来源：行长速览

　　“一个初步具备思考能力的硅基生命，将如何就18家全国性银行的薪资、待遇给出评价。”

　　从小众宝藏到“服务器繁忙，请稍后再试”，春节前后，一只来自中国的“蓝色鲸鱼”横空出世，在全球激起千层浪。名为DeepSeek（深度求索）的国产AI大模型，凭借其高性能、低成本的开源特点，将科技革新的旋风，呼呼刮进了银行体系。相较于kimi、豆包、智谱清言、腾讯元宝、通义千问等其他知名AI大模型平台，DeepSeek在归纳和演绎方面显得“更聪明、更便宜、更开放”——自主学习能力更强，占用更少的算力资源便可实现自动推理得出正确的结果，表达上也越来越接近“人话”。近两年来，“过紧日子”逐渐成为银行业各大金融机构开始提及的频繁词汇，“降本增效”更屡屡出现在银行业绩报告之中。在当前银行业整体承压的当下，一个初步具备思考能力的硅基生命，将如何就18家全国性银行的薪资、待遇给出评价，《行长速览》带着疑惑找DeepSeek聊了聊。先说结论，DeepSeek的输出大多“有理有据”，多为结合网络可搜索相关财经主题稿件内容联系整合生成。然而，在面临财经文章图文配合的写作输出时，DeepSeek略显“有心无力”，对于图片文字并无识别，多依据文章内的文字叙述，此外，即使DeepSeek的文字语言显得更像“人”的表达，但作为AI工具的“它”仍或多或少存在“AI幻觉”——即可能会自信满满地编造不存在的数据，还会把不相关的信息联系在一起，又或者生成看似合理但实际错误的内容。以下是DeepSeek结合2023年公开数据及年报信息，从整体趋势、国有大行与股份行对比、具体银行案例等角度对全国6家国有大型商业银行（国有大行）和12家股份制商业银行（股份行）的薪酬及待遇情况进行的综合评价：

　　整体薪酬水平与趋势《im体育平台注册》：

　　DeepSeek数据来源参考：各银行年报及公开统计（详见https：//www.163.com/dy/article/J1T9MLH40528A74T.html（来源1），https：//www.163.com/dy/article/IUSJQFD7055284JB.html（来源2），https：//finance.sina.com.cn/money/bank/gsdt/2024-06-18/doc-inazpcsc3396482.shtml（来源3））

　　《行长速览》注意到，DeepSeek的输出结果中有些地方仍尚待商榷、“去留存疑”。以国有大行薪酬、待遇评价输出内容为例，DeepSeek的数据大多来自来源3，该文章中，笔者以图表形式将18家全国性银行人均薪酬统计悉数列出（见下图），正文中仅辅以部分文字说明做重点叙述，但DeepSeek却直言工商银行人均薪酬未公开，建设银行相关输出也并未提及平均薪酬，并将中国银行、农业银行、邮储银行均笼统表达为人均薪酬约35万元左右。

　　然而，正如上文所言，AI幻觉仍是普遍问题，DeepSeek也不例外。在金融领域，这种问题可能带来严重后果。例如，在风险评估中，AI可能基于错误的推断生成虚假的风险预测，导致决策失误；在客户服务中，AI可能提供不准确的金融建议，损害客户利益。

　　关于DeepSeek，你怎么看？欢迎留言讨论。

责任编辑：曹睿潼