曾刚：DeepSeek“查”合同，或可拆除更多“定时炸弹”

中新经纬2月6日电 题：DeepSeek“查”合同，或可拆除更多“定时炸弹”

作者 曾刚 上海金融与发展实验室首席专家、主任

DeepSeek横空出世之后，引发银行金融科技领域的高度关注，多家银行正启动深度研究测试，也有银行已经正式引入了DeepSeek。大语言模型等AI(人工智能)在金融领域的应用已从辅助工具阶段迈向核心生产力阶段，从“试验阶段”进入“深度融合阶段”。它不仅为金融业提供了可复用的技术框架，更预示着金融行业将朝着智能化、个性化和高效化的方向发展。

从目前情况看，合同质检是当下DeepSeek在银行业的主要应用场景之一。在金融行业中，合同质检直接关系到合规性、风险控制和运营效率。过往金融合同里的风险条款和不合规内容以及错误条款，犹如“定时炸弹”，稍有不慎，就可能引发法律纠纷、监管处罚，导致严重财务损失。合同质检的准确率与合规性保障，也直接影响了客户对银行的信任程度。

而通过大语言模型的应用，合同质检的准确率能够显著提升。DeepSeek-VL2多模态模型的细粒度文档理解能力，解决了传统模型在非制式合同中存在合并单元格、跨页表格等多结构表格内容识别准确率不足、精度局限的问题，将嵌套表格、手写体混合排版等复杂场景的识别成功率提升至领先水平。

相关数据显示，引入大语言模型后，通过创新的多模态技术与混合专家框架，有银行在合同质检智能化方面的识别综合准确率跃升至96%，较传统方案提升12个百分点。这不仅是技术指标的进步，更蕴含着巨大的实际业务价值。通过降低风险、节约成本、提升效率和支持业务创新，大语言模型将为银行带来多维度的收益。

从长远发展来看，大语言模型的运用使银行能更从容地应对跨境合同、多语言合同等复杂合同，推动业务扩展。同时，也为智能化合同流程，如自动化合同生成与审批，提供基础，助力业务创新，增强银行的市场竞争力和长期发展潜力。

在运营方面，大语言模型的应用改变了银行员工的角色定位。员工正从传统的“执行者”向“决策者”和“创新者”转变，从重复性任务执行者变为智能工具管理者；从单一领域专家变为跨领域协作者；从被动执行转变为主动创新。

未来，银行或将更多人力转向高附加值业务。当大模型在处理客户的常规问题和需求可以独当一面时，便有更多的员工可以将时间分配给建立和维护高质量的客户关系，并专注于设计创新的金融产品和开拓新市场。

角色定位的转变也对银行员工技能提出了新要求，包括技术能力、数据分析能力、创新与战略思维以及软技能等。大模型的引入并不会完全取代银行员工，未来的主流工作模式将是人机协作，模型负责效率，员工负责判断，双方通过实时反馈实现持续优化，团队协作也将更加紧密。

当前，大语言模型在金融领域的潜力远未被完全挖掘，未来其应用场景也将更加广泛。无障碍服务、智能投顾、欺诈检测与反洗钱、动态定价与利率优化……“脑子快”的大模型还可以参与银行众多的业务环节，成为职员的好帮手。(中新经纬APP)

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