【大河财立方 记者 杨萨】直销银行曾被视为银行业数字转型“试😡验田”，如今正遇冷。 日前，邮储银行发布公告，宣布将吸🥳收合并全资子公司中邮邮惠万家银行有限责任公司，后者独立法人资🚀格将依法注销，其全部业务、财产、债权债务以及其他各项权利义务🚀由母行承继。 这一调整意味着国内独立法人直销银行阵营将❤️仅剩中信百信银行一家。此外，近两年，多家银行的直销银行渠道也🚀已经陆续关停整合。伴随银行业全面拥抱数字化，直销银行原有优势😊逐渐被削弱，其存在本身也正被市场重新审视。 多家银行关😍闭直销银行渠道 邮惠万家银行于2022年6月正式开业，🤯注册资本50亿元，由邮储银行100%控股，是国有大行中首家独🚀立法人直销银行。 邮储银行在公告中提到，该行近年来不断😎加大金融科技投入，数字化和集约化能力快速提升，以手机银行为主🤔要服务渠道的格局已经形成，线上综合服务能力大幅增强。为有效利💯用资源，降低全行运营成本，拟吸收合并邮惠万家银行。 所👍谓直销银行，是指业务拓展不以柜台为基础，打破时间、地域、网点🔥等限制，主要通过电子渠道提供金融产品和服务的银行经营模式和客😉户开发模式。 国内直销银行兴于2013年。虽然当下直销😴银行式微，但彼时银行传统金融服务面临互联网平台跨界金融服务竞😍争冲击，在此背景下，直销银行成为传统商业银行拥抱“互联网+”🚀战略的重要措施。 2013年，北京银行联袂荷兰ING集😘团推出国内首家直销银行。2014年，民生银行推出纯线上的直销😉银行服务平台。此后，多家银行纷纷跟进开启直销银行渠道。根据《😂2019年中国电子银行调查报告》的数据统计，截至2019年1😆0月，全国共有直销银行116家，其中参与主体最多的是城商行，🎉其次是农商行。 整体来看，国内直销银行基本分为两种模式😴：一种作为母行下设的事业部运作，依靠母行资源发展，如民生银行🙌的直销银行，这也是国内多数传统银行采用的模式；另一种是独立法🤗人模式，具备独立法人直销银行牌照，如百信银行、邮惠万家银行，👏拥有独立的运营体系。 其实独立法人直销银行曾有望实现“❤️三足鼎立”。2020年，招商银行与京东数字科技集团旗下网银在❤️线（北京）商务服务有限公司接到原银保监会批复，同意共同筹建招🤗商拓扑银行股份有限公司。但2022年7月，招商银行发布公告称😎，撤回招商拓扑银行（筹）开业申请并终止筹备工作。 如今🙌，随着邮惠万家银行被邮储银行吸收合并，独立法人直销银行将仅剩😀下百信银行一家。而且，多家银行的直销银行业务在近几年也面临着😀关停整合。自2017年以来，平安银行、浦发银行、南京银行、恒👏丰银行相继关闭或整合了直销银行渠道业务，国内最早推出直销银行🤩的北京银行也于2025年6月将直销银行App相关服务迁移至北😁京银行手机银行App。记者在手机应用商店搜索“直销银行”也仅❤️剩十几家，基本是城商行和农商行的直销银行。 直销银行为❤️何风光不再？ 直销银行曾经作为国内银行机构抵御互联网金⭐融冲击的关键利器，如今为何不灵了？ 展开全文 《🤗中国直销银行白皮书》曾提到，国内直销银行大多以传统银行的一级😅或者二级部门形式存在，附属于母银行，不具备独立法人地位，大部😁分银行没有构建专属的产品研发团队，更未实施独立的成本收益核算😴，受母银行传统体制机制影响，很难快速迭代做出成效。 东🌟方金诚金融业务部高级副总监何小红也持有同样的看法。“国内直销🤔银行较多依赖母行的资本、品牌和信用背书，在产品、技术、风控上🙄与母行手机银行App高度同质化。这不仅未能实现预期的低成本运🎉营，还与母行渠道争夺客户和资源，协同效应差。”何小红接受记者🤔采访时表示，当前大型银行基本完成了核心的数字化转型，手机银行🎉App功能非常完善，覆盖了存款、理财、贷款、支付等所有直销银😜行能提供的服务。对于母行来说，吸收合并直销银行是实现战略整合🎉、优化资源配置、降低运营成本的理性选择。 此外，监管趋😁严也是重要原因之一。近年来，金融监管强调回归本源、风险隔离。💯对于银行将核心业务分拆到独立子公司运营持审慎态度。同时，在数😍据安全、个人信息保护、互联网贷款等方面的监管政策收紧背景下，👍直销银行过去依赖的线上信贷等业务模式受到限制，创新难度加大。⭐ 关停潮下，为何一些中小银行仍在坚守直销银行渠道？ 😘 “中小银行自身科技实力薄弱，数字化转型困难重重，将直销银😡行作为一个相对独立的板块来运营，可以尝试新的技术架构、敏捷开🚀发模式和互联网运营方法，其经验和教训可以反哺母行。”何小红表😡示，相较于大型银行投入大量资金打造大而全的手机银行，中小银行😴通过轻量化的直销银行App，以更低成本实现基础金融服务的线上😜化，符合其资源禀赋。 未来，直销银行会朝着什么方向发展😘？从目前市场选择来看，多数银行选择将直销银行智能风控、数字信🙄贷等模块嵌入母行手机银行，统一品牌和客户体验，集中资源，降低😡成本。业内人士称，从长远来看，直销银行未来或许不会以独立的形😊态大规模存在，但其探索过程中所折射出来的问题和经验，将促使银👏行业重新审视自身在数字化转型中的定位和策略，推动转型步入新阶🌟段。 责编:陈玉尧 | 审校:陈筱娟 | 审核:李震 💯| 监审:古筝返回搜狐，查看更多

北京市:市辖区:(东城区、西城区、朝阳区、丰台区、石景山区、海淀区、门头沟区、房山区、通州区、顺义区、昌平区、大兴区、怀柔区、平谷区、密云区、延庆区)

天津市:市辖区:(和平区、河东区、河西区、南开区、河北区、红桥区、东丽区、西青区、津南区、北辰区、武清区、宝坻区、滨海新区、宁河区、静海区、蓟州区)

河北省:石家庄市:(长安区、桥西区、新华区、井陉矿区、裕华区、藁城区、鹿泉区、栾城区、井陉县、正定县、行唐县、灵寿县、高邑县、深泽县、赞皇县、无极县、平山县、元氏县、赵县、石家庄高新技术产业开发区、石家庄循环化工园区、辛集市、晋州市、新乐市)

唐山市:(路南区、路北区、古冶区、开平区、丰南区、丰润区、曹妃甸区、滦南县、乐亭县、迁西县、玉田县、河北唐山芦台经济开发区、唐山市汉沽管理区、唐山高新技术产业开发区、河北唐山海港经济开发区、遵化市、迁安市、滦州市)

秦皇岛市:(海港区、山海关区、北戴河区、抚宁区、青龙满族自治县、昌黎县、卢龙县、秦皇岛市经济技术开发区、北戴河新区)

邯郸市:(邯山区、丛台区、复兴区、峰峰矿区、肥乡区、永年区、临漳县、成安县、大名县、涉县、磁县、邱县、鸡泽县、广平县、馆陶县、魏县、曲周县、邯郸经济技术开发区、邯郸冀南新区、武安市)

邢台市:(襄都区、信都区、任泽区、南和区、临城县、内丘县、柏乡县、隆尧县、宁晋县、巨鹿县、新河县、广宗县、平乡县、威县、清河县、临西县、河北邢台经济开发区、南宫市、沙河市)

保定市:(竞秀区、莲池区、满城区、清苑区、徐水区、涞水县、阜平县、定兴县、唐县、高阳县、容城县、涞源县、望都县、安新县、易县、曲阳县、蠡县、顺平县、博野县、雄县、保定高新技术产业开发区、保定白沟新城、涿州市、定州市、安国市、高碑店市)

张家口市:(桥东区、桥西区、宣化区、下花园区、万全区、崇礼区、张北县、康保县、沽源县、尚义县、蔚县、阳原县、怀安县、怀来县、涿鹿县、赤城县、张家口经济开发区、张家口市察北管理区、张家口市塞北管理区)

承德市:(双桥区、双滦区、鹰手营子矿区、承德县、兴隆县、滦平县、隆化县、丰宁满族自治县、宽城满族自治县、围场满族蒙古族自治县、承德高新技术产业开发区、平泉市)

沧州市:(新华区、运河区、沧县、青县、东光县、海兴县、盐山县、肃宁县、南皮县、吴桥县、献县、孟村回族自治县、河北沧州经济开发区、沧州高新技术产业开发区、沧州渤海新区、泊头市、任丘市、黄骅市、河间市)

中国大模型，首登Nature封面。 9月17日，在最新😍一期的国际权威期刊Nature（自然）中，DeepSeek-😊R1推理模型研究论文登上了封面。该论文由DeepSeek团队😅共同完成，梁文锋担任通讯作者，首次公开了仅靠强化学习就能激发👏大模型推理能力的重要研究成果。这是中国大模型研究首次登上Na💯ture封面，也是全球首个经过完整同行评审并发表于权威期刊的🙄主流大语言模型研究，标志着中国AI技术在国际科学界获得最高认🎉可。 Nature在其社论中评价道：“几乎所有主流的大🤔模型都还没有经过独立同行评审，这一空白终于被DeepSeek😆打破。” 中国AI大模型的“Nature时刻” 😆自大模型浪潮席卷全球以来，技术发布、性能榜单层出不穷，但始终😘缺乏一个权威的“科学认证”机制。OpenAI、谷歌等巨头虽屡😅有突破，但其核心技术多以技术报告形式发布，未经独立同行评审。🚀 DeepSeek以其公开性和透明性打破了这一局面。D🥳eepSeek-R1模型的研究论文最早于今年年初发布在预印本⭐平台arXiv上。自今年2月14日向Nature投递论文至今😀，历经半年，8位外部专家参与了同行评审，DeepSeek-R🙄1推理模型研究论文终获发表，完成了从预印本到Nature封面🙄的“学术跃迁”。审稿人不仅关注模型性能，更对数据来源、训练方❤️法、安全性等提出严格质询，这一过程是AI模型迈向更高的透明度😀和可重复性的可喜一步。 因此，Nature也对Deep⭐Seek的开放模式给予高度评价，在其社论中评价道：“几乎所有😀主流的大模型都还没有经过独立同行评审，这一空白终于被Deep⭐Seek打破。”全球知名开源社区Hugging Face机器😡学习工程师Lewis Tunstall也是DeepSeek论😊文的审稿人之一，他强调：“这是一个备受欢迎的先例。如果缺乏这🤔种公开分享大部分研发过程的行业规范，我们将很难评估这些系统的🤗潜在风险。” 据了解，DeepSeek本次在Natur🤯e上发表的论文较今年年初的初版论文有较大的改动，全文64页，🙌不仅首次披露了R1的训练成本，而且透露了更多模型训练的技术细🎉节，包括对发布初期外界有关“蒸馏”方法的质疑作出了正面回应，😂提供了训练过程中减轻数据污染的详细流程，并对R1的安全性进行🤩了全面评估。 其中，在训练成本方面，R1-Zero和R🥳1都使用了512张H800GPU，分别训练了198个小时和8💯0个小时，以H800每GPU小时2美元的租赁价格换算，R1的😂总训练成本为29.4万美元（约合人民币209万元）。不到30👏万美元的训练成本，与其他推理模型动辄上千万美元的花费相比，可💯谓实现了极大的降本。 关于R1发布最初时所受到的“蒸馏💯”质疑，DeepSeek介绍，其使用的数据全部来自互联网，虽😂然可能包含GPT-4生成的结果，但并非有意而为之，更没有专门😅的蒸馏环节。所谓“蒸馏”，简单理解就是用预先训练好的复杂模型🎉输出的结果，作为监督信号再去训练另外一个模型。R1发布时，O💯penAI称它发现DeepSeek使用了OpenAI专有模型😂来训练自己的开源模型的证据，但拒绝进一步透露其证据的细节。 🤩 R2何时问世引发关注 自今年年初发布R1以来，D😆eepSeek在全球树立了开源模型的典范，但过去数月，外界对⭐于R2何时发布始终保持高度关注，相关传言一直不断。不过，R2🙄的发布时间一再推迟，外界分析R2研发进程缓慢可能与算力受限有😆关。 展开全文 值得注意的是，今年8月21日，D🙌eepSeek正式发布DeepSeek-V3.1，称其为“迈🎉向Agent（智能体）时代的第一步”。据DeepSeek介绍🤩，V3.1主要包含三大变化：一是采用混合推理架构，一个模型同😆时支持思考模式与非思考模式；二是具有更高的思考效率，能在更短🤩时间内给出答案；三是具有更强的智能体能力，通过后训练优化，新🤯模型在工具使用与智能体任务中的表现有较大提升。 由于R😢1的基座模型为V3，V3.1的升级也引发了外界对于R2“在路😘上”的猜测。V3.1的升级更深刻的意义在于，DeepSeek🙌强调DeepSeek-V3.1使用了UE8M0 FP8 Sc😊ale的参数精度，而UE8M0 FP8是针对即将发布的下一代💯国产芯片设计。这也表明未来基于DeepSeek模型的训练与推😅理有望更多应用国产AI芯片，助力国产算力生态加速建设。这一表🙌态一度带动国产芯片算力股股价飙升。 中国银河证券研报指💯出，DeepSeek从V3版本就开始采用FP8参数精度验证了🤯其训练的有效性，通过降低算力精度，使国产ASIC芯片能在成熟💯制程（12-28nm）上接近先进制程英伟达GPU的算力精度，🥳DeepSeek-V3.1使用UE8M0 FP8 Scale❤️参数精度，让软件去主动拥抱硬件更喜欢的数据格式，“软硬协同”😜的生态技术壁垒逐渐成为AI浪潮下新范式，未来国产大模型将更多😊拥抱FP8算力精度并有望成为一种新技术趋势，通过软硬件的协同😎换取数量级性能的提升，国产算力芯片将迎来变革。 责编：😉万健祎 校对：王朝全 版权声明 " Typ😁e="normal"@@--> 证券时报各平台所有原创😡内容，未经书面授权，任何单位及个人不得转载。我社保留追究相关😀行为主体法律责任的权利。 转载与合作可联系证券时报小助😉理，微信ID：SecuritiesTimes " Ty🤔pe="normal"@@-->返回搜狐，查看更多