Bank of Jiangsu usa modelos de DeepSeek para automatizar la revisión de contratos, la clasificación de correos y las conciliaciones

El problema

Los bancos manejan grandes volúmenes de contratos, correos y extractos de conciliación, y buena parte de este trabajo es rutinario y manual. Los bancos chinos buscaban formas económicas de usar grandes modelos de lenguaje tras la aparición de los modelos abiertos de DeepSeek a principios de 2025.

Qué construyeron

Bank of Jiangsu, con sede en Nankín, dice que desplegó y ajustó dos modelos de DeepSeek. DeepSeek-VL2 es un modelo multimodal, es decir, lee imágenes además de texto, y el banco lo usa para la inspección de calidad de contratos. DeepSeek-R1 es un modelo de razonamiento, y el banco dice que automatiza la clasificación de correos, el emparejamiento de productos, el registro de transacciones y la conciliación de extractos de valoración. Global Finance añade que el banco usa DeepSeek para clasificar y responder a miles de correos recibidos cada día y para analizar grandes cantidades de datos financieros.

Cómo lo hicieron

Las fuentes dan pocos detalles. Los dos modelos de DeepSeek son de pesos abiertos (open-weight), es decir, sus archivos están publicados y pueden ejecutarse en los sistemas propios de una empresa. Yicai describe que el banco los ajustó, lo que significa un entrenamiento adicional con su propio material. Los artículos no describen el equipo, el coste ni los pasos del despliegue.

Resultados

Según datos del banco citados por Yicai, la tasa de éxito de reconocimiento supera el 90 %. Los artículos no dicen qué se midió ni frente a qué referencia. Global Finance informa de que el banco tiene los modelos clasificando y respondiendo a miles de correos al día. Yicai señala que, en los bancos chinos, estos asistentes se usan sobre todo para apoyar al personal y rara vez para las transacciones centrales de cuentas.