一位金融技术服务认证机构人士对21世纪经济报道记者强调，AI应用包括大模型应用面世已不是一两年了，DeepSeek只是大模型发展到一定阶段后的一个产物，如何“训练”，如何避免伦理和隐私泄露等问题，是需要在发展过程中持续关注的。“AI和孩子是一样的。你教他什么，他的内核是什么，在不在法律和伦理的框架范围内，怎么训练和控制？这些都很重要。”前述某银行数字金融部人士对记者说道。而这也说明，务必要重视人类在 AI 应用中起到的关键作用。以目前较多机构接入的应用场景、能第一点触达客户的客服系统为例，该人士进一步称，目前智能语音系统已能进行简单的提醒工作，接入DeepSeek可进一步提升交互性。“假设你有一笔信用卡逾期，晚了两天还没还款，再过几天就要上征信了，这时银行进行首轮催收，可以用智能语音系统提醒你。如果你想询问罚息，目前一般的语音应答系统或小机器催收不一定答得出来，但是训练DeepSeek后就可以，它可以做记录并与客户互动。每家银行罚息规则、免息规则不同，所以需要‘喂’不同的资料。”这也体现了人的重要性。不少受访者强调，AI大模型的应用是大势所趋，但当前尚无法替代人类，应用在哪些场景同样由人决定。“银行展露给客户的只是很小的一部分，真正厉害且核心的是底层产品能力、资本运作管理，就是平衡投资和风险收益的能力。”该人士认为，AI的应用将更侧重于提高用户体验、节约时间和辅助人力，而非替代人类的主观能动性和复杂决策能力。前述华北某上市城商行普惠金融业务部的人士也表示，人工智能目前只能在硬数据指标上实现审核，而客户软实力，比如信贷的还款意愿方面，还得人为判定。张然向21世纪经济报道记者表示了同样的看法，他表示，“DeepSeek突破了当前大模型能力的上限” “DeepSeek在各项性能指标上均名列前茅”是目前在DeepSeek应用上存在的两个误区。张然透露，尽管DeepSeek显著降低了使用门槛，且中文处理能力较为出色，但它并未突破大模型能力的根本上限。此外，相比于已有较多应用沉淀的系统，DeepSeek在应用场景支持方面尚弱，需要依赖额外开发和长期积累。由于人工智能并非全能，社交媒体上有网友据此总结不容易被AI取代的银行岗位：如战略规划、高级投顾、危机处理；人际信任类岗位，如私人银行家、大客户经理；合规与法律岗，因其需要结合政策与伦理判断，AI难以完全替代人类的灵活性，相对不易被取代。“现在DeepSeek还没有进入信贷核心，信贷核心是不能被挑战的，我们的应用也还在外围，做数据分析、整理，为人工信贷提供更多查询便利。做风控的人对模型是比较保守的状态。”一家金融科技公司人士称，大模型还没有成熟到让信贷风控、保险精算这些环节感到有安全感。
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