来源：WEMONEY研究室
作者：姜林燕
也许没有人能想到，原本已经让大家非常熟悉的AI圈又有“新网红”在这个春节火速出圈，DeepSeek不仅让世界看到了中国在人工智能技术方向的全面提升，也让消费金融行业看到了发展的新契机。
多家消金公司、金融科技企业布局
目前，DeepSeek已经被一些金融科技公司和消费金融公司接入，以提升业务运营和客户服务能力。例如，恒生旗下大模型系列应用全面接入DeepSeek主流模型（DeepSeek-V3/DeepSeek-R1），覆盖金融投研、投顾、合规、运营、投行等核心业务。2月，连连数字对外宣布已完成DeepSeek大模型的私有化部署，标志着其AI创新与应用迎来全新升级。马上消费金融、中信消费金融等行业头部公司也正在推进接入DeepSeek，将适合业务的模型运用于业务场景中。
前不久，海尔消费金融首席信息官梁树峰在接受媒体采访时提到，DeepSeek以极低的训练成本实现了世界领先的AI能力，打破了国外AI领先的神话，并通过高性价比的推理能力，使金融机构能够广泛应用AI以提升运营效率。海尔消金已经开始部署DeepSeek私有化版本，构建专属大模型，并打通公域、私域大小模型，接入智能体平台，确保数据安全合规。通过本地化部署，结合联邦学习与同态加密技术，确保敏感数据“可用不可见”。
而桔子数科作为金融科技行业的一员，未来也将以DeepSeek为核心，积极拥抱大模型技术，将其作为驱动科技进步的重要引擎，并深度融合业务需求，以提升效率与服务质量，并将公司业务与AI技术进行深度融合、落地，实现智能化升级，助力金融科技高效发展。
中邮消金日前向媒体透露，DeepSeek为消费金融领域的智能化建设提供了创新解决方案，同时也在营销场景、风控、客服能力、贷后管理等方面带来了众多业务创新机会。公司在2024年完成了大模型的一站式部署，已将DeepSeek作为基座大模型之一，并提供智能问答和智能编程辅助服务。未来，公司还会持续深化DeepSeek在其业务场景中的应用。
近日，奇富科技对外宣布，其自主研发的大模型产品ChatBI迎来了关键升级。此次升级深度融合DeepSeek-R1大模型，使ChatBI的推理能力得到了大幅提升，不仅优化了数据查询效率，还增强了模型的自适应学习和跨场景智能推理能力，助力企业快速获得了高价值的商业决策支持。
从应用层面来看，DeepSeek在金融行业AI应用中的价值，主要体现在提升AI专业性（“聪明过人”）、增强人机交互体验（“善解人意”）、降低应用成本（“物美价廉”）等三个方面。
更强的推理能力——DeepSeek通过高质量的思维链，使AI在金融复杂推理任务中具备更专业的水准和数理根基，推动AI更深入地渗透到专业金融业务。
更自然的人机交互——通过优化语音交互和专业外挂资源，让金融从业者更高效地使用AI，推动“语控万数、语控万物”的理念落地。
更低的应用成本——采用蒸馏技术，使小模型在较低算力下具备接近大模型的能力，同时作为开源模型，DeepSeek让金融机构在基础大模型上的成本趋于“归零”，从而将预算更多投入到AI应用开发。
而大模型技术成本“归零”，正是消费金融行业迎来智能化转型的新机遇。消费金融行业正强化的深度思考能力，使AI能够在风控、审批、合规审核等关键环节发挥更大作用，不仅能更精准地评估客户风险，还能提升市场预测与智能决策能力。同时，大模型的轻量化发展降低了应用门槛，使得更强的推理能力可以在更小规模的模型上实现，从而提高成本效益。对于消费金融而言，这意味着个性化金融服务、自动化运营及智能风控体系的进一步升级。
从以上分析可以看出，DeepSeek的突破使AI在消费金融场景中从“辅助决策”迈向“智能分析”，不仅优化了传统任务的效率，还显著降低了算力成本，推动了金融AI应用的广泛落地。
此外，DeepSeek的高效本地部署使金融机构能够更灵活地在合规、安全的前提下构建AI应用，摆脱对超大规模云端模型的依赖，同时还能在算力受限的环境（如边缘计算、金融终端设备）中高效运行。这意味着，未来金融行业的AI发展将更加普惠化、智能化、精准化，帮助更多消费金融公司及机构更快响应市场变化，提高运营效率，并提供更加个性化的客户服务体验。
DeepSeek聊消金行业发展机会
WEMONEY研究室从中国消费金融行业视角出发，就行业前景、面临的挑战等与DeepSeek进行了探讨，其输出的一些价值和观点值得大家深思。
消费金融行业近年来发展迅速，其背后既有经济结构转型的推动，也有技术进步和消费观念变化的支撑；就行业发展前景，DeepSeek重点提到三个关键点：技术驱动的风控能力、合规透明的运营体系以及对社会责任的长期关注。
问：你是如何看待消费金融行业的发展的？
DeepSeek：
一、驱动发展的核心因素
政策支持与消费升级：中国“双循环”战略和内需驱动模式促使政策鼓励消费金融，以释放居民消费潜力；消费升级（如智能家居、新能源汽车、教育医疗等）需要灵活的金融工具支持。技术革新：首先是大数据与AI。风控模型更精准，用户画像更完善，降低信用评估成本（如蚂蚁金服的“芝麻信用”）；其次是移动支付与场景化。消费金融嵌入电商、旅游、医疗等场景（如京东白条、花呗分期等），提升用户体验。年轻群体与新消费观念：Z世代和千禧一代对“先享后付”接受度高，推动分期消费、信用支付普及。
二、消金行业面临的挑战
风险控制与监管趋严：一方面，过度借贷导致个人杠杆率上升，部分用户陷入债务陷阱（如“校园贷”乱象）。另一方面，面临监管政策的收紧（如利率上限、数据安全法），行业需平衡创新与合规。数据隐私与伦理问题：近年来，用户数据滥用、暴力催收等事件频发，企业需建立更透明的数据使用机制。经济周期波动：全球几乎都处于经济下行期，失业率上升可能导致消费金融坏账率攀升，考验行业抗风险能力。
三、消金行业未来发展趋势
行业整合与差异化竞争：首先头部平台（银行、持牌消费金融公司、互联网巨头）凭借资金和技术优势主导市场，中小机构面临淘汰或转型；其次是细分市场崛起（如农村消费金融、蓝领群体、新市民服务）。科技驱动深化：未来区块链将在解决交易信任问题的同时，优化供应链金融。再有智能风控实时监测用户行为，动态调整授信额度。ESG与可持续发展：一方面绿色消费金融产品（如新能源车分期、节能家电补贴）可能成为新增长点；另一方面则是行业公司更需关注社会责任，避免过度营销诱导非理性消费。全球化与跨境服务：中国消费金融公司探索出海，复制本土经验的同时需适应海外监管环境。
问：DeepSeek将为中国消费金融行业带来哪些新的可能性？
DeepSeek：中国消费金融行业近三年（2021-2023）经历结构化调整与数字化转型，DeepSeek等AI技术将为其带来以下创新可能性：
一、消金行业现状
市场规模调整：消费贷款余额从2021年17.3万亿元增至2023年Q3的20.8万亿元（央行数据），但增速由14.6%降至9.8%，风险管控持续强化。监管不断深化：2022年《商业银行互联网贷款管理办法》实施后，头部机构（如招联、马上消费等）不良率稳定在1.8-2.5%（财报数据），较2020年下降0.6-1.2个百分点。技术渗透加速：2023年消费金融公司科技投入占比达7.2%（艾瑞咨询），AI客服渗透率超85%，但模型同质化率达73%。
二、DeepSeek的技术突破方向
动态风险画像系统：突破传统FICO评分局限，处理运营商/电商等非结构化数据。实测案例：某头部平台接入多模态分析后，长尾客群通过率提升22%，账龄3+逾期率仅增加0.3%。场景化产品生成引擎：基于NLP的场景需求挖掘技术，可实时生成旅游/教育等场景金融方案。数据验证：试点机构用户激活率提升41%，件均利润提高19%（马上消费2023年测试数据）监管科技（RegTech）应用：构建动态合规知识图谱，自动适配31省市监管规则库。实测案例：测试显示可减少合规人工审核工作量67%，响应监管政策更新时效提升至4小时内。
三、潜在市场空间测算
小微消费金融蓝海：运用联邦学习技术破解数据孤岛，预计可覆盖3800万小微个体户（统计局2023），创造4500亿增量市场。银发经济机遇：通过语音交互+健康数据融合，开发适老化产品，潜在60岁以上用户达2.8亿（第七次人口普查数据），渗透率每提升1%带来280亿GMV。
四、实施路径与挑战
数据合规成本：满足《个人信息保护法》要求，预计增加系统改造成本25-30%。算力经济性平衡：千亿参数模型推理成本需控制在单笔授信成本的0.15元以内。监管沙盒测试：需完成至少3个季度、500万样本量的穿透式监管测试。
五、演进趋势预测
2024-2025年：头部机构将出现完全由AI驱动的“无人化”消费金融产品线。2026年：预计30%消费金融决策将由边缘计算设备本地化完成，响应时延降至80ms以内。监管层：或将建立AI模型备案库，要求核心算法参数可解释度达L3级（当前行业平均L1.5）核心价值判断：DeepSeek类技术可使行业风险定价精度提升40%，但需警惕“算法黑箱”可能引发的系统性风险，预计2025年将形成技术应用与监管能力的动态平衡机制。
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