浦发银行成功部署DeepSeek-R1 671B千亿级大模型于昇腾服务器

近期，浦发银行在技术领域实现了显著突破。该行成功研制并应用了自主开发的国产全栈算力平台和大型金融模型解决方案，成为股份制银行中的先行者。此举凸显了浦发银行在科技创新方面的实力，同时也对金融行业的数字化转型进程产生了积极且深远的影响。

大模型部署成果

浦发银行通过互动平台公布，至2025年2月，已顺利在昇腾服务器上部署了R1 671B级别的大规模千亿模型。这一进展标志着该行在技术领域的显著进步。昇腾服务器以其卓越的计算性能，确保了该大模型的稳定运行。这一举措使得浦发银行成为首家在股份制银行中实现全栈国产化算力平台及金融大模型应用的金融机构。

该部署增强了银行在数据管理领域的效能。系统内搭载的千亿规模模型，具备高效处理大量金融数据的能力，涵盖了实时市场交易记录及客户行为信息等。借助精准的数据分析，银行能够向客户推荐更贴合其需求的金融产品与服务。针对零售客户，提供专属的理财建议；面向企业客户，则提供量身定制的融资计划。

全栈国产化意义

浦发银行及其关联的金融领域对全栈式国内算力平台的应用产生了显著效应。该平台的应用对银行而言，有助于减少对外国技术的依赖，并提升系统的安全与稳定性。在金融领域，数据安全尤为关键。国内算力平台能够建立自主的安全防护系统，有效抵御外部威胁，确保客户信息和资金的安全。

浦发银行的行业经验为同行业提供了参考。此举对提高金融行业的整体技术水平有积极作用，并推动了国产技术在金融领域的普及。随着众多金融机构采纳国产化方案，有利于形成具有自主性和可控性的金融科技架构，进而增强我国金融业的国际竞争力。

模型蒸馏技术

浦发银行正着力推进模型蒸馏技术的深入研究。这项技术依托对技术实现层面的剖析，通过运用超大模型的数据对中小模型进行提炼。尽管超大模型在处理大量数据时运算速度较慢且成本较高，中小模型运算速度较快但精度有限，模型蒸馏技术却巧妙融合了两者之长，成功实现了超大模型知识向中小模型的高效转移。

研究揭示，模型蒸馏技术显著增强了中小模型的预测效能。在信用风险评估领域，采用此技术后，模型对客户信用风险的评估更加精确。此外，该技术提升了计算资源利用率及模型推理速度，进而优化了银行系统的运行效率，减少了运营费用。

智能体创设赋能

多种智能体受益于大模型及模型蒸馏技术的支持。它们具备自主生成金融报告、新闻资讯等资料的能力。银行分析师借助这些智能体生成的报告，可快速掌握市场动态及研究分析，从而提升工作效率。

智能体在识别合同与票据中的关键信息方面展现出极高的精确度。这一功能显著加速了业务流程，降低了人工审核的工作量，并有效降低了错误率。此外，智能体在推理决策和编码分析等关键领域扮演着核心角色，助力银行实现更为科学的决策制定，并增强技术开发的效率。

行业竞争优势

浦发银行在股份制银行领域中凭借技术创新脱颖而出。该行首度引入全栈国产化算力平台，并将其应用于金融领域的大规模模型，塑造了积极的科技品牌形象。这一举措吸引了众多客户及合作伙伴。金融科技实力是其吸引高端客户和优质企业的核心要素。

技术发展促进了业务革新和服务品质的提升。浦发银行通过开发专属金融产品及改善业务流程，大幅增加了客户的满意度与忠诚度。在竞争激烈的市场环境中，该行借助高科技手段，成功拉大了与竞争对手的差距，进而巩固了其在行业中的领先位置。

未来发展展望

浦发银行凭借技术突破，迎来了新的发展契机。面向未来，该行计划持续深化在大模型及人工智能在金融领域的探索与应用。银行旨在扩大风险管理和投资决策等领域的应用范围与深度，致力于提供更加智能化的金融服务。

浦发银行积极推动行业间交流与合作，同时积极传播技术成果。该行为旨在推动金融科技行业的共同进步，加快技术进步步伐。随着技术革新步伐的加快和应用领域的持续拓宽，浦发银行有望在金融科技领域崭露头角，有望成为该领域的佼佼者。

浦发银行近期在金融科技领域的探索动作，吸引了众多人士对金融业未来趋势的密切注意。我们诚挚邀请您的参与，包括对本文的点赞和转发，同时期待您在评论区分享您的独特观点。