處於經濟下行期，失業率上升可能導致消費金融壞賬率攀升，考驗行業抗風險能力。
三、消金行業未來發展趨勢
行業整合與差異化競爭：首先頭部平台（銀行、持牌消費金融公司、互聯網巨頭）憑借資金和技術優勢主導市場，中小機構麵臨淘汰或轉型；其次是細分市場崛起（如農村消費金融、藍領群體、新市民服務）。科技驅動深化：未來區塊鏈將在解決交易信任問題的同時，優化供應鏈金融。再有智能風控實時監測用戶行為，動態調整授信額度。ESG與可持續發展：一方麵綠色消費金融產品（如新能源車分期、節能家電補貼）可能成為新增長點；另一方麵則是行業公司更需關注社會責任，避免過度營銷誘導非理性消費。全球化與跨境服務：中國消費金融公司探索出海，複製本土經驗的同時需適應海外監管環境。
問：DeepSeek將為中國消費金融行業帶來哪些新的可能性？
DeepSeek：中國消費金融行業近三年（2021-2023）經曆結構化調整與數字化轉型，DeepSeek等AI技術將為其帶來以下創新可能性：
一、消金行業現狀
市場規模調整：消費貸款餘額從2021年17.3萬億元增至2023年Q3的20.8萬億元（央行數據），但增速由14.6%降至9.8%，風險管控持續強化。監管不斷深化：2022年《商業銀行互聯網貸款管理辦法》實施後，頭部機構（如招聯、馬上消費等）不良率穩定在1.8-2.5%（財報數據），較2020年下降0.6-1.2個百分點。技術滲透加速：2023年消費金融公司科技投入占比達7.2%（艾瑞谘詢），AI客服滲透率超85%，但模型同質化率達73%。
二、DeepSeek的技術突破方向
動態風險畫像係統：突破傳統FICO評分局限，處理運營商/電商等非結構化數據。實測案例：某頭部平台接入多模態分析後，長尾客群通過率提升22%，賬齡3+逾期率僅增加0.3%。場景化產品生成引擎：基於NLP的場景需求挖掘技術，可實時生成旅遊/教育等場景金融方案。數據驗證：試點機構用戶激活率提升41%，件均利潤提高19%（馬上消費2023年測試數據）監管科技（RegTech）應用：構建動態合規知識圖譜，自動適配31省市監管規則庫。實測案例：測試顯示可減少合規人工審核工作量67%，響應監管政策更新時效提升至4小時內。
三、潛在市場空間測算
小微消費金融藍海：運用聯邦學習技術破解數據孤島，預計可覆蓋3800萬小微個體戶（統計局2023），創造4500億增量市場。銀發經濟機遇：通過語音交互+健康數據融合，開發適老化產品，潛在60歲以上用戶達2.8億（第七次人口普查數據），滲透率每提升1%帶來280億GMV。
四、實施路徑與挑戰
數據合規成本：滿足《個人信息保護法》要求，預計增加係統改造成本25-30%。算力經濟性平衡：千億參數模型推理成本需控製在單筆授信成本的0.15元以內。監管沙盒測試：需完成至少3個季度、500萬樣本量的穿透式監管測試。
五、演進趨勢預測
2024-2025年：頭部機構將出現完全由AI驅動的“無人化”消費金融產品線。2026年：預計30%消費金融決策將由邊緣計算設備本地化完成，響應時延降至80ms以內。監管層：或將建立AI模型備案庫，要求核心算法參數可解釋度達L3級（當前行業平均L1.5）核心價值判斷：DeepSeek類技術可使行業風險定價精度提升40%，但需警惕“算法黑箱”可能引發的係統性風險，預計2025年將形成技術應用與監管能力的動態平衡機製。