随着人工智能技术的飞速发展，其在金融领域的渗透日益广泛且深入，为整个行业带来了前所未有的变革与机遇。

在这一波智能化浪潮中，DeepSeek凭借强大的语义理解和生成能力，迅速吸引金融机构关注，包括消费金融公司和金融科技服务商在内，纷纷将其视为提升技术实力和市场竞争力的重要抓手，加速推进DeepSeek的部署与应用。

有消费金融领域的资深人士向券商中国记者透露，近年来，在消费金融公司及相关联的金融科技公司中，AI大模型的部署策略早已成为提升业务运作效能与客户服务品质的重要一环。

业内新星

DeepSeek在自然语言处理领域的表现，正像一匹“黑马”迅速在金融行业崭露头角，其强大的语义理解和生成能力，让众多金融机构看到了大幅提升业务运作流畅度和客户服务满意度的希望。

一时间，无论是银行、保险、券商还是基金等金融机构，都对DeepSeek表现出了浓厚的兴趣，并积极探索其在实际业务中的应用潜力。包括消费金融公司及相关金融科技公司在内也陆续宣布加速推进DeepSeek的部署进程，以期在智能化转型的浪潮中抢占先机。

券商中国记者从业内了解到，在消费金融领域，AI技术的深度融合已成为行业发展的新趋势，而有消费金融公司希望通过引入DeepSeek大模型，进一步提升业务处理效率，优化客户服务体验，从而在激烈的市场竞争中占据有利地位。

以中信消费金融为例，其自主研发的“信智”一站式大模型服务平台已成功接入DeepSeek大模型，并率先在智能质检与知识库检索两大业务场景中落地应用。

在智能质检领域，凭借DeepSeek大模型技术的加持，中信消费金融实现了客服与催收业务语音识别综合准确率的显著提升，达到97%，较传统人工智能解决方案高出5个百分点。在知识库检索方面，借助DeepSeek推理模型，实现在海量数据中精准提取消费金融专业知识、政策法规及市场动态，构建实时更新的智能知识库，实现检索智能化。

含“AI”量提高

DeepSeek的崛起不仅吸引了消费金融公司的关注，也促使整个金融行业加速布局AI技术。除了消费金融公司，与场景消费紧密相关的金融科技公司也纷纷加入DeepSeek的部署大军。桔子数科、连连数字等金融科技领域成员，均宣布已完成或正在加速推进DeepSeek的部署进程。

以桔子数科为例，在DeepSeek部署的首日，其三条核心业务线便迅速接入测试阶段，开发周期实现了超过50%的大幅缩减。据了解，针对DeepSeek的部署和推理服务，桔子数科制定了“三步走一坚持”的策略：第一步拥抱大模型，让算法工程师与业务团队紧密协作，探索应用：第二步二次训练大模型，结合业务场景优化，提升性能与可用性：第三步提炼行业通用产品，助力金融行业发展。

连连数字也宣布已完成DeepSeek大模型的私有化部署，标志着其AI创新与应用迈上了新的台阶。依托自身的技术底蕴与DeepSeek自然语言处理、推理等核心能力，连连数字已率先将DeepSeek融入业务、研发、办公等多个核心场景。

此外，奇富科技自主研发的大模型产品ChatBI也完成了升级，通过与DeepSeek-R1大模型的深度融合，充分发挥了DeepSeek的MOE专家模型和COT链式思考推理能力的优势，显著提升ChatBI处理复杂数据分析任务的能力。例如，在贷款风险评估时，ChatBI能够实现对用户信用、收入稳定性、行业前景等多维度的全面分析，从而提升分析的准确性和全面性。

寄予厚望

随着消费金融行业的蓬勃发展，市场竞争的白热化程度正不断加剧。为了在激烈的市场竞争中占据优势地位，消费金融公司正积极提升自身的技术实力和服务品质。其中，AI大模型的引入被视为消费金融公司提升核心竞争力的重要举措之一。

“众多消费金融公司对DeepSeek的部署和应用寄予厚望，期待它能够引领业务模式的变革，为行业注入新的活力。”有消费金融业内人士向记者表示，“通过利用AI大模型，我们希望可以尽快实现业务流程的自动化与智能化升级，从而提升业务效率和客户满意度。”

然而，该人士也坦言，消费金融公司在追求业务增长的同时，也面临着日益复杂的风险管理挑战。

“金融市场的瞬息万变与监管政策的日益严格，要求消费金融公司必须更加精准地评估客户风险，有效防范欺诈行为。”他补充说，在这一背景下，AI大模型凭借其强大的数据处理与分析能力，正成为消费金融公司实现风险管理智能化与精细化的重要工具。

警觉与应对

尽管人工智能（AI）技术为消费金融公司和金融科技公司带来了诸多机遇，但在引入AI技术时，也需要警惕和应对一些潜在的风险和挑战。

有金融行业风控人士向记者表示，数据隐私与安全无疑是首要关注点。“AI模型需要大量的数据进行训练和优化，而这些数据往往涉及用户的个人信息和交易记录。因此，如何确保数据的安全存储、传输和处理，防止任何形式的数据泄露和滥用，是消费金融公司和金融科技公司必须面对的重要挑战。”该人士强调。

因而，消费金融以及金融科技公司更需要注意建立完善的数据保护机制，严格遵守相关法律法规，将用户数据的隐私与安全置于首位。

此外，AI模型的准确性与可靠性同样不容忽视。由于AI模型是基于历史数据进行学习和预测，因此其准确性和可靠性很大程度上取决于数据的质量和模型的训练效果。

“如果数据存在偏差或‘噪声’，或者模型训练不充分，很可能导致AI模型的预测结果不准确、不可靠，进而对公司业务决策产生负面影响。”前述风控人士建议，在引入AI技术时，公司应对数据进行深度预处理与清洗，同时精心挑选适合的模型与算法进行训练与优化，以确保AI模型的准确性与可靠性。

还需注意的是，AI技术的引入还可能带来一些伦理和法律问题。例如，AI模型可能会因为数据偏见而产生歧视性决策，或者因为算法的不透明性而难以解释和追溯决策过程。

“这些问题都可能对消金公司的声誉和业务产生不利影响。”该人士建议，消费金融业内以及有关金融科技公司也需要充分考虑伦理和法律因素，建立完善的监管和审计机制，确保AI技术的合规性和公平性。