Un año desde el lanzamiento de DeepSeek. ¿Ha cambiado el gran modelo los bancos comerciales? La reducción de costos en marketing es notable. Se requiere observar más efectos.

El año pasado, alrededor de enero, DeepSeek hizo su debut, marcando el comienzo de la ola de adopción de grandes modelos en la industria bancaria nacional. Ahora, después de un año, ¿qué cambios ha traído realmente el gran modelo a los bancos? En las últimas dos semanas, periodistas de Cailian News han realizado intercambios y entrevistas en profundidad con profesionales del sector bancario.

Varios representantes de bancos dijeron a los periodistas que, en términos de efectos prácticos, actualmente los grandes modelos ya están teniendo un impacto evidente en áreas como marketing, atención al cliente inteligente y capacitación del personal. También tienen cierto efecto en la optimización del gestión de riesgos, aunque aún requiere observación. En cuanto a las afirmaciones de algunos bancos de que los grandes modelos pueden potenciar las capacidades centrales de identificación de riesgos bancarios e incluso “redefinir” los sistemas de gestión de riesgos, varios profesionales bancarios señalaron que no conviene ser demasiado optimista y que se necesita más tiempo y casos para comparar y observar.

“DeepSeek solo salió el año pasado, y algunos bancos dijeron en la segunda mitad que ayudó a optimizar la gestión de riesgos, pero en mi opinión, eso no es muy creíble.” Un representante de un banco comercial urbano mencionado por los periodistas señaló que los sistemas de gestión de riesgos propios del banco ya están relativamente maduros y automatizados, y que la intervención humana ha disminuido considerablemente. La clave está en la veracidad del material de revisión enviado desde la fuente, es decir, la confiabilidad de la fuente de datos. Aunque los grandes modelos pueden acelerar la eficiencia de revisión del personal posterior, “si realmente mejoran la precisión en la gestión de riesgos”, al menos se necesita un año o incluso más para hacer comparaciones y llegar a una conclusión.

Los grandes modelos ahorran grandes costos de marketing a los bancos, pero se requiere más observación

Un representante de un banco que cotiza en bolsa dijo a los periodistas que, debido a la demanda de marketing y promoción de marca, en el pasado cada año, el banco gastaba aproximadamente decenas de millones en diseño de carteles de marketing, publicación de anuncios de promoción de marca, etc. Como estos trabajos solían ser subcontratados a otras empresas, estas asumían la responsabilidad tras la solicitud del banco. “Muchas veces no estábamos satisfechos y teníamos que hacer modificaciones repetidas.”

Pero, después de la aparición de DeepSeek el año pasado, esa institución empezó a guiar a su personal en aplicaciones de diseño con IA, con resultados muy buenos. “Aunque todavía requiere intervención humana, considerando otros costos, ese gasto se redujo a unos millones el año pasado.” Según ellos, pasar de 10 millones a 1 millón en gastos demuestra que los grandes modelos de IA ya aportan beneficios tangibles en ciertos aspectos a los bancos.

“Con el uso de grandes modelos, ya no necesitamos tantas empresas subcontratadas.” El representante de un banco que cotiza en bolsa señaló que, incluso dentro del banco, una vez que los grandes modelos de IA maduren, algunos puestos presenciales también podrían reducirse o incluso desaparecer.

En capacitación del personal y atención inteligente al cliente, los grandes modelos de IA ya están logrando una aplicación estable en los bancos. Un profesional relacionado explicó que, en el pasado, la capacitación del personal de base, especialmente de los gerentes de gestión de patrimonio, requería mucho tiempo y recursos. Pero esto ha cambiado con la intervención de la IA. Actualmente, el banco central está explorando cómo transmitir las mejores prácticas de marketing optimizadas por IA y conocimientos financieros relevantes a los empleados de las sucursales, quienes también pueden usar los modelos de IA para mejorar la venta de productos.

Un experto en tecnología financiera de un banco de acciones señaló que, en la actualidad, el mayor valor de los grandes modelos de IA puede residir en su capacidad de “aprendizaje transferido”, que permite resumir y generalizar experiencias en escenarios maduros y luego expandirse a escenarios similares nuevos. Por lo tanto, ya tienen cierta aplicación y ventajas en la comercialización de productos de gestión patrimonial.

Sin embargo, en las entrevistas y intercambios con periodistas de Cailian News y profesionales del sector, los beneficios positivos de los grandes modelos parecen limitarse a esto. La aplicación en áreas de negocio aún está en fase de prueba y controversia.

Los periodistas supieron que, además del campo de gestión de riesgos mencionado anteriormente, en el área de marketing inteligente, que actualmente está en auge, todavía existen controversias sobre el uso de IA en los bancos. Un representante de un banco que cotiza en bolsa afirmó que, con el avance de la tecnología de IA, el escenario ideal en el futuro sería que un robot de IA le brinde recomendaciones para comprar productos de gestión patrimonial, sin necesidad de un gerente de gestión patrimonial. Sin embargo, esta opinión no es compartida por todos los colegas, y un representante bancario comentó: “El marketing con IA que hace a todos iguales quizás no sea adecuado para todos; personalmente, prefiero interactuar con personas reales.”

Aplicaciones de alto impacto aún no aparecen, más competidores ingresan a la batalla de grandes modelos bancarios

Un representante de un banco comercial urbano que cotiza en bolsa explicó que, en febrero del año pasado, tras el lanzamiento de DeepSeek, también introdujeron este gran modelo y solicitaron a su personal que profundizara en su aprendizaje y despliegue. Pero, lamentablemente, actualmente no han desarrollado aplicaciones suficientemente maduras y útiles basadas en DeepSeek. En general, DeepSeek no ha mostrado ventajas suficientes en la industria bancaria. “Ya no tiene la novedad de antes.” Aunque todavía despliegan DeepSeek, “las expectativas ya se han reducido”, y no esperan que surjan aplicaciones disruptivas o de alto impacto en breve.

Otra institución bancaria local también confirmó que, en la primera mitad del año pasado, tras detectar las limitaciones de DeepSeeK en el campo de datos financieros, intentaron fusionar los “pequeños modelos” en un solo campo de negocio con DeepSeek, con la esperanza de desarrollar aplicaciones viables. Pero, hasta ahora, los resultados no han sido significativos y aún necesitan más investigación y perfeccionamiento.

Los periodistas de Cailian News supieron que, en la actualidad, el mayor impacto de DeepSeek podría ser en impulsar a más colegas a seguir rápidamente, y en competir ferozmente en sectores como finanzas y salud. Desde mediados del año pasado, grandes modelos como Alibaba Qianwen han estado en constante exploración y colaboración con varias instituciones bancarias, logrando resultados positivos. Anteriormente, un banco estatal de primer nivel anunció su colaboración con Alibaba.

“Alibaba y nuestro banco también tienen una colaboración reciente. Nosotros también adquirimos y desplegamos el gran modelo de Alibaba.” Confirmó un representante de un banco comercial urbano de primer nivel a Cailian News, quien agregó que actualmente el banco adopta una estrategia de “múltiples enfoques”. Pero las aplicaciones relacionadas aún están en fase de exploración, ya que los bancos tienen mayores requisitos en cuanto a la seguridad de los datos y la estabilidad del sistema.

(Artículo original: Cailian News)