当贷款审批从“等三天”变成“一分钟”，当投资理财从“富人专属”走向“人人可享”，金融行业正在拥抱大模型，拥抱技术跃迁带来的澎湃动能。

然而，在这场关乎未来竞争力的技术博弈中，金融AI化进程面临着深层挑战——大模型技术从实验室走向金融业务现场，需要的不仅是算法突破，更是一场涉及安全、成本、伦理和效率的系统性变革。

金融业务存在场景多、数据大模态广、风险防控精准、多技术融合等特点，而金融业对大模型的期待，始终围绕着三个核心诉求，即安全、精准与合规。

例如在信贷风险评估层面，要求大模型分析海量客户数据，提升违约预测精准率，降低不良贷款；

在智能投顾领域，需要将客户风险偏好、市场波动性等近200余个参数融入决策模型，既要避免过度拟合又要保持策略灵活性。

在智能客服领域，智能客服系统不仅要理解"展期操作"这类专业术语，更需在对话中严守合规边界，避免出现误导性表述。

在运营效率提升及合规管控上，大模型要实时分析监控数据、识别风险，自动检测异常资金流动、合同执行偏差等，维护金融机构的正常运营秩序。

这种对精准性、安全性的极致追求，将金融大模型与传统AI应用区隔开来。就像瑞士钟表匠对齿轮咬合度的苛求，金融场景中的每个算法决策都可能牵动着百万资金流向，容不得毫厘之差。

某城商行的技术总监展示了他的困境清单：采购的AI服务器因芯片兼容问题导致部分算力闲置；为满足数据本地化要求，原本规划的云端部署方案被迫推倒重来；更棘手的是，既懂量化模型又熟悉大模型调优的工程师，年薪已飙升至百万级别却依然难觅。

这些痛点在行业内具有典型性。随着DeepSeek等大模型技术的发展，金融业面临数智化重大机遇，从风险管理到客户服务，从投资决策到产品创新。金融机构部署DeepSeek时，仍面临最后一公里的挑战。

DeepSeek 在适配金融领域场景时，数据安全与合规是首要挑战，既要深度挖掘行业数据，实现精准的风险评估、投资决策等功能，又要确保数据在收集、存储、使用等全生命周期的安全性，防止数据泄露引发的严重后果。

在模型部署层面，硬件上DeepSeek 部署运行需要复杂的异构智算底座提供运行环境；软件上，需要提供模型定制与应用开发环境，与现有金融业务流程实现无缝融合。

在设备运维层面，针对日常的设备升级、优化，模型及金融业务的开发调优，需要投入大量资源和精力，同时既精通大模型、智算技术，又熟悉金融行业业务知识的复合型人才稀缺。

中兴通讯最新发布的DeepSeek智算一体机AiCube，正在尝试破解这些行业级难题，成为金融机构提升竞争力、开拓新业务的有力助手。

AiCube内嵌国产GPU，融合DeepSeek大模型训推所必须的智算服务器、存储及交换设备，并加载自研全栈软件平台，支持训练、精调及推理，提供简单易用、高效算力、灵活定制、安全合规的全系列、多规格一体化训推产品。

更具革新性的是其"可组装式"设计理念。就像乐高积木般，金融机构可以根据业务需求选配不同模型。在软件层，可视化界面将原本需要命令行操作的模型训练，转化为导航式工作流，某区域性银行可以用这套系统培养自己的"平民AI工程师"团队，将金融业务与模型能力嵌入融合。

面向日常运维，提供全生命周期的运维运营管理工具，通过可视化的友好用户界面，提供仪表盘、智能巡检、故障快速定位、隔离、修复等功能，实现极简运维。

在AI技术以“日”为单位迭代的今天，企业最怕的不是投入成本高，而是花重金采购的设备转眼就成了“电子古董”。AiCube支持模型持续升级与硬件灵活迭代，无需重复投入成本，像一棵能不断生长的树——硬件可换“枝干”、软件能添“新叶”、模型能结“新果”，让企业不必在“一步到位”和“反复重建”间纠结，而是获得了一种随时间增值的能力。

当行业还在争论“AI会不会取代人类”时，AiCube正努力回答一个更迫切的问题：如何让技术投资不被时代淘汰。

金融AI化进程中，产业需要的不仅是炫目的技术参数，更是这种"把不确定变为可控"的系统能力。

正如二十年前ATM机重塑银行服务形态，今天的大模型技术正在重构金融业的神经脉络。但不同于消费互联网的颠覆式创新，金融AI化更像是在精密钟表内部植入新发条，既要保持原有系统的精准运转，又要注入智能化的新生机。

这条路注定不会平坦，但像AiCube这类"技术连接器"的出现，将国产算力、极简运维、开箱即用等理念运用在实践中，致力于降低金融机构的DeepSeek大模型应用门槛，降低金融机构间的马太效应，至少让我们看到了破壁的可能性。