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DeepSeek時代:馬上消費走到“AI 分水嶺”

DeepSeek掀起了一股金融科技的變革浪潮。

這不,多家金融機構(gòu)和金融科技企業(yè)宣布接入DeepSeek?磥恚兄炕尘暗腄eepSeek在金融領域似乎更有影響力。

金融科技接入DeepSeek,幾家歡喜幾家愁。

圖片

中小銀行和金融機構(gòu),不用冒著高投入的風險被迫入局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、中信消金等機構(gòu)正在推進接入DeepSeek。

馬上消費,接不接入DeepSeek,其實都很尷尬。

不接是落后時代,接入吧,過去自研的天鏡大模型,可能就少了一些稀缺性。時代浪潮不可逆,推進接入DeepSeek,既是給市場一個交代,也是給股東一個交代。

只是,接下來業(yè)務上的考驗,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,意義在于開啟一個新時代。

新時代里,不能沒有金融行業(yè)。

有了DeepSeek,中小銀行打造垂域落地應用的門檻更低了。甚至業(yè)務人員都可以基于DeepSeek搭建應用。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)實中的注腳。

從已有的嘗試來看,DeepSeek的推理模型集成到銀行風控系統(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,使欺詐風險標簽準確率提升35%。有了實際的案例參考,想必后續(xù)也會有更多的銀行、金融機構(gòu)跟進。

當銀行自己開始部署AI大模型,最難受的還是做“賦能”的科技金融平臺。

客戶都自己搞AI去了,后續(xù)還怎么獲客?

拿馬上消費來說,天鏡大模型的核心賣點其實就是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?這可能是馬上消費很快要面臨的問題。

馬上消費入局AI領域很早,2017 年就成立人工智能研究院,到去年12月,馬上消費公布了大模型天鏡2.0,聲稱“服務超2億用戶8大應用場景”。

天鏡2.0 發(fā)布沒多久,DeepSeek就來了。

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

用戶層面,被分流的情況大概率會出現(xiàn)。

有分析預測,到2026年,30%的消費金融決策將由邊緣計算設備本地化完成,響應時延降至80ms以內(nèi)。

市場上來看,有了私有化部署更方便、交互能力更強的DeepSeek,一部分銀行、金融機構(gòu),可能會失去了選擇天鏡的理由。

從銀行的視角看,邏輯很簡單:既然市面上有性價比更高的方案,那么除非付費的一方產(chǎn)品力大幅超出,否則花那點錢總覺得不值當。

馬上消費自研金融大模型這個事兒,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,作出新的付費利益點,可能是需要面對的現(xiàn)實。

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

類似的情況其實已經(jīng)在ToC應用端出現(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大模型應用大都可能被DeepSeek分流。C端應用這種趨勢已經(jīng)很明顯了,B端雖然影響可能沒有C端這么大,但各類細分場景會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?

財務視角來看,大模型研發(fā)真的從為“AI”發(fā)電,變成了為“愛”發(fā)電了。

如何重新找到一個讓中小銀行以及各金融機構(gòu)付費的理由。這也許是馬上消費面臨的當務之急。

應用端來看,“天鏡大模型”,覆蓋營銷獲客、風險審批、客戶運營等8個零售金融典型的應用場景。

這里面,除了數(shù)據(jù),營銷、客戶運營等場景,直接用DeepSeek性價比更高。

也就是說,相對的產(chǎn)品能力,天鏡大模型的付費心智怎么去進一步強化,這是一個需要反思的問題。

當DeepSeek把一種大模型的產(chǎn)品力的底褲被扒了。很多大模型C端交互層面的賣點沒了。B端場景落地的付費點也要少了一些,

金融科技方面,有價值的還剩下數(shù)據(jù)、風控,但DeepSeek落地金融更深入,馬上消費們的這些優(yōu)勢也許并非護城河。

還有一點,DeepSeek在金融應用端的滲透越快,留給馬上消費轉(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,未來當然還是要堅定地走下去,只是要不要“天鏡”這一條道走到黑?

堅守天鏡大模型,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。

如今這個局面,其實并非馬上消費轉(zhuǎn)型的戰(zhàn)略方向有誤。畢竟誰也沒想,AI行業(yè)殺出來了個不講武德的DeepSeek。

不過這也是創(chuàng)新者要面對的一種常態(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。

尤其是對獨角獸公司來說,抗風險能力差,但又必須去創(chuàng)新?萍紕(chuàng)新的路上,領先一步是先烈,領先半步是先進,這也是創(chuàng)新者宿命罷了。

但是獨角獸企業(yè)的創(chuàng)新又是必要的,踏入無人區(qū)冒險固然有風險,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,橫空出世書寫一個時代,然后青史留名。

DeepSeek只辦三件事:成本、成本,還是成本

轉(zhuǎn)型是有風險的。

這一點,馬上消費一清二楚。

如果從做生意的角度看,馬上消費的轉(zhuǎn)型之路本就是從掙錢的賽道換到一個相對不掙錢的賽道。

金融行業(yè),直面C端客戶,永遠要比給B端做服務掙錢。但問題是,消金業(yè)務合規(guī)問題,自身要想長期經(jīng)營下去,必須轉(zhuǎn)型服務B端。

服務B端,最有想象力的還是AI大模型。

馬上消費常務副總經(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的統(tǒng)一且客觀的評價標準。

怎么去理解“缺乏評價標準”這事兒呢?

我的理解是,缺乏一個直觀的參考標的,過去這個參照物是ChatGPT,但高性能顯卡被Ban之后,國內(nèi)的大模型,是沒有一個標桿的。

DeepSeek 一出,標準有了,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。

市場先生不是傻子。

在AI相關的二級市場上,DeepSeek就是一面照妖鏡,照出了“千模百態(tài)”。

馬上消費的大模型也好,各種各樣的金融大模型也罷,最后能不能成功落地,找到自己的應用市場,很關鍵的一點在于成本。

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,最終會在報表上折算為“無形資產(chǎn)攤銷”,這個攤銷怎樣影響未來的利潤表現(xiàn)?

這是個很有意思的觀察點。

第二,有了DeepSeek,客戶買單嗎?

歷史證明,技術(shù)落地垂直場景應用關鍵在于成本。掙不掙錢,才是接入DeepSeek之后科技金融平臺能不能起飛的關鍵。

DeepSeek確實大幅降低了落地成本,但一同下降的還有客戶的付費能力。

如今這個低利率的環(huán)境下,金融機構(gòu)也好、銀行也罷,日子其實遠不如以前好過。

“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,預算可能就多一點,而其他方向上,領導就不愿意多批預算。”有在銀行工作的朋友表示。

回過頭來看,DeepSeek確實火,但能不能真的實現(xiàn)成本替代,讓客戶心甘情愿去付費,還未經(jīng)過驗證。

第三,大規(guī)模應用后,金融AI科技能盈利嗎?

DeepSeek降本帶來的規(guī)模效應,可能還需要一段時間才能顯現(xiàn)出來。

從目前現(xiàn)有的應用來看,很多ToC的平臺接入DeepSeek還是在虧錢。自之前就有報道,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)模效應的。畢竟,B端用戶體量不大。如果,強如騰訊、華為都在虧錢,馬上消費這類B端金融科技平臺,又該如何掙錢呢?

尤其是二級市場大模型的估值光環(huán)沒了,平臺想回血就得靠盈利。

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

務實一點的話,其實還是要靠C端放貸業(yè)務。

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天眼查APP財務信息顯示,馬上消費的放貸業(yè)務還是掙錢的底子厚,去年上半年營收77億。凈利潤10.68億,相當一部分靠的自營業(yè)務,也就是放貸。

固然,放貸會面臨一系列的合格問題,但是這好在是個掙錢的生意。

如今,隨著各類補貼下場,消費市場再次升溫,這個業(yè)務能不能挖掘出更多的增量,可能才是馬上消費未來業(yè)績的看點。

       原文標題 : DeepSeek時代:馬上消費走到“AI 分水嶺”

聲明: 本文由入駐維科號的作者撰寫,觀點僅代表作者本人,不代表OFweek立場。如有侵權(quán)或其他問題,請聯(lián)系舉報。

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