金融科技领域近期迎来了一场重大变革，DeepSeek技术的崛起成为了这一变革的核心驱动力。众多金融机构与金融科技企业纷纷宣布与DeepSeek建立合作关系，这一趋势无疑彰显了DeepSeek在金融领域的强大影响力。
DeepSeek的量化背景为其在金融领域的应用奠定了坚实基础。随着多家机构的接入，金融科技行业的格局正悄然发生变化。中小银行和金融机构因无需承担高昂的AI研发成本而受益匪浅，但那些已经投身于AI研发的科技金融公司则面临了前所未有的挑战。
据传，马上消费、中信消金等知名企业正积极推进与DeepSeek的合作。对于马上消费而言，这一决策显得尤为复杂。若拒绝接入DeepSeek，恐将落后于时代潮流；然而，一旦接入，其自研的天镜大模型将失去部分稀缺性。在时代的浪潮下，马上消费选择接入DeepSeek，既是对市场的回应，也是对股东的交代。但随之而来的是业务层面的诸多考验。
DeepSeek在金融科技的落地，犹如平行宇宙中的科技革命，开启了一个全新的时代。在这个新时代里，金融行业扮演着不可或缺的角色。DeepSeek的引入，大大降低了中小银行打造金融应用的门槛，甚至业务人员也能轻松搭建应用。金融科技从昔日的神秘高端技术，转变为如今普及化的工具。
从实际应用来看，DeepSeek的推理模型在银行风控系统中表现出色。例如，苏商银行通过DeepSeek技术优化反欺诈模型，欺诈风险标签准确率显著提升35%。这一成功案例无疑为更多银行和金融机构提供了有力的参考。
然而，对于那些以“赋能”为核心业务的科技金融平台而言，客户自研AI的趋势无疑是一个巨大的挑战。一旦客户开始部署自己的AI大模型，科技金融平台的获客难度将大幅增加。以马上消费为例，其天镜大模型的核心竞争力在于AI能力，但在DeepSeek的普及下，天镜大模型的独特性将大打折扣。
中小银行和金融机构若选择私有化部署DeepSeek来完成服务，那么天镜大模型的潜在客户群体或将被分流。用户层面的分流现象预计会出现，而市场上，DeepSeek的私有化部署因其便捷性和强大的交互能力，可能会让一部分银行和金融机构失去选择天镜的理由。
从银行的视角来看，性价比更高的方案自然更具吸引力。除非付费方的产品力远超竞品，否则客户往往会觉得不值得投入过多资金。因此，马上消费在自研金融大模型方面面临的挑战在于，如何在众多竞争者中脱颖而出，如何围绕差异化打造新的付费利益点。
在业务端，马上消费同样面临严峻考验。如果B端客户分散，那么其2亿用户规模的稳定性将受到威胁。实际上，类似的情况已经在ToC应用端显现。数据显示，某些大模型应用的日活数据已被DeepSeek超越，用户被分流的现象愈发明显。
从财务角度来看，大模型的研发成本高昂，而回报却存在不确定性。DeepSeek的普及使得大模型C端交互层面的卖点减弱，B端场景落地的付费点也相应减少。金融科技领域，数据和风控仍具有价值，但DeepSeek在金融应用端的快速渗透，使得这些优势可能不再是坚不可摧的护城河。
对于马上消费而言，DeepSeek在金融应用端的快速渗透意味着其转型的窗口期正在缩小。坚守天镜大模型意味着落后，而完全转向DeepSeek则需要巨大的勇气和决心。这一局面并非马上消费转型战略方向有误，而是AI行业的竞争格局发生了翻天覆地的变化。
科技企业转型之路充满挑战，尤其是在赛道发生变化时。就像诺基亚投身微软怀抱却错失智能手机市场一样，独角兽公司必须在创新和抗风险之间找到平衡。要么像苹果那样颠覆行业，要么像DeepSeek那样开创一个新时代。
DeepSeek的核心优势在于成本。转型是有风险的，尤其是从挣钱的赛道转向相对不挣钱的赛道。金融行业直面C端客户更为盈利，但消金业务的合规问题使得转型服务B端成为必然。而服务B端，AI大模型是最具想象力的方向。
然而，DeepSeek的出现使得大模型的评价标准变得直观。过去，ChatGPT是参照物，但现在DeepSeek成为了新的标杆。这意味着，过去在大模型上的研发投入可能面临无法回收的风险。
客户是否愿意为DeepSeek买单？这是科技金融平台能否起飞的关键。虽然DeepSeek降低了落地成本，但客户的付费能力也相应下降。在低利率环境下，金融机构和银行的经营状况并不乐观，技术投入预算有限。
DeepSeek带来的规模效应能否转化为盈利尚需时间验证。目前，许多ToC平台接入DeepSeek后仍面临亏损问题。腾讯、华为等巨头也不例外。这不禁让人质疑，B端金融科技平台在接入DeepSeek后，又该如何实现盈利？
金融科技领域的变革仍在持续，DeepSeek的崛起无疑为行业带来了新的机遇和挑战。在这场变革中，如何把握机遇、应对挑战，将成为所有参与者必须面对的问题。
对于马上消费等科技金融平台而言，如何在DeepSeek的普及下保持竞争力、实现可持续发展，将是其未来发展的关键所在。
