Ngân hàng Thương mại và Công nghiệp Trung Quốc (ICBC), ngân hàng thương mại lớn nhất Trung Quốc, vừa hoàn tất triển khai nội địa hóa mô hình AI DeepSeek mã nguồn mở mới nhất. Mô hình này đã được tích hợp vào khung ma trận mô hình lớn của ICBC để tăng cường trí thông minh cho các kịch bản kinh doanh tài chính.
Theo thông báo của ICBC, ngân hàng đã xây dựng một khung nhiều lớp với khả năng nhận thức đa phương thức và phối hợp đa nhiệm, tạo thành ma trận ứng dụng hợp tác với hơn 10 mô hình lớn và hơn 2.000 mô hình truyền thống, giúp tối ưu hóa sự phối hợp giữa các mô hình. ICBC đã áp dụng các mô hình ngôn ngữ lớn để hỗ trợ hơn 20 lĩnh vực kinh doanh chính, với hơn 200 ứng dụng thực tế, cho thấy sức mạnh của công nghệ AI trong việc thúc đẩy phát triển chất lượng cao của ngành tài chính.
Về đổi mới sản phẩm, ICBC phát triển hệ thống đối thoại thông minh ChatDealing, cải tổ quy trình giao dịch và tăng đáng kể khối lượng giao dịch. Với trọng tâm là toàn bộ quy trình tín dụng, ngân hàng xây dựng trợ lý kiểm soát rủi ro phê duyệt tín dụng chuyên dụng, tích hợp tra cứu chính sách tín dụng, viết báo cáo, đánh giá rủi ro, phân tích dữ liệu và đề xuất phê duyệt khoản vay.
Ngoài ra, vào tháng 2/2025, Ngân hàng Tiết kiệm Bưu điện Trung Quốc (PSBC) công bố đã triển khai và tích hợp mô hình DeepSeek-V3 cùng mô hình suy luận nhẹ DeepSeek-R1 dựa trên mô hình lớn của chính mình, theo Tân Hoa Xã.
PSBC áp dụng DeepSeek vào Trợ lý AI, bổ sung khả năng suy luận logic để nâng cao độ chính xác dịch vụ. Thông qua phân tích sâu, trợ lý xác định chính xác nhu cầu người dùng, cung cấp giải pháp dịch vụ cá nhân hóa và theo ngữ cảnh. Nhờ hiệu suất suy luận hiệu quả, ngân hàng rút ngắn thời gian phản hồi và tăng tốc xử lý nhiệm vụ.
Trong số các ngân hàng cổ phần, Ngân hàng Phát triển Phố Đông Thượng Hải (SPDB) cũng triển khai mô hình ngôn ngữ lớn DeepSeek-R1 671B, tích hợp vào ứng dụng trợ lý số, nâng cấp các kịch bản như hỏi đáp thông minh, phân tích tài chính và viết báo cáo, theo CNR.
Wang Peng, nhà nghiên cứu tại Học viện Khoa học Xã hội Bắc Kinh, nhận định với Global Times rằng việc nhiều ngân hàng triển khai DeepSeek có tác động tích cực đến vận hành và chuyển đổi số, như cải thiện hiệu quả kinh doanh và chất lượng dịch vụ. Ông nói thêm: “Việc áp dụng DeepSeek nâng cao khả năng quản trị rủi ro và thúc đẩy đổi mới kinh doanh bằng cách tăng hiệu quả ra quyết định".
Tuy nhiên, do tính nhạy cảm cao của thông tin khách hàng và việc DeepSeek phụ thuộc vào khối lượng dữ liệu lớn để huấn luyện, Wang cảnh báo nguy cơ rò rỉ dữ liệu tăng lên. Khi AI được áp dụng rộng rãi, các ngân hàng cần đảm bảo việc phát triển, huấn luyện và ứng dụng DeepSeek tuân thủ luật pháp, quy định và yêu cầu giám sát.
Để tăng tính giải thích của mô hình, Wang đề xuất các ngân hàng phát triển công cụ trực quan hóa, trình bày quá trình và lý do ra quyết định của mô hình một cách dễ hiểu. Ông cũng lưu ý: “Các ngân hàng cần tăng cường đào tạo nhân sự nội bộ qua các chương trình hệ thống để nâng cao kỹ năng kỹ thuật, bắt kịp tốc độ cập nhật mô hình".
Trong bối cảnh DeepSeek được triển khai rộng rãi, nhân viên ngân hàng cần: Nâng cao kỹ năng công nghệ để hiểu và làm việc với AI, chuyển sang vai trò giám sát và tối ưu hóa kết quả AI, phát triển kỹ năng mềm để bổ sung cho hạn chế của AI, đảm bảo tuân thủ đạo đức và bảo mật dữ liệu và chuẩn bị cho sự thay đổi vai trò trong môi trường cạnh tranh mới.
Như Wang Peng nhấn mạnh, nhân viên cần được đào tạo để “bắt kịp tốc độ cập nhật mô hình”. Đây là thời điểm để họ vừa hợp tác với AI vừa khẳng định giá trị của mình trong ngành ngân hàng đang chuyển đổi số mạnh mẽ.
