傳統的信貸決策通常依賴于人工審核，從申請到審批要經過多個環節，耗時較長，且當信貸申請量過大時，效率難以保證。同時人工審核往往受到個人主觀判斷影響，難以客觀公正，用戶即使有貸款意愿也可能被拒絕。在數據利用上，信貸決策主要依賴信用記錄和財務數據，難以全面評估申請人還款能力。隨著利率下行、數據爆發式增長，如何高效利用數據是傳統信貸風控面臨的一大挑戰。

年輕客戶或小微企業等征信“白戶”，由于缺少信用記錄和可抵押資產，金融機構難以對其信用風險進行有效評估。傳統信貸風控模型主要依靠性別、年齡等結構化數據，對文本、圖像、語音等非結構化數據利用偏少。有業內人士表示，可結合DeepSeek，利用消費記錄、社交媒體數據等非結構化信息構建更細顆粒度的信用模型，同時結合交易流水、工商信息、稅務信息等多維度數據，全面評估個人還款能力和小微企業經營狀況，提升風控精準度。

“在信貸決策流程中，DeepSeek不僅提高了信貸決策的科學性和準確性，也降低了金融機構的運營成本和風險敞口。”朱克力表示，在信貸申請階段，DeepSeek通過對申請人的個人信息、財務狀況、消費習慣等多維度數據進行分析，快速評估其信用風險和還款能力；在信貸審批階段，其可進一步結合市場趨勢、政策變化等因素，對信貸項目進行全面風險評估；在貸后管理階段，DeepSeek持續監測借款人的還款情況和信用狀況，及時發現潛在風險隱患，為金融機構提供預警和處置建議。

奇富科技相關負責人稱，在貸款風險評估時，不同模塊能從用戶信用、收入穩定性、行業前景等多維度分析，大大提升分析的全面性和準確性。而在分析貸款申請增長相關問題時，會按照信息流分析類似的邏輯，層層遞進，先明確申請量統計維度，再細分年齡段和職業群體數據，接著探究增長原因及對風險評估的影響。

“以往處理復雜金融問題時，理解偏差和分析不足的情況得到改善，如今能精準把握提問意圖，在預測貸款申請趨勢、評估風險等方面，準確性大幅提升，為分析人員提供更具價值的決策依據。”上述奇富科技相關負責人對本報記者表示。

中郵消費金融科技發展部負責人朱威認為，DeepSeek為消費金融領域智能化建設長期存在的痛點與瓶頸提供了創新解決方案。例如，在營銷場景下，可以利用DeepSeek強大的推理能力，打造智能營銷機器人復雜場景下的智能化營銷服務；在風險場景下，可以高效識別業務風險點，自動生成風險分析報告；在客服場景下，通過智能體、多模型協同等技術，提升智能客服機器人處理復雜任務的能力；在貸后場景借鑒DeepSeek先進訓練方法，進行知識蒸餾，從而提升外呼機器人決策能力以及溝通能力。

DeepSeek大模型降低了中小金融機構使用大模型的門檻。記者梳理發現，當前已有多家金融機構將DeepSeek應用于信貸風控、風險評估等核心業務環節。

互聯網銀行憑借科技優勢，率先接入了DeepSeek大模型，以提升對信貸風險的識別能力。新網銀行于2025年1月完成DeepSeek-R1在實驗環境中的部署，正式進入實驗探索階段。在智能客服、貸后管理、風險控制等領域，新網銀行依托DeepSeek等大模型技術，建設了一系列智能化助手，深入應用于多個效率瓶頸環節。

新網銀行打造基于大模型的智能服務平臺“識卷”，解決新市民客戶個性化授信難、車抵房抵等抵押業務流程復雜的問題，其智能化處理個人客戶十余種授信自證數據，可多種資產認證模式去適配客戶具體情況。目前使用該服務的客戶人均提額幅度超過30%，房抵貸業務能夠實現全線上辦理。

部分消金機構于近日部署了DeepSeek，以提升風控精準度。例如，海爾消費金融日前部署了DeepSeek私有化版本，目前正在打通公域私域大小模型，接入智能體平臺，開始進入營銷、風險、貸后等多個場景；中郵消費金融在2024年完成了大模型的一站式部署和推理服務建設，當前已將DeepSeek引入作為基座大模型之一；中原消費金融基于自主研發的“元擎Matrix”智能體開發平臺，整合DeepSeek系列大模型技術，已在風險管控、決策支持等方面顯現成效。

多家上市金融科技企業也于近日紛紛接入DeepSeek，進一步推動智能化場景落地。奇富科技大模型產品ChatBI于日前完成關鍵升級，通過與DeepSeek-R1大模型的深度融合，在數據分析和決策支持方面實現了突破。

樂信日前接入和部署了DeepSeek-R1，通過DeepSeek 完善了樂信專有大模型奇點，并在研發提效、內部工具、業務賦能等方面落地。

信也科技自主研發的兩大大模型平臺，大語言模型應用開發框架E-LADF和信也智能體創新應用平臺Zeta ，正式接入DeepSeek-R1，完成了一次關鍵升級。

維信金科金烏大模型平臺已全面接入DeepSeek V3和R1大模型，并在企業智能助手、智能編程助手和智能培訓系統等場景上實現能力升級。

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