DeepSeek掀起了一股金融科技的變革浪潮。
這不，多家金融機構(gòu)和金融科技企業(yè)宣布接入DeepSeek?？磥?，有著量化背景的DeepSeek在金融領(lǐng)域似乎更有影響力。
金融科技接入DeepSeek，幾家歡喜幾家愁。
中小銀行和金融機構(gòu)，不用冒著高投入的風(fēng)險被迫入局AI賽道，自然是利好。但已經(jīng)轉(zhuǎn)型AI的科技金融公司卻撓了頭，自研AI將起未起，一夜之間行業(yè)卻“變了天”。
網(wǎng)傳消息，馬上消費、中信消金等機構(gòu)正在推進接入DeepSeek。
馬上消費，接不接入DeepSeek，其實都很尷尬。
不接是落后時代，接入吧，過去自研的天鏡大模型，可能就少了一些稀缺性。時代浪潮不可逆，推進接入DeepSeek，既是給市場一個交代，也是給股東一個交代。
只是，接下來業(yè)務(wù)上的考驗，可能就變多了。
從為“AI”發(fā)電，淪為為“愛”發(fā)電？
DeepSeek落地金融科技，就好比平行宇宙里的馬斯克宣布星艦科技開源，意義在于開啟一個新時代。
新時代里，不能沒有金融行業(yè)。
有了DeepSeek，中小銀行打造垂域落地應(yīng)用的門檻更低了。甚至業(yè)務(wù)人員都可以基于DeepSeek搭建應(yīng)用。以往高大上的金融科技，從秘不可傳的“九陽神功”變成了街頭攤販可賣的“辟邪劍譜”。
AI的普惠之意有了現(xiàn)實中的注腳。
從已有的嘗試來看，DeepSeek的推理模型集成到銀行風(fēng)控系統(tǒng)中，效果并不差。
比如，蘇商銀行通過蒸餾技術(shù)優(yōu)化反欺詐模型，使欺詐風(fēng)險標(biāo)簽準(zhǔn)確率提升35%。有了實際的案例參考，想必后續(xù)也會有更多的銀行、金融機構(gòu)跟進。
當(dāng)銀行自己開始部署AI大模型，最難受的還是做“賦能”的科技金融平臺。
客戶都自己搞AI去了，后續(xù)還怎么獲客？
拿馬上消費來說，天鏡大模型的核心賣點其實就是AI能力，但大家都能接入DeepSeek之后，天鏡大模型就不再那么鶴立雞群，不再具備足夠的稀缺性。
后續(xù)給中小銀行、金融公司賣方案，是不是要用折扣力度來吸引客戶？這可能是馬上消費很快要面臨的問題。
馬上消費入局AI領(lǐng)域很早，2017 年就成立人工智能研究院，到去年12月，馬上消費公布了大模型天鏡2.0，聲稱“服務(wù)超2億用戶8大應(yīng)用場景”。
天鏡2.0 發(fā)布沒多久，DeepSeek就來了。
一個擺在馬上消費面前的問題是，如果中小銀行、金融機構(gòu)選擇了私有化部署DeepSeek來完成部分場景服務(wù)，那么“2億用戶、8大場景”還能守得住嗎？
用戶層面，被分流的情況大概率會出現(xiàn)。
有分析預(yù)測，到2026年，30%的消費金融決策將由邊緣計算設(shè)備本地化完成，響應(yīng)時延降至80ms以內(nèi)。
市場上來看，有了私有化部署更方便、交互能力更強的DeepSeek，一部分銀行、金融機構(gòu)，可能會失去了選擇天鏡的理由。
從銀行的視角看，邏輯很簡單：既然市面上有性價比更高的方案，那么除非付費的一方產(chǎn)品力大幅超出，否則花那點錢總覺得不值當(dāng)。
馬上消費自研金融大模型這個事兒，以前是人無我有，現(xiàn)在如何做到人有我優(yōu)？如何圍繞差異化，作出新的付費利益點，可能是需要面對的現(xiàn)實。
馬上消費業(yè)務(wù)端也很頭疼：“如果B端客戶分散了，2億用戶規(guī)模守不守得?。?rdquo;
類似的情況其實已經(jīng)在ToC應(yīng)用端出現(xiàn)了。QuestMobile的數(shù)據(jù)顯示，1月28日，月之暗面旗下Kimi的日活數(shù)據(jù)已經(jīng)排在DeepSeek和豆包之后。
啥意思呢？
kimi的用戶被DeepSeek分流了。
不只是kimi，ToC大模型應(yīng)用大都可能被DeepSeek分流。C端應(yīng)用這種趨勢已經(jīng)很明顯了，B端雖然影響可能沒有C端這么大，但各類細(xì)分場景會被分流是大概率事件。
如果天鏡大模型的潛在客戶被分流，那么馬上消費過去燒了那么多錢，這些投資還能不能收回來？怎么收回來？
財務(wù)視角來看，大模型研發(fā)真的從為“AI”發(fā)電，變成了為“愛”發(fā)電了。
如何重新找到一個讓中小銀行以及各金融機構(gòu)付費的理由。這也許是馬上消費面臨的當(dāng)務(wù)之急。
應(yīng)用端來看，“天鏡大模型”，覆蓋營銷獲客、風(fēng)險審批、客戶運營等8個零售金融典型的應(yīng)用場景。
這里面，除了數(shù)據(jù)，營銷、客戶運營等場景，直接用DeepSeek性價比更高。
也就是說，相對的產(chǎn)品能力，天鏡大模型的付費心智怎么去進一步強化，這是一個需要反思的問題。
當(dāng)DeepSeek把一種大模型的產(chǎn)品力的底褲被扒了。很多大模型C端交互層面的賣點沒了。B端場景落地的付費點也要少了一些，
金融科技方面，有價值的還剩下數(shù)據(jù)、風(fēng)控，但DeepSeek落地金融更深入，馬上消費們的這些優(yōu)勢也許并非護城河。
還有一點，DeepSeek在金融應(yīng)用端的滲透越快，留給馬上消費轉(zhuǎn)型的窗口期就越小。
既然轉(zhuǎn)型金融科技的路已經(jīng)走了這么久，未來當(dāng)然還是要堅定地走下去，只是要不要“天鏡”這一條道走到黑？
堅守天鏡大模型，就意味著新版本發(fā)布就落后。但完全轉(zhuǎn)身投入DeepSeek，需要決策者的勇氣，需要壯士斷腕的決絕。
如今這個局面，其實并非馬上消費轉(zhuǎn)型的戰(zhàn)略方向有誤。畢竟誰也沒想，AI行業(yè)殺出來了個不講武德的DeepSeek。
不過這也是創(chuàng)新者要面對的一種常態(tài)。
科技企業(yè)轉(zhuǎn)型路上最難的就是，路走到一半，賽道變了。就像當(dāng)年諾基亞投身微軟懷抱，可蘋果安卓早已瓜分完了蛋糕。
尤其是對獨角獸公司來說，抗風(fēng)險能力差，但又必須去創(chuàng)新。科技創(chuàng)新的路上，領(lǐng)先一步是先烈，領(lǐng)先半步是先進，這也是創(chuàng)新者宿命罷了。
但是獨角獸企業(yè)的創(chuàng)新又是必要的，踏入無人區(qū)冒險固然有風(fēng)險，但也有潛在的巨大收益。
要么像過去的蘋果那樣用創(chuàng)新顛覆同行，然后賺得盆滿缽滿，要么就像今天的DeepSeek，橫空出世書寫一個時代，然后青史留名。
DeepSeek只辦三件事：成本、成本，還是成本
轉(zhuǎn)型是有風(fēng)險的。
這一點，馬上消費一清二楚。
如果從做生意的角度看，馬上消費的轉(zhuǎn)型之路本就是從掙錢的賽道換到一個相對不掙錢的賽道。
金融行業(yè)，直面C端客戶，永遠(yuǎn)要比給B端做服務(wù)掙錢。但問題是，消金業(yè)務(wù)合規(guī)問題，自身要想長期經(jīng)營下去，必須轉(zhuǎn)型服務(wù)B端。
服務(wù)B端，最有想象力的還是AI大模型。
馬上消費常務(wù)副總經(jīng)理蔣寧曾表示，雖然每家公司都在發(fā)布自己的大模型，但缺乏基于用戶體驗的統(tǒng)一且客觀的評價標(biāo)準(zhǔn)。
怎么去理解“缺乏評價標(biāo)準(zhǔn)”這事兒呢？
我的理解是，缺乏一個直觀的參考標(biāo)的，過去這個參照物是ChatGPT，但高性能顯卡被Ban之后，國內(nèi)的大模型，是沒有一個標(biāo)桿的。
DeepSeek 一出，標(biāo)準(zhǔn)有了，參數(shù)吹得再牛X ，用戶一句：“不如DeepSeek”，那么前期的投資想要回款可就不容易了。
市場先生不是傻子。
在AI相關(guān)的二級市場上，DeepSeek就是一面照妖鏡，照出了“千模百態(tài)”。
馬上消費的大模型也好，各種各樣的金融大模型也罷，最后能不能成功落地，找到自己的應(yīng)用市場，很關(guān)鍵的一點在于成本。
第一，前期投入的研發(fā)，有多少是“沉默成本”，有多少是能夠繼續(xù)落地的“生產(chǎn)成本”？
可以確定是，原有路線下的很多研發(fā)投入，最終會在報表上折算為“無形資產(chǎn)攤銷”，這個攤銷怎樣影響未來的利潤表現(xiàn)？
這是個很有意思的觀察點。
第二，有了DeepSeek，客戶買單嗎？
歷史證明，技術(shù)落地垂直場景應(yīng)用關(guān)鍵在于成本。掙不掙錢，才是接入DeepSeek之后科技金融平臺能不能起飛的關(guān)鍵。
DeepSeek確實大幅降低了落地成本，但一同下降的還有客戶的付費能力。
如今這個低利率的環(huán)境下，金融機構(gòu)也好、銀行也罷，日子其實遠(yuǎn)不如以前好過。
“行業(yè)環(huán)境如此，很多銀行是不愿意在技術(shù)上多投錢的，即便是投錢也要看效果，能替代人力的，比如客服，預(yù)算可能就多一點，而其他方向上，領(lǐng)導(dǎo)就不愿意多批預(yù)算。”有在銀行工作的朋友表示。
回過頭來看，DeepSeek確實火，但能不能真的實現(xiàn)成本替代，讓客戶心甘情愿去付費，還未經(jīng)過驗證。
第三，大規(guī)模應(yīng)用后，金融AI科技能盈利嗎？
DeepSeek降本帶來的規(guī)模效應(yīng)，可能還需要一段時間才能顯現(xiàn)出來。
從目前現(xiàn)有的應(yīng)用來看，很多ToC的平臺接入DeepSeek還是在虧錢。自之前就有報道，騰訊、華為等接入DeepSeek每月虧損超4億。
按道理說，大模型ToC是更容易比ToB有規(guī)模效應(yīng)的。畢竟，B端用戶體量不大。如果，強如騰訊、華為都在虧錢，馬上消費這類B端金融科技平臺，又該如何掙錢呢？
尤其是二級市場大模型的估值光環(huán)沒了，平臺想回血就得靠盈利。
而實際上，用戶規(guī)模越大，根本就虧不起。未來馬上消費即便順利地接入了DeepSeek，后續(xù)能不能掙錢，也是個問題。
務(wù)實一點的話，其實還是要靠C端放貸業(yè)務(wù)。
天眼查APP財務(wù)信息顯示，馬上消費的放貸業(yè)務(wù)還是掙錢的底子厚，去年上半年營收77億。凈利潤10.68億，相當(dāng)一部分靠的自營業(yè)務(wù)，也就是放貸。
固然，放貸會面臨一系列的合格問題，但是這好在是個掙錢的生意。
如今，隨著各類補貼下場，消費市場再次升溫，這個業(yè)務(wù)能不能挖掘出更多的增量，可能才是馬上消費未來業(yè)績的看點。
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6)購買或出售帳號之間虛假地互動，發(fā)布干擾網(wǎng)站秩序的推廣內(nèi)容及相關(guān)交易。
7)發(fā)布包含欺騙性的惡意營銷內(nèi)容，如通過偽造經(jīng)歷、冒充他人等方式進行惡意營銷；
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4. 色情低俗信息，主要表現(xiàn)為：
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2)涉及色情段子、兩性笑話的低俗內(nèi)容；
3)配圖、頭圖中包含庸俗或挑逗性圖片的內(nèi)容；
4)帶有性暗示、性挑逗等易使人產(chǎn)生性聯(lián)想；
5)展現(xiàn)血腥、驚悚、殘忍等致人身心不適；
6)炒作緋聞、丑聞、劣跡等；
7)宣揚低俗、庸俗、媚俗內(nèi)容。
5. 不實信息，主要表現(xiàn)為：
1)可能存在事實性錯誤或者造謠等內(nèi)容；
2)存在事實夸大、偽造虛假經(jīng)歷等誤導(dǎo)他人的內(nèi)容；
3)偽造身份、冒充他人，通過頭像、用戶名等個人信息暗示自己具有特定身份，或與特定機構(gòu)或個人存在關(guān)聯(lián)。
6. 傳播封建迷信，主要表現(xiàn)為：
1)找人算命、測字、占卜、解夢、化解厄運、使用迷信方式治??；
2)求推薦算命看相大師；
3)針對具體風(fēng)水等問題進行求助或咨詢；
4)問自己或他人的八字、六爻、星盤、手相、面相、五行缺失，包括通過占卜方法問婚姻、前程、運勢，東西寵物丟了能不能找回、取名改名等；
7. 文章標(biāo)題黨，主要表現(xiàn)為：
1)以各種夸張、獵奇、不合常理的表現(xiàn)手法等行為來誘導(dǎo)用戶；
2)內(nèi)容與標(biāo)題之間存在嚴(yán)重不實或者原意扭曲；
3)使用夸張標(biāo)題，內(nèi)容與標(biāo)題嚴(yán)重不符的。
8.「飯圈」亂象行為，主要表現(xiàn)為：
1)誘導(dǎo)未成年人應(yīng)援集資、高額消費、投票打榜
2)粉絲互撕謾罵、拉踩引戰(zhàn)、造謠攻擊、人肉搜索、侵犯隱私
3)鼓動「飯圈」粉絲攀比炫富、奢靡享樂等行為
4)以號召粉絲、雇用網(wǎng)絡(luò)水軍、「養(yǎng)號」形式刷量控評等行為
5)通過「蹭熱點」、制造話題等形式干擾輿論，影響傳播秩序
9. 其他危害行為或內(nèi)容，主要表現(xiàn)為：
1)可能引發(fā)未成年人模仿不安全行為和違反社會公德行為、誘導(dǎo)未成年人不良嗜好影響未成年人身心健康的；
2)不當(dāng)評述自然災(zāi)害、重大事故等災(zāi)難的；
3)美化、粉飾侵略戰(zhàn)爭行為的；
4)法律、行政法規(guī)禁止，或可能對網(wǎng)絡(luò)生態(tài)造成不良影響的其他內(nèi)容。
二、違規(guī)處罰
本網(wǎng)站通過主動發(fā)現(xiàn)和接受用戶舉報兩種方式收集違規(guī)行為信息。所有有意的降低內(nèi)容質(zhì)量、傷害平臺氛圍及欺凌未成年人或危害未成年人身心健康的行為都是不能容忍的。
當(dāng)一個用戶發(fā)布違規(guī)內(nèi)容時，本網(wǎng)站將依據(jù)相關(guān)用戶違規(guī)情節(jié)嚴(yán)重程度，對帳號進行禁言 1 天、7 天、15 天直至永久禁言或封停賬號的處罰。當(dāng)涉及欺凌未成年人、危害未成年人身心健康、通過作弊手段注冊、使用帳號，或者濫用多個帳號發(fā)布違規(guī)內(nèi)容時，本網(wǎng)站將加重處罰。
三、申訴
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