多家银行接入DeepSeek，中后台岗位危险了
这段时间deepseek爆火，甚至登顶了多个国家APP下载榜首。
而deepseek之所以如此火爆，有两个大的原因。
第一、功能强大。
使用过deepseek的人无不感叹它的功能实在太强大，远超大家的想象。
deepseek无论是在语言组织，推理，逻辑分析，数据总结等各方面都给了大家很大的惊喜。
甚至很多机构都认为deepseek能力与OpenAI最强的o1跑分持平，在中文处理能力上面甚至超过了o1。
第二、开源免费。
目前全球主流的大模型是Chat GTP，但是它的免费版本并不好用，想要使用功能比较强大的你得成为他们的会员，每个月费用是20美刀。
而且ChatGPT是封闭的。
相对来说，目前deepseek是完全开源，大家都可以免费使用，这可以大大降低大家使用大模型的成本。
也正因为这2点，deepseek这段时间突然爆火，全球都有大量的用户涌入，甚至一度导致服务器跟不上而出现卡顿。
但这仍然无法阻挡大家拥抱deepseek的热情。
目前有很多平台和企业都已经主动接入deepseek，银行也不例外。
前几天，江苏银行就宣布成功本地化部署微调DeepSeek-VL2多模态模型、轻量DeepSeek-R1推理模型。
这些模型将分别运用于智能合同质检和自动化估值对账场景，并用于对海量金融数据的挖掘与分析。
当然除了江苏银行之外，实际上最近几天很多银行的科技部门都在积极研究deepseek，虽然有些银行还没有正式应用，但也在尝试着接入。
毕竟deepseek作为国产最优秀的大模型，其潜在的能量还是很强大的。
看到这有些人可能不以为然，觉得deepseek虽然火爆，但它终究只是一个语言模型，只会回答大家的问题。
如果大家这么认为，那大家都太小瞧deepseek。
你以为的deepseek是这样的。
但真实的deepseek这样的。
Deepseek网页版可以自定义模块，而且可以输入很多参数，上传很多数据，它的训练实力，输出模型远超大家的想象。
从部分银行专业人士测试的结果来看，deepseek的很多功能确实能够起到很好的辅助作用，这种作用可以应用在很多岗位上，包括但不局限于以下几类。
第一、智能客服。
为了降低成本，最近几年很多银行都接入智能客服，但这种智能一点都不太让人满意，很多机器人的回答都相当生硬，而且牛头不对马嘴。
相对来说，deepseek通过对银行业务的学习，它就可以针对不同的客户问题给出准确的答案，可以大幅提升银行的客服体验。
第二、风险管理与信用评估。
银行的风险管理和信用评估，虽然看起来比较复杂，但其实还是有一定的规律和特征的。
Deepseek通过学习客户的营收，利润，资产负债，征信记录，交易行为，行业走势等等学会风险分析，并给出风险分析报告。
另外这些大模型还可以通过对行业，市场，企业自身的经营进行实时监测，形成预警。
第三、合规管理。
银行的合规任何时候都是重中之重，尤其是这几年监管部门对银行的合规管理非常严，一不小心就可能被处罚。
但是现在监管文件监管规定非常复杂，很多人都没法完全掌握，一不小心就可能碰雷。
而利用deepseek这种大模型，只需要把所有的监管文件输入系统，再对比客户的实际情况就可以分析出哪些地方合规，哪些地方有风险。
第四、软件开发。
大模型最典型的一个能力之一就是可以进行编程，尤其是那些模块化的编程实力很强悍，效率远高人工。
如果银行接入deepseek，那么技术中心的很多工作就可以由大模型代为操作。
第五、财务和会计分析。
无论对于银行决策部门还是业务部门，财务分析是最常见的一项业务，大家需要分析企业财报的各种复杂数据，一看就让人头疼。
但通过向deepseek输入企业的财报数据以及银行的核心考核指标之后，就可以训练出财务分析能力，以后只需要输入企业的财报就能够形成财务报告，关键指标可以用表格清清楚楚给你列出来，一目了然。
第六、财富管理与投顾。
对于银行的投行部门来说，每天大家都要分析行业以及企业的各种走势，看各种指标，分析金融市场的各种数据。
而这种数据化的分析是大模型最擅长的，到时银行只有deepseek之后就可以有针对性的形成自己的内部模型，利用时间序列模型预测股票、汇率等金融资产走势。
第七、反电信诈骗和洗钱。
一直以来国家对银行反洗钱要求都非常严，各大银行都有自己的反洗钱措施和系统。
但因为现有一些系统的局限性，银行根本没法做到100%拦截或者识别，有时候还需要投入大量的人工进行干预。
但利用deepseek大模型它就可以进行实时监控并且进行智能分析和识别，这样可以大幅提升反电信诈骗和洗钱的的效率，同时减少对正常客户的误伤，提升客户对银行的体验。
第八、日常的文件管理。
银行的文件多如牛毛，无论是一线工作还是中后台，每天都有大量的文件的数据要处理，这些文件光靠人工去做会浪费大量的时间。
而利用deepseek的文件整合功能，大家就可以把复杂的文件简单化，只需要把文件扫描进去就能够生成结果。
当然还有其他工作，我们就不一一列举了。
总之一句话，你能做的deepseek也能做，你不能做的deepseek还能做。
不管是编程还是财务分析，会计分析或者文件整理，写报告，风险识别和监测，deepseek绝对都是一个好帮手。
如果能够将deepseek应用在银行的日常工作当中，将可以大幅提升银行的效率。
但效率提升了，银行肯定会减少对人工的依赖，到时很多中后台的岗位可能就要被裁员了，所以这些中后台岗位要有危机感。
当然我们所说的这些目前还处于探讨阶段和尝试阶段，短期内deepseek没法完全替代银行的工作。
一方面是银行的工作是很复杂的，大模型短期内没法取代人工，只能成为人工的一个助手。
另一方面对于银行来说，安全永远比效率更重要，毕竟deepseek是开源的，而银行的很多数据都是机密的，这就注定了很多银行的数据不能上传到deepseek。
所以从短期来看，很多银行对deepseek应该都是尝试，不敢大范围的应用。
但大家也不能因此而幸灾乐祸，而是要积极主动去学习，这样你才不会被时代淘汰。
