........................................30 3.2 客户关系管理......................................................................................32 3.2.1 客户细分与画像........................................... 33 3.2.2 个性化推荐系统.........................................................................35 3.2.3 客户流失预警.............................................................................37 3.3 智能客服...... 挑战与机遇。数字化转型已成为金融银行业提升效率、优化客户体 验、增强竞争力的必由之路。在这一背景下，DeepSeek 作为一款 先进的智能解决方案，凭借其强大的数据分析能力、智能决策支持 以及高效的业务流程自动化，为金融银行业提供了切实可行的应用 方案。 DeepSeek 的核心优势在于其深度学习和人工智能技术的深度 融合，能够迅速处理和分析海量金融数据，帮助银行机构在风险控 制、客户管理、产品创新等关键领域实现智能化转型。通过引入

国有大行服务下沉 国有大型银行通过下沉服务覆盖更多区域，加剧了中小银行的获客难度，迫使后者加快数 字化转型步伐。 新金融业态冲击 客户需求升级 互联网金融、金融科技公司等新兴业态迅速崛起，凭借灵活的数字化服务模式抢占传统银 行市场份额。 客户对数字化服务的需求日益增长，期望获得更便捷、高效、个性化的金融服务体验，推 动银行必须转型以满足市场需求。 1 2 3 大模型技术为金融业带来前 流程和创新服务模式，助力 银行实现数字化转型。 大模型能够快速分析海量数据，识别潜在风险，提升 银行风险管理的精准性和效率。 辅助风险管理 通过大模型技术，银行可以更高效地评估客户信用状况， 缩短信贷审批周期，提升客户体验。 优化信贷审批 大模型为银行提供智能化的业务解决方案，支持个性 化产品设计和精准营销，增强市场竞争力。 推动业务创新 大模型技术对金融业变革的推动作用 企业架构建模在转型中的核心价值 帮助企业明确业务能力和技术需求，推动战略目标与业务执行的紧密结合。 实现战略落地 • 通过企业架构模型，银行能够打通业务与技术的壁垒，实现业务流程与 IT 系统的高效协同。 • 提升业务敏捷性，使银行能够快速响应市场变化和客户需求，增强竞争力。 促进业技融合 • 企业架构建模帮助银行梳理和整合各项业务能力，形成全面的能力地图，为数字化转型提供 清晰的方向和路径。 • 支持资源优化配置，提升运营效率，降低转型成本。

.........................................................................................20 3.1 目标客户群体................................................................................................. 136 1. AI 智能体在业务流程优化中的显著效果..................................................................136 2. 客户体验大幅提升............................................................................................. 重要。 首先，商务 AI 智能体的核心优势在于其能够通过自然语言处理 （NLP）和机器学习（ML）技术，实现对海量数据的快速处理与分 析。例如，在客户服务领域，AI 智能体可以通过分析客户的历史行 为和偏好，提供个性化的服务建议，从而提升客户满意度和忠诚度。 此外，在供应链管理方面，AI 智能体能够实时监控库存水平，预测 市场需求，并自动调整采购计划，以确保供应链的高效运转。 其次，商务

保险垂直领域大模型评测从常用的保险业务场景中抽离三大主要应用能力，细分为十大能力测试维度， 71 个评测任务。通 过 不同任务上大模型的性能表现，挖掘其基础能力的优势和特点。 产品设计 销售营销 保险领域大模型评测框架 运营管理 客户服务 办公辅助 专业知识问答 保险常识 法律知识 医疗知识 应用能力 业务场景 基础能力 多模态 文生图片 图像识别 交互性 多轮对话 上文关联 应用性 语言生成 语言理解 务，例如更高的理赔率、更多的保障项目、更优质的客户服务等。同时，我们也会根据客户的需求和情况，提供个性化的保险方案和建议，以确保客户获得 最适合自己的保险保障。如果您有任何疑问或需要更多的信息，请随时联系我们。 话术 2 ：非常感谢您对我们的保险产品感兴趣。我们的保险产品与其他保险公司的产品相比，可能会有一些价格差异。这是因为我们的产品具有更多的保障 和服务，例如更高的理赔率、更多的保障项目、更优质的客户服务等。同时， 我们也会根据客户的需求和情况，提供个性化的保险方案和建议，以确保客户 获得最适合自己的保险保障。如果您有任何疑问或需要更多的信息，请随时联系我们。同时，我们也可以为您提供其他保险公司的产品信息和比较，以帮助 您更好地了解保险市场和选择适合自己的保险方案。 话术 3 ：非常感谢您对我们的保险产品感兴趣。我们的保险产品与其他保险公司的产品相比，可能会有一些价格差异。这是因为我们的产品具有更多的保障

业探索大模型技术的应用提供了宝贵的经验和启示。 在优秀案例展示部分，白皮书通过一系列具有代表性的案例，充分展示了大模型技术 在保险行业的广泛应用场景和显著价值。这些案例涵盖了客户服务、理赔定损、营销推广、 承保核保等多个方面，它们充分证明了大模型技术在提升服务效率、优化客户体验、降低运 营成本、增强风险管理能力等方面的巨大潜力，为保险行业的智能化转型提供了有力的实 践支撑。 更重要的是，我们深刻认识到大模型技术与保险行业的深度融合，不仅将推动保险业 富GTP和 AntFinGLM，这些模型在数据整合与分析、风险管理、个性化产品定制、智能投顾等方面展 现出强大的价值。中国人保发布“数智灵犀-人保大模型”，阳光保险发布“阳光正言GPT”， 在客户服务、保险销售、核保理赔等方面展现了极大的应用价值。据报告，2024年金融AGI 市场规模已达到3.8亿元，同比2023年增长7倍以上，显示出金融大模型市场的快速增长 势头。 （2）医疗行业 同时，大模型还可以应用于供 应链的优化和管理，降低运营成本。在服务业中，大模型则主要应用于智能客服和个性化 服务等方面。通过大模型技术，企业可以构建智能化的客服系统和服务平台，提升服务质 量和客户满意度。 （5）智慧城市与媒体娱乐 大模型还在智慧城市建设和媒体娱乐领域展现出广泛的应用前景。在智慧城市建设 中，大模型通过数据分析和预测优化城市管理和服务流程；在媒体娱乐领域，大模型则用

用户友好性：界面设计应直观易懂，支持多种使用场景，确保 用户能够轻松上手并获得满意的使用体验。 4. 安全与合规：必须建立完善的数据安全机制，确保用户数据的 隐私保护，并遵守相关法律法规。 5. 运营和支持：提供优质的客户支持和技术保障，确保用户在使 用过程中能迅速获得帮助，最大化服务价值。 通过这些考虑，我们可以构建一个切实可行的人工智能大模型 SaaS 平台，满足市场需求，并帮助企业实现数字化转型。接下来 解决方案，使其能够在竞争激烈的市场环境中立足。 从市场需求来看，以下几个因素进一步推动了大模型 SaaS 平 台的发展： 1. 企业数字化转型的迫切性：许多企业急需通过人工智能提升业 务效率，改善客户服务。 2. 开发成本的降低：利用 SaaS 平台，企业无需从头开发和维护 复杂的 AI 基础设施。 3. 自定义功能的需求提升：各行业对 AI 方案的定制化需求增 加，SaaS 平台可以灵活支持不同业务场景。 GPT、BERT 等）作为深 度学习的重要突破，为各类应用提供了强大的支持。这些大模型以 其卓越的语言理解和生成能力，正逐渐成为 SaaS 平台的重要组成 部分。企业通过先进的大模型技术，可以实现更智能的客户服务、 数据分析和决策支持。 在行业应用方面，AI 技术正逐步渗透至金融、医疗、制造等多 个领域。在金融行业，通过智能风控、智能投顾等应用，提升了风 险管理和投资决策能力。在医疗行业，AI 辅助诊断和个性化治疗取

统之间的交互更智能、更简单。 保险公司也逐渐进入这一领域，新一代人工智能技术有望帮助保险公司重新 定义其工作方式，打造创新产品和服务，提升客户体验。与此同时，这一传 统行业接受新技术仍面临多方的挑战。 无论是用智能自动化取代重复性的手动操作，还是帮助员工增强判断能力， 改善与客户之间的互动，抑或是设计出智能产品，技术都将推动保险公司的 发展，帮助他们持续地盈利。动脉网（微信号：vcbeat）编译了埃森哲发布 哲发布 的“AI+保险”行业报告，该报告的重点包括： •人工智能将帮助保险公司重新规划现有流程，设计创新产品，提升客户体验； •保险公司必须采取合适的战略，来更好地管理人力资源； •保险公司应该改变现有工作方式，包括采用 RPA(机器人流程自动化)以及智 能决策支持系统； 2 •保险公司要允许人工智能在整个价值链中创造性地利用数据，挖掘所有数据 集中隐藏的价值。 异常激烈，新的竞争者正在颠覆现有的商业模式。受其他行业技术快速发展 的影响，消费者对保险公司的期望也会越来越高。 因此，保险公司必须找到提高运营效率、推动产品创新、改善客户和员工体 验的新方法。例如，为什么客户不能像追踪亚马逊物流或优步司机那样追踪 3 他们的保险索赔进度呢?在与终端用户的交流上，这只是保险公司落后于其他 消费者行业的一个方面。 此外，保险产品

Deepseek 大模型，以提升银行系统的智能化水平和处理效 率。Deepseek 大模型，作为一种先进的 AI 技术，能够处理结构化 和非结构化数据，提供精准的预测和决策支持。 项目的主要目标包括提高客户服务质量、优化风险管理、增强 反欺诈能力以及提升整体运营效率。为了实现这些目标，我们将采 取以下步骤：  首先，进行需求分析和系统现状评估，明确模型的部署目标和 预期效果。  其次，设 遵守相关的法律法规和行业标准。 为了衡量项目的成功，我们将设立一系列关键性能指标 （KPIs），包括但不限于客户满意度、处理速度、错误率和成本效 益等。通过这些指标，我们可以对模型的效果进行量化评估，并根 据反馈进行必要的调整和优化。 总之，通过部署 Deepseek 大模型，我们期望能够显著提升银 行系统的智能化水平，为客户提供更加个性化、高效和安全的服 务，同时增强银行的风险管理和运营能力。 1.1 项目背景 项目背景 随着金融科技的迅速发展，银行业务的复杂性和数据量呈现指 数级增长，传统的 IT 系统在处理效率、智能化水平和客户体验方 面已逐渐显现出瓶颈。尤其是在风险管理、客户服务、智能营销等 核心业务领域，银行迫切需要引入先进的人工智能技术来提升业务 效能。Deepseek 大模型作为一种具备强大自然语言处理能力和深 度学习能力的人工智能技术，能够为银行系统提供高效的智能解决 方案。当前

金融行业人工智能的三层价值创造 资料来源：中泰证券研究所 13 n 降本增效场景通常基于大模型的生成能力，进行人力替代或赋能，在银行业 AI 应用场景中落地最早。 n 商业银行主要通过人工客服和智能客服两种方式为客户提供咨询服务。人工客服工作强度高、处理和响应时间相对较长， 而当下智能客服难以覆盖全部服务场景。如工商银行在远程银行业务中将知识搜索与大模型生成能力结合，实现基于实 时通话向坐席人员主动推送答复话术或知识的能力。 确率提升 35% ，构建起覆盖贷前、贷中、贷后的全生命周期智能风控网络。 18 价值创造场景之二：智能风控 n 智能营销助手：依托知识图谱与大模型的协同合作，银行能够精准捕捉客户信息， 量身定制个性化营销策略，精准触 达客户， 显著提升营销效果。 n 目前多家银行已利用 DeepSeek 布局智能营销场景。北京银行启动“ all in AI” 战略，并已部署 DeepSeek 系列模型，在 智能问答、智能客服、辅助编程、智能办公、智能风控等 中国银行 内部知识服务、辅助编码等 建设银行 智能客服、市场营销、投研报告、智慧办公、智能运营、智能风控等 交通银行 办公助手、客服问答等 邮储银行 研发测试、运营管理、客户营销、智能风控、消费者权益保护等 中信银行 落地代码生成、智能操作等 平安银行 零售风控、零售贷款审批、运营管理、消保降诉、汽车金融等 招商银行 零售、批发、中后台 北京银行 宣传文案、智能周报、文章翻译、会议纪要等

集约敏捷的 AI 中台式建 设 业务系统 B 业务系统 C 业务系统 A AI 项目的烟囱式建 设 知识引擎 大模型 API （ DeepSeek/ 客户专属 模型 / 混元 / 行业模型等） 模型 API 行业大模型 客户专属模型 模型 API 兼容 OpenAI 接口规范 复刻 Deep seel 的推理加速能力 一键发起模型部署 推理加速 DeepSeek 大模型工具链支持大模型研发至应用全栈技术 算力 计算集群（ H20/A10 等） 国产算力适配 高性能计算网络架构 客户业务系统 知识引擎应用 数智人 智能客服 多轮改写 文档解析 向量检索 文档拆 分 意图识别 RAG 大模型 广场 大模型精调 解决方案 腾讯云精调知识大模型 DeepSeek 系 列 模 型 DeepSeek 系 列 模 型 一键发起模型训练 模型训练 内置 DS 全系模 型 客户专属模型 客户专属模型 混元系列模型 混元系列模型 TI 平 台 模型服务 腾讯云 TI 平 台 大模型模型训练和推理开发平台，灵活精调和部署私有 DeepSeek 训练 部署 应用 数据中心