近期，DeepSeek访问使用量急速上升，引爆人工智能热潮，在各行各业得到了广泛接入和扩充应用，其核心目的是通过开源模型的低成本、高性能优势，加速AI技术的普惠化。

    征信平台接入DeepSeek后，到底能干些什么？有哪些使用优势？可以达到什么样的目的和效果？让我们一起看看DeepSeek如何赋能信用领域。

    “地方征信平台”

    浙江浙里信征信有限公司自主研发的浙里信大模型智能体平台将deepseek纳入平台版图，平台深度融合“开源大模型微调+智能体服务”的快速应用实现模式，结合企业征信的业务特点进行针对性优化训练，以“本土化适配+场景化落地”为核心优势，依托强大的模型协同能力，为用户提供高效、精准的智能服务。

    重庆征信公司成功完成DeepSeek本地化部署工作，为信用大模型训练和私域知识库建设奠定了坚实基础，同时高度重视数据安全，严格遵循信用信息不出域的要求，利用人工智能技术优势为信用建设、普惠金融的高质量发展赋能。

    北京信用管理有限公司的 “再享大模型”成功接入DeepSeek大模型，这是北京信用在人工智能技术应用上的一次积极探索，未来将结合DeepSeek-R1在强推理、数据处理等方面的潜在优势，进一步提升“再享大模型”在担保风险防控与合同审核等核心场景中的智能化水平。

    在地方征信平台领域，通过DeepSeek赋能，在数据处理与分析方面，可以进行高效信息采集整合并深度关联分析；可以提供精准的信用评估，自动生成信用报告并进行解读；同时能够进行实施风险监控和趋势预测。

    “企业征信”

    中诚信征信自主研发的深度应用AI大模型的企业征信决策辅助平台接入DeepSeek大模型能力，旨在给分析师、调研员等人员的专业工作提效，通过重塑工作流程，建立“专业分析师+AI助手”协同模式，实现报告制作核心场景能力升级。

    新蝶数科打造的信用行业大模型“信用大脑”，依托强大的通用智能与推理能力，推出“信用助手”、“智能客服”、“智能建模”、“智能决策系统”等AI应用，近日全面接入DeepSeek，进一步提升了公共信用系列产品在数据治理、数据分析、信用服务、知识管理等方面的推理能力和智能化水平。

    乐信利用 DeepSeek V2 构建的“奇点AI大模型”，在电销和客服场景中实时监测交易风险，可以构建风险评估模型，预测客户的信贷违约概率，优化信贷决策流程，降低银行的不良贷款率，显著提升了风控效率和准确性。

    在企业征信领域，接入DeepSeek能够提升信用数据处理能力，对多源信用数据进行深度关联分析，打破数据孤立，让信用信息整合更高效，在征信领域得到深度应用，进一步提升征信系统在信用服务、信用建设、数据分析等方面的智能化水平。

    “普惠金融”

    邮储银行依托自有大模型“邮智”本地部署并集成DeepSeek模型。“邮智”大模型通过引入并应用DeepSeek能力，进一步探索其在金融场景的更多特色化服务应用，复杂多模态、多任务处理、算力节约、效能提升等方面将得到进一步增强。

    微众银行通过DeepSeek支持的联邦学习技术，实现跨机构数据协同建模。例如，在反欺诈和信用评估场景中，平台通过隐私计算确保数据“可用不可见”，既满足《征信业务管理办法》的合规要求，又提升风控模型的有效性。

    农信互联的征信业务“农信评级”依托DeepSeek技术，构建农业领域的信用评估体系。通过分析农信云和农信商城积累的农业数据（如养殖、交易记录），为农户和涉农企业提供普惠金融支持。例如，其“农信贷”产品利用DeepSeek的数据分析能力实现快速放款，同时通过模型降低农村金融市场的信息不对称风险。

    在普惠金融领域，DeepSeek的接入可以更加精准地描绘用户的“信用画像”，高效分析客户需求，有针对性地提供金融信贷服务，提高业务处理效率，并且提高风险管理精准度。

    从长远来看，包括DeepSeek、kimi、文心一言、ChatGPT在内的AI大模型对信用建设及发展大有裨益。然而，人工智能的发展需要高质量的语料库与数据集支撑，在信用领域，则意味着对公共信用数据和市场信用数据的收集、整合、应用提出更高要求，此外还面临着数据安全、隐私泄露、合规挑战、场景适应性不足等多重风险。因此，如何平衡技术进步与风险防控，在人工智能技术发展进程中任重而道远。