DeepSeek掀起了一股金融科技的變革浪潮。

這不，多家金融機(jī)構(gòu)和金融科技企業(yè)宣布接入DeepSeek。看來，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(jī)構(gòu)，不用冒著高投入的風(fēng)險(xiǎn)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(fèi)、中信消金等機(jī)構(gòu)正在推進(jìn)接入DeepSeek。

馬上消費(fèi)，接不接入DeepSeek，其實(shí)都很尷尬。

不接是落后時(shí)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(shí)代浪潮不可逆，推進(jìn)接入DeepSeek，既是給市場(chǎng)一個(gè)交代，也是給股東一個(gè)交代。

只是，接下來業(yè)務(wù)上的考驗(yàn)，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(gè)新時(shí)代。

新時(shí)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(shí)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(xiǎn)標(biāo)簽準(zhǔn)確率提升35%。有了實(shí)際的案例參考，想必后續(xù)也會(huì)有更多的銀行、金融機(jī)構(gòu)跟進(jìn)。

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(tái)。

客戶都自己搞AI去了，后續(xù)還怎么獲客？

拿馬上消費(fèi)來說，天鏡大模型的核心賣點(diǎn)其實(shí)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(fèi)很快要面臨的問題。

馬上消費(fèi)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(fèi)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(chǎng)景”。

天鏡2.0 發(fā)布沒多久，DeepSeek就來了。

一個(gè)擺在馬上消費(fèi)面前的問題是，如果中小銀行、金融機(jī)構(gòu)選擇了私有化部署DeepSeek來完成部分場(chǎng)景服務(wù)，那么“2億用戶、8大場(chǎng)景”還能守得住嗎？

用戶層面，被分流的情況大概率會(huì)出現(xiàn)。

有分析預(yù)測(cè)，到2026年，30%的消費(fèi)金融決策將由邊緣計(jì)算設(shè)備本地化完成，響應(yīng)時(shí)延降至80ms以內(nèi)。

市場(chǎng)上來看，有了私有化部署更方便、交互能力更強(qiáng)的DeepSeek，一部分銀行、金融機(jī)構(gòu)，可能會(huì)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(jià)比更高的方案，那么除非付費(fèi)的一方產(chǎn)品力大幅超出，否則花那點(diǎn)錢總覺得不值當(dāng)。

馬上消費(fèi)自研金融大模型這個(gè)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(fèi)利益點(diǎn)，可能是需要面對(duì)的現(xiàn)實(shí)。

馬上消費(fèi)業(yè)務(wù)端也很頭疼：“如果B端客戶分散了，2億用戶規(guī)模守不守得住？”

類似的情況其實(shí)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(shì)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(chǎng)景會(huì)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(fèi)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(cái)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(gè)讓中小銀行以及各金融機(jī)構(gòu)付費(fèi)的理由。這也許是馬上消費(fèi)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(xiǎn)審批、客戶運(yùn)營等8個(gè)零售金融典型的應(yīng)用場(chǎng)景。

這里面，除了數(shù)據(jù)，營銷、客戶運(yùn)營等場(chǎng)景，直接用DeepSeek性價(jià)比更高。

也就是說，相對(duì)的產(chǎn)品能力，天鏡大模型的付費(fèi)心智怎么去進(jìn)一步強(qiáng)化，這是一個(gè)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(diǎn)沒了。B端場(chǎng)景落地的付費(fèi)點(diǎn)也要少了一些，

金融科技方面，有價(jià)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(fèi)們的這些優(yōu)勢(shì)也許并非護(hù)城河。

還有一點(diǎn)，DeepSeek在金融應(yīng)用端的滲透越快，留給馬上消費(fèi)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(jiān)定地走下去，只是要不要“天鏡”這一條道走到黑？

堅(jiān)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(gè)局面，其實(shí)并非馬上消費(fèi)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(gè)不講武德的DeepSeek。

不過這也是創(chuàng)新者要面對(duì)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(duì)獨(dú)角獸公司來說，抗風(fēng)險(xiǎn)能力差，但又必須去創(chuàng)新�？萍紕�(chuàng)新的路上，領(lǐng)先一步是先烈，領(lǐng)先半步是先進(jìn)，這也是創(chuàng)新者宿命罷了。

但是獨(dú)角獸企業(yè)的創(chuàng)新又是必要的，踏入無人區(qū)冒險(xiǎn)固然有風(fēng)險(xiǎn)，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(gè)時(shí)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(xiǎn)的。

這一點(diǎn)，馬上消費(fèi)一清二楚。

如果從做生意的角度看，馬上消費(fèi)的轉(zhuǎn)型之路本就是從掙錢的賽道換到一個(gè)相對(duì)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(fèi)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(yàn)的統(tǒng)一且客觀的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。

怎么去理解“缺乏評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)”這事兒呢？

我的理解是，缺乏一個(gè)直觀的參考標(biāo)的，過去這個(gè)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(gè)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(chǎng)先生不是傻子。

在AI相關(guān)的二級(jí)市場(chǎng)上，DeepSeek就是一面照妖鏡，照出了“千模百態(tài)”。

馬上消費(fèi)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(chǎng)，很關(guān)鍵的一點(diǎn)在于成本。

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(huì)在報(bào)表上折算為“無形資產(chǎn)攤銷”，這個(gè)攤銷怎樣影響未來的利潤表現(xiàn)？

這是個(gè)很有意思的觀察點(diǎn)。

第二，有了DeepSeek，客戶買單嗎？

歷史證明，技術(shù)落地垂直場(chǎng)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(tái)能不能起飛的關(guān)鍵。

DeepSeek確實(shí)大幅降低了落地成本，但一同下降的還有客戶的付費(fèi)能力。

如今這個(gè)低利率的環(huán)境下，金融機(jī)構(gòu)也好、銀行也罷，日子其實(shí)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(diǎn)，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(shí)火，但能不能真的實(shí)現(xiàn)成本替代，讓客戶心甘情愿去付費(fèi)，還未經(jīng)過驗(yàn)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(shí)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(tái)接入DeepSeek還是在虧錢。自之前就有報(bào)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(qiáng)如騰訊、華為都在虧錢，馬上消費(fèi)這類B端金融科技平臺(tái)，又該如何掙錢呢？

尤其是二級(jí)市場(chǎng)大模型的估值光環(huán)沒了，平臺(tái)想回血就得靠盈利。

而實(shí)際上，用戶規(guī)模越大，根本就虧不起。未來馬上消費(fèi)即便順利地接入了DeepSeek，后續(xù)能不能掙錢，也是個(gè)問題。

務(wù)實(shí)一點(diǎn)的話，其實(shí)還是要靠C端放貸業(yè)務(wù)。

天眼查APP財(cái)務(wù)信息顯示，馬上消費(fèi)的放貸業(yè)務(wù)還是掙錢的底子厚，去年上半年?duì)I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(huì)面臨一系列的合格問題，但是這好在是個(gè)掙錢的生意。

如今，隨著各類補(bǔ)貼下場(chǎng)，消費(fèi)市場(chǎng)再次升溫，這個(gè)業(yè)務(wù)能不能挖掘出更多的增量，可能才是馬上消費(fèi)未來業(yè)績的看點(diǎn)。