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DeepSeek席卷金融業，銀行、保險、基金、券商等金融機構紛紛接入這款本土大模型，唯恐一步慢，步步慢。

自兩年前ChatGPT橫空出世，將AI革命從未來拉至眼前，DeepSeek被視為另一個AI革命的奇點。圍繞DeepSeek的市場情緒復雜，既高估也輕慢，既亢奮又誤讀，但相比兩年前，市場對于大模型的商業應用前景和“錢景”，更加篤定。

在這場時代洪流中，號稱半個IT業的金融業，借助以DeepSeek為代表的大模型實現數字化轉型，交卷數字金融大文章，是金融高質量發展的題中之義。在這里，差別不是有和無的問題，而是多和少、快和慢的問題。

商業命題：彎道超車？

DeepSeek之所以引發矚目，不是技術上有多么“遙遙領先”，而是開辟了新的技術路線，打破了硅谷公司對AI革命的解釋壟斷權，AI成本可以大幅下降，而非不斷疊加算力，大力出奇跡。開源、便宜的DeepSeek，某種程度上，實現了AI平權，這對中小公司而言，是難得的彎道超車機會。

金融業亦如此。在這輪浪潮里，也是中小金融機構率先搶跑，一方面是由于“船小好掉頭”，不像大型金融機構決策鏈條長，牽一發動全身；另一方面是基于DeepSeek的上述優勢，中小金融機構不用投入大量資金資源，可以迅速上手，迅速上線，迅速在遠程、投顧等場景上應用，獲得先發優勢。

當然，DeepSeek并沒有改變大模型和金融業的核心特征，這就使得在短期內，制約其發展的因素與其他大模型無異。首先，大模型的幻覺并沒有消失，雖然DeepSeek更像人的“思考”，但也更有可能一本正經地胡說八道，而因為其表現“卓越”，反而更加難以被識破。歸根結底，如果語料和數據出現錯誤，幻覺問題便不可避免。對于強監管的金融業，對于強調專業性的金融業，AI幻覺是難以容忍的。如果這個問題沒有解決，在更縱深場景的應用，比如風控和合規、定價和精算，就會逡巡不前。

另一方面，數據和隱私問題也在困擾著監管和個人。金融業海量的個人數據，一旦輸入大模型，能否避免信息泄露？在當下日趨“透明人”的互聯網世界，因信息泄露帶來的損失不勝枚舉，電詐只是其中廣為人知的一方面。大模型如果在這方面不能實現安全可控，這個量級的個人信息風險，無法言說。

但任何發展，如果我們回歸第一性原理，便能直抵目標。辦法總比困難多，如果我們志在高質量發展，AI幻覺等便只是待解決的問題，而非天塹。如果我們志在創新，就要允許和容忍失序和混亂，DeepSeek便是這樣的因果，而彎道超車的中小金融機構，亦需要這樣的因果。

終極命題：對人的替代？

在商業之外，人們對AI的疑慮，還在于是否最終代替人。所謂智人之上，何以為人。而在可預期的未來，則是工作是否被AI取代。

大模型對于效率的極大提升，毋庸置疑。特別是能夠深度思考的DeepSeek，邏輯清晰，顯然折射出AI+金融的巨大潛力，分析更精準，輸出也更周到和老道。

金融業同時兼有資金密集型、技術密集型和人力密集型特點，彎道超車是一方面，同時也直面這樣的考問，DeepSeek是否也意味著對部門工作崗位的顛覆和取代。

比如對于百萬保險代理人而言，兩種情緒雜糅，在媒體的采訪中，代理人一方面把DeepSeek視為工作搭子，提高工作效率，與此同時也感嘆“比我干得好”，針對不同訓練和案例，能給出教科書般的建議和方案，好像很長時間以來參差不齊的代理人隊伍，有了混一的可能。

面對降維的AI革命，不僅是保險業，各行各業都有著或多或少的崗位憂慮。這種“懷璧其罪”的情緒和思潮，歷史有之，在工業革命的早期，機器對人的替代就曾甚囂塵上。用我們一句早已化梗的歷史名言來講，就是“百萬槽工衣食所系”。

其實，站在時間和歷史的角度，機器沒有取代人，機器革命創造出更多新的工作崗位，一切問題最后還是復歸發展問題。與其考慮智人之上的終極命題，不如保持學習的頭腦，保持創新的心態，擁抱DeepSeek，而不是用宏大抽象來抗拒。

打敗和代替你的不是AI，而是會使用AI的人。