通过社区多位有丰富大模型应用经验的专家线上交流，DeepSeek 在金融行业应用的核心难点主要可以分为四个方面如下：

（一）技术实施与模型能力难点

1、算力资源高门槛：硬件投入与规模效应的双重压力，具体表现为DeepSeek-R1满血版（671B 参数）需至少 8 台 A100 GPU 服务器（单台成本超 50 万元）实现基础部署，32B 量化版支持 20 并发也需 4 台 RTX 4090 服务器（硬件投入约 30 万元）。中小银行若采用云服务，按 GPU 算力按需付费，年成本可达数百万元，远超传统 IT 系统投入。算力不足导致推理延迟（如客服响应超时），无法支持高频交易场景（如每秒 100 笔风险评估），或因集群故障导致服务中断。

2、模型 “幻觉”：金融场景错误零容忍的要求下，大模型回答准确率尚需不断提高。大模型基于统计概率生成内容，缺乏金融知识的逻辑校验机制，出现幻觉导致理解准确率低于预期。例如：在信贷审批中误判企业财报数据（如将净利润增长率 - 5% 误算为 5%），导致风控模型给出错误授信额度。

3、知识实时性：监管政策与市场动态的 “时间差” 困境，银行为了数据安全考虑，一般将大模型私有化部署，银行防火墙严格限制模型访问互联网，需自建内部知识中台（如对接 Wind 金融终端、行内政策文档库），但数据同步延迟可达数小时，且需人工审核内容安全性。金融领域每年新增超 2000 条监管政策（如央行货币政策、银保监会新规），每日产生数亿条市场交易数据，私有化模型若未接入实时更新通道，知识滞后超 1 个月即可能导致合规风险（如未执行最新反洗钱标准）。

4、定制化适配：从 “通用模型” 到 “金融大脑” 的技术鸿沟存在领域壁垒，信贷审批需融合企业征信、行业风险系数、抵押品估值等多维数据，通用模型缺乏行业知识图谱，微调需至少 10 万条标注好的信贷数据，标注成本居高不下。中小机构存在专业人员队伍短缺的情况，缺乏深度学习框架开发经验，难以独立完成模型蒸馏或参数高效微调。

（二）数据与合规性难点

1、数据隐私：敏感信息泄露的法律与声誉风险，按《个人信息保护法》要求客户身份证号、交易流水属于 “核心敏感数据”，需加密存储（AES-256 算法），且禁止出境。若模型训练数据包含未脱敏的账户信息，一旦泄露可能面临巨额罚款。虽然可以通过联邦学习来实现 “数据不动模型动”，但金融数据跨机构共享存在商业壁垒，数据难以互通且训练效率低。

2、数据治理：孤岛、噪声与标注的三重困境，银行数据包含结构化（核心系统交易数据）、非结构化（合同文本、客服录音）和半结构化（XML 格式的监管报告），需建设统一数据湖架构，但多数城商行尚未完成数据底座建设。数据标注方面存在结果存在差异，导致模型训练数据偏差，且标注成本较高。

3、合规解释性：监管 “透明化” 要求与模型 “黑箱” 的矛盾，监管细则《生成式人工智能服务管理暂行办法》要求金融领域 AI 模型需提供 “决策逻辑回溯”，但 DeepSeek 的 Transformer 架构难以解释某一输出 token（如 “拒绝贷款”）的具体影响因子权重。

4、内容安全：对客服务中的 “舆情炸弹” 隐患，智能客服回复时可能引用过时政策信息（如 2023 年 LPR 报价），或对客户提问给出错误引导性回答，引发监管约谈。

（三）成本与效益平衡难点

1、投入产出倒挂：在显性成本上短期成本与长期价值的博弈，初期在大模型落地项目的成本和项目带来的成本节约不成正比，整体投资回收期过长。在隐形成本上，模型迭代需持续投入，且技术团队需不断学习新框架，投入过高。

2、场景价值天花板：从 “效率工具” 到 “业务核心” 的突破乏力，现有90% 的金融大模型应用集中在客服、文档摘要等边缘场景，对核心业务的渗透率不足 10%。例如，信贷审批场景中，大模型仅能辅助提取财报要素，最终决策仍依赖人工审核。

（四）应用场景与交互体验难点

1、场景创新困局：从 “跟风落地” 到 “业务赋能” 的路径迷失，部分银行盲目跟进 “智能研报生成” 场景，但研报核心观点需分析师主观判断，大模型仅能完成数据整理，实际使用率不足 5%，最终沦为 “展示工程”。跨部门壁垒，业务部门提出的场景需求，常因技术部门评估 “数据不可用”或 “模型准确率不足 75%” 而搁置。

2、交互体验断层：用户期待与技术实现的 “代际差”，与专业需求不匹配，客户期望通过自然语言查询 “某行业债券久期分布”，并以热力图形式展示，但现有模型仅能返回文本列表，且需用户自行解读数据，操作门槛高。智能体缺失，金融场景需要 “任务型智能体”，但行业缺乏成熟的工具链产品（如缺少金融领域的动作空间定义、多轮对话管理框架）。

（一）技术实施与模型能力层面

1、应对算力资源高门槛：强化算力投入意识，金融机构决策层需充分认识到算力资源如同水电等基础能源，已成为当下 IT 基建不可或缺的部分。在制定年度预算与战略规划时，将算力投入列为重点项目，设定专门的算力采购与升级资金池，确保资金稳定且持续的注入，以满足大模型运行及未来业务拓展对算力的需求。优化算力配置策略，对业务场景进行算力需求评估，区分核心业务与非核心业务。例如，高频交易场景对算力实时性和处理速度要求极高，可优先保障其算力供应；而一些非实时性的报告生成场景，可适当降低算力配置。

2、克服模型 “幻觉” 问题：引入知识校验机制，构建金融领域专属的知识图谱，将财报数据逻辑、金融产品风险评估标准、市场交易规则等关键知识进行结构化梳理。在模型生成回答后，利用知识图谱对输出内容进行逻辑校验。如在信贷审批中，通过知识图谱核实净利润增长率计算逻辑是否符合会计准则，一旦发现异常，及时触发人工审核流程，纠正模型输出。

多模型协同纠错，结合传统规则引擎和轻量级小模型，与 DeepSeek 大模型形成互补。规则引擎可对金融业务中具有明确规则的场景进行判断，如利率计算规则、合规条款检查等；小模型则针对特定金融任务进行训练，如企业财务指标分析小模型。将大模型输出结果与规则引擎、小模型输出进行对比，若出现差异，进一步分析原因，减少模型 “幻觉” 导致的错误。

3、解决知识实时性难题：搭建实时数据更新体系，在内部知识平台建设中，加强与权威金融数据提供商（如 Wind 金融终端）、监管机构官网的数据对接。通过自动化脚本和数据同步工具，实现数据实时抓取与更新，将延迟时间缩短至分钟级。同时，建立数据审核与清洗流程，利用自然语言处理技术对新数据进行初步筛选，再由人工快速审核，确保数据安全性与准确性。探索安全的联网方式，在符合金融行业信息安全管控的前提下，采用加密隧道、代理服务器等技术手段，为大模型提供有限制的互联网访问权限。如设置白名单，仅允许模型访问特定的官方监管信息网站、权威金融资讯平台等。同时，部署流量监测与异常行为检测系统，实时监控模型的网络访问行为，一旦发现违规访问，立即阻断连接并报警。

4、跨越定制化适配技术鸿沟：构建行业知识图谱与数据集，金融机构联合行业协会、科研院校等力量，共同构建全面且准确的金融行业知识图谱，涵盖企业征信、行业风险、抵押品估值等多维度信息。同时，整合内部数据资源，建立高质量的标注数据集。为降低标注成本，采用主动学习算法，优先选择对模型性能提升最有价值的数据进行标注，提高标注效率与质量。提升技术团队能力与寻求外部合作，针对中小机构技术团队薄弱问题，一方面加强内部培训，定期组织深度学习框架、模型调优方法等培训课程，邀请行业专家进行线上或线下讲座；另一方面，积极与技术供应商、高校科研团队合作，借助外部专业力量完成模型定制化开发，同时派遣内部技术人员参与项目实践，提升自身技术水平。

（二）数据与合规性层面

1、保障数据隐私安全：深化本地化部署与加密技术应用，坚定采用本地化部署模式，将模型训练与推理过程完全置于内部数据中心，杜绝数据上传至外部云端带来的泄露风险。在数据存储环节，对客户身份证号、交易流水等核心敏感数据，采用 AES - 256 等高强度加密算法进行加密存储，确保数据在静态存储时的安全性。在数据传输过程中，使用 SSL/TLS 加密协议，防止数据被窃取或篡改。探索联邦学习等隐私保护技术的深化应用，金融机构可先从内部不同部门间的数据合作入手，构建内部联邦学习网络。同时，积极参与行业联盟组织的联邦学习项目，与其他金融机构共同探索解决商业合作难题，逐步扩大数据共享范围，提高模型训练效果的同时保障数据隐私。

2、优化数据治理流程：推进数据整合与治理体系建设，加快构建统一的数据湖架构，对结构化、非结构化和半结构化数据进行集中存储与管理。制定统一的数据标准，规范字段格式、命名规范等，消除数据孤岛现象。同时，利用数据清洗工具和机器学习算法，自动识别和纠正数据中的噪声与错误，如缺失值填充、格式转换等。创新数据标注方式，采用自动化标注与少样本学习相结合的方式，先利用已有的少量高质量标注数据训练一个初始模型，然后使用该模型对大规模未标注数据进行自动标注，再由专业分析师对自动标注结果进行抽样审核与修正。此外，引入众包标注模式，将一些简单的数据标注任务分发给经过筛选的外部人员，通过制定详细的标注指南和质量审核机制，确保标注结果的准确性。为降低不同分析师标注结果的差异，建立标注结果一致性评估指标，定期对分析师标注结果进行对比分析，对差异较大的分析师进行针对性培训。

3、满足合规解释性要求：改进模型架构与可解释性技术应用，尝试引入可解释性模块，如在 Transformer 架构中嵌入注意力机制可视化工具，使模型的决策过程更加透明。同时，采用事后可解释性技术，如 LIME（Local Interpretable Model - agnostic Explanations）、SHAP（SHapley Additive exPlanations）等算法，对模型输出结果进行解释。建立合规审查与模型治理机制，成立专门的合规审查团队，在模型上线前，对模型架构、训练数据、输出结果等进行全面合规审查，确保模型符合《生成式人工智能服务管理暂行办法》等相关监管要求。4、防范内容安全风险：构建内容安全审核体系，利用自然语言处理技术构建智能内容审核系统，对大模型生成的对客服务内容进行实时监测与审核。识别文本中的敏感信息、错误政策引用、违规引导等内容。同时，结合人工审核团队，对智能审核系统无法确定的内容进行人工判断，确保审核的准确性。建立反馈与优化机制，收集客户对智能客服回复的反馈信息，以及监管机构的审查意见，将这些信息作为优化模型的依据，不断提高大模型对客服务内容的安全性与准确性。

（三）成本与效益平衡层面

1、改善投入产出倒挂现状：精准成本核算与效益评估，建立专门的大模型项目成本核算体系，对硬件采购、云服务费用、人员薪酬、模型迭代成本等进行详细分类统计，确保成本数据的准确性。同时，构建科学的效益评估模型，除了考虑直接的成本节约（如智能客服节约的人力成本），还要评估间接效益，如客户满意度提升带来的业务增长、风险降低带来的潜在收益等。优化项目实施与资源配置，将大模型项目分解为多个小阶段，每个阶段设定明确的目标和交付成果，快速迭代优化。根据业务需求的优先级和效益预期，合理配置资源，避免资源过度集中在低价值场景。

2、突破场景价值天花板：深度挖掘核心业务场景应用，银行业务侧人员与技术团队紧密合作，深入分析核心业务流程中的痛点与需求，提高大模型对核心业务的渗透率。

（四）应用场景与交互体验层面

1、打破场景创新困局：基于业务需求驱动场景创新，业务部门深入挖掘自身业务中的实际问题与潜在需求，而不是盲目跟风热门场景。消除跨部门协作壁垒，金融机构建立跨部门沟通协调机制，定期召开业务与技术对接会，促进业务部门与技术部门的信息共享与交流，及时解决部门间的矛盾与问题，确保项目顺利推进。

2、提升交互体验：满足专业需求的交互设计优化，根据金融专业用户的需求，优化交互界面与输出结果展示方式。在查询功能设计上，支持自然语言复杂查询，在结果展示方面，采用可视化技术，将数据以图表（如热力图、柱状图、折线图等）形式直观呈现，同时提供数据下载功能，方便用户进一步分析。加速智能体开发与应用，加大对智能体技术的研发投入，或与专业的智能体开发公司合作。利用现有的开源工具和框架，结合金融领域的业务流程与知识，开发任务型智能体。同时，建立智能体训练与优化机制，通过模拟大量真实业务场景对智能体进行训练，不断提升其性能与准确性。

通过本次研讨，就 DeepSeek 等大模型在金融行业的落地挑战与突破路径形成了围绕技术实施、数据合规、成本效益及场景交互四大维度的共识，具体结论如下：

（一）技术实施与模型能力：突破算力与算法瓶颈是基础共识

专家一致认为，算力资源的高门槛已成为金融机构落地 DeepSeek 的首要障碍。无论是满血版所需的千万级硬件投入，还是量化版对并发场景的算力要求，均需决策层将算力纳入 IT 基建核心预算。针对模型 “幻觉” 问题，共识包括构建金融知识图谱进行逻辑校验，以及采用 “大模型 + 规则引擎 + 小模型” 的多模型协同架构，将场景的错误率控制在预期以内。此外，知识实时性问题需通过内部知识平台与安全联网机制双轨解决，例如对接 Wind 终端实现政策数据分钟级更新，同时通过白名单机制开放有限互联网访问权限。

（二）数据合规与治理：隐私保护与标准化是不可逾越的红线

数据安全层面，专家强调本地化部署为必选项，结合 AES-256 加密与联邦学习技术，在保护客户敏感信息的同时突破数据孤岛。针对数据治理难题，共识指出需建立统一数据湖架构，通过自动化标注与主动学习降低标注成本，并制定数据标准。在合规解释性方面，采用 SHAP/LIME 等可解释性算法与合规审查团队双把关，确保模型决策符合《生成式人工智能服务管理暂行办法》要求。内容安全则需依赖智能审核系统与人工复核结合，尤其对客服场景的政策引用设置 “双校验” 机制。

（三）成本效益与场景落地：聚焦核心业务价值是破局关键

针对投入产出倒挂问题，建议建立统一的评估模型，将隐性收益量化核算，并通过敏捷开发模式分阶段投入。场景拓展方面，共识明确需突破客服、摘要等边缘场景，向信贷审批、欺诈检测等核心业务渗透。例如，利用 RAG 技术将大模型与行内征信数据结合，实现贷前审核效率提升。中小银行可通过与技术厂商共建实验室，降低模型定制化门槛。

（四）场景创新与交互体验：智能体与多维交互是未来方向

在场景创新上，专家反对 “跟风式” 落地，主张业务部门与技术团队联合挖掘真实需求。跨部门协作需通过定期对接会与项目协调人机制消除壁垒。交互体验优化方面，共识包括开发金融领域任务型智能体，以及将文本输出升级为图表可视化，并参考 open-Manus 框架实现多组件协同。