基于大模型的企业架构建模助 力银行数字化转型应用方案 目录 CONTENTS • 数字化转型背景与必要性 • 银行数字化转型现状与痛点分析 • 大模型驱动的企业架构建模方法论 • 技术架构设计与模型融合方案 • 数据治理与知识图谱构建 • 智能业务场景应用规划 • 大模型训练与优化策略 目录 CONTENTS • 风险控制与合规管理 • 实施路径与阶段目标 • 标杆案例与同业实践 组织能力与人才建设 • 未来演进与持续创新 01 数字化转型背景与必要性 银行业面临的竞争压力与市场挑战 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 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 所未有的变革机遇，通过提 升数据处理能力、优化决策 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

出更符合市场需求、更具创新性的保险产品，满足客户的多元化需求。 智能化转型加速：大模型技术的引入加速了保险业的智能化转型进程。通过与区块链、 物联网等先进技术的结合应用，保险公司可以构建更加安全、高效、透明的数字化服务体 系，提升整体服务水平和市场竞争力。 综上所述，大模型技术在保险业的初步应用成效显著，不仅提升了效率、降低了成本、 优化了服务，还激发了行业的创新活力。随着技术的不断发展和应用的深入拓展，大模型技 险公司亟待解决的问题。尤其是 在理赔处理环节，繁琐的流程和漫长的等待时间常常引发客户的不满。保险公司需要通过 自动化和智能化手段，提高理赔处理的效率和准确性。 （6）数据安全与隐私保护 在数字化时代，数据安全和隐私保护成为保险公司必须面对的重大挑战。随着客户数 据的日益增多，保险公司需要确保这些数据的安全，防止数据泄露和滥用。同时，保险公司 还需要遵守各国的数据保护法规，保护客户的隐私权益。这不仅需要保险公司投入大量的 择，更是实现长远发展的必由之 路。面对日益激烈的市场竞争和不断变化的客户需求，保险企业必须加快数智化转型的步 2.1.2 数智化转型是解决之道及不二选择 �� 伐，提升自身的竞争力。通过数字化、智能化技术的深度融合应用，重构保险业务价值链， 提升运营效率，优化客户体验，增强风险管理能力，实现可持续发展。 （1）提升客户体验 通过数智化转型，保险公司可以利用大数据和人工智能技术，深入分析客户需求，提

分指数中，北京市、广东省、浙江省等表现出色。环境分指数中， 青海省、内蒙古自治区、河北省等表现杰出。城市算力分指数中， 廊坊市、张家口市、大同市、广州市、杭州市等位居前列。 我国算力产业发展已取得一定进展，但产业数字化转型进程仍 面临诸多挑战：区域间算力发展水平差距较大，综合算力协同发展 潜力尚待充分挖掘，亟需通过深化一体化算力网建设，强化统筹协 同与动态优化能力；全面提升算力供给质效，加速推动结构的迭代 ................. 1 （二）算力发展持续规划，产业亟待提质升级................................................ 2 （三）产业数字化转型加速，区域发展差距明显............................................ 4 二、我国综合算力总体进展.......................... 随着人工智能、大数据、工业互联网等新技术规模化应用，全 球算力需求呈现指数级增长。从智能工厂中精准控制生产设备的工 业机器人，到智能交通里实时规划路线的导航系统，再到个性化推 荐服务背后复杂的算法运算，各类数字化场景都高度依赖强大、稳 定且高效的算力支撑。特别是在智能化进程加速推进的背景下，智 算需求更呈现出一种持续攀升的强劲态势。据国际数据公司（IDC） 预测，2024 年全球人工智能服务器市场规模为

智能软件研发行业是指专注于开发和应用具有人工智能（AI）技术的软件系统与服务，为各行各业提供智能化解决方案，旨在提升业务效 率、优化决策过程、增强用户体验及创造新的价值和服务模式的创新性技术领域。在数字化转型的背景下，各行各业对智能软件的需求日益增 长。未来，智能软件将更加注重个性化和用户体验。通过深入了解用户需求，开发者将能够开发出更符合用户期望的产品与服务，提高用户满意 度和忠诚度。 按照 提高生产效 率。2023年，中国工业软件市场规模显著增长至约2,414亿元人民币，实现了12.3%的同比增长率。截至2023年末，中国工业软件企业 的关键生产工序数控化比率攀升至62.2%，而数字化研发设计工具的普及率亦高达79.6%。在此背景下，研发设计类工业软件占据了市 场10%的份额，彰显了其在整体工业软件市场中的重要地位。 行业规模 智能软件研发行业规模的概况 智能软件研发行业市场规模历史变化的原因如下： 探索以区块链为核心技术、以数据为关键要素，构建下一代互联网创新应用和数字化生态。面向新一代移动信息网络、类脑智能等加快软件产品研发，鼓励新产品示 范应用，激发信息服务潜能。 政策解读 该政策旨在，促进智能软件研发行业通过强化技术创新、深化应用领域及优化产业结构，推动智能化与实体经济深度融合，加速培育新兴产业生态，提升行业整体竞 争力和自主创新能力，助力数字化转型。 政策性质 指导性政策 政策名称 《关于推进IPv6技术演进和应用创

回顾国内供应链近十年的发展历程，大部 分龙头企业通过ERP的实施落地，在当时已具 备线上化、自动化能力，从而推动企业向数字 化供应链的探索。高科技电子行业及快消零售 行业的数字化变革已经初具成效，AI算法嵌入 流程辅助决策；伴随DeepSeek等生成式AI技 术的普惠，数字化的领头羊们已开始加速规划 自主化能力与落地探索。 10 实现自主智能供应链 11 End to end supply chain activities 业从当前到未来的自主化发展均呈现持 续增长态势，反映出向自动化与自主化 转型的普遍趋势。然而，各行业转型的 速度与广度差异显著，这为根据其独特 需求和运营现状制定针对性的战略举 措带来了机遇。 • 汽车行业已成为数字化供应链转型的 标杆，正迅速从当前主要由人工驱动的 运营模式转向增强型人工决策模式，这 对整个行业具有深远的启示意义。 • 流程导向型行业（如石油天然气、化工） 目前相对滞后。然而，其未来可观的成 了物料成本并提升了采购效率。 预测算法和优化器等AI工具能够提供精准的市场价格预测和基于AI的采购情景分析，从而 进一步提升了采购效率。 采购：自主智能化的初步探索 地管理供应商关系，优化数字化成本核算与按成 本设计，并赋能备件采购。例如，通过从旧的用户 手册中检索规格参数，以支持维护、修理和运营相 关的商谈。随着AI智能体的日益普及，它们将通过 促进需求预测、优化库存管理以及处理数据录入

问题得到持续的优化与解决 未来大语言模型的关键突破点二：世界模型 / 数字孪生 57/80 AlphaGo Zero 的成功不仅是算力 + 算法 + 数据，还有数字化的棋盘 ! 2017 年 10 月， AlphaGo Zero 在 3 天内 自我对弈 490 万盘，以 100:0 击败 AlphaGo 2016 年 3 月， AlphaGo 以 4:1 75/80 口人工智能是新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力。加快发展新一代人工智 能技术，将决定国家在未来科技与产业领域的战略地位 口制造业的数字化、网络化、智能化转型，将全面提升研发设计、生产制造、经 营管理与运维服务的效率与质量。企业通过智能化升级，增强综合竞争力，抢 占未来产业发展制高点 口每一次科技与产业革命都 革命催生了全新的产业格局，推动生产方式的优化与系统性重构 Al 是一场通用技术革命，预计将对各行各业带来深远的影响，推动全社会生产力 和竞争力的提升 ! 能源领域：人工智能赋能能源领域的数字化变革 76/80 口人工智能是能源领域一种新的生产力，正在重新定义行业工作方式和技术路径 口通过大模型与智能体的结合，能源行业从数据收集到优化决策的智能化

业信息智能分析提出重大需求，呈现广泛、持续增长的发展态势。 产业发展决策：广阔的社会需求 关键核心技术突破 创新链产业链融合 科技创新体系优化 产业创新生态营造 技术创新路径规划 数字化转型方案 智能制造升级 绿色低碳发展 技术竞争态势分析 市场机遇识别 产品创新方向 竞争优势构建 产业发展战略规划 新兴产业布局指导 产业能级提升路径 未来产业培育方向 产业链风险预警 式，提供产学研精准合作一站式服务， 打 通了四链融合落地最后一公里 应用实例：市域四链融合决策应用实践 • 构建四链融合指数 • 构建企业成长模块 • 构建四链融合精准对接模 型 绍兴市创谱数字化应用平台 宁波市产业链智能创新平台 特色 创新 特色 创新 57 杭州市成果转移转化服务平台 • 成果转化大模型 • 企业需求预测模 型 • 报告智能生成模型 • 成果需求推荐模 产业发展基础和规 划，结合建设运营方已有的产品和经验，选取机器人产业链招商为切入点，建设全球机器人产业知识中心和产业 链精准合作平台 60 宁波市高新区新材云创新材料科创大脑 • 建立数字化产业监管模式 • 构建综合资源服务体系 • 构建线上产业交流平台 产业集群四链融合决策应用实践 • 家电知识问答大模 型 • 用户决策树构建模 型 • 赛道甄选 5A 模型 •

...................................................145 1. 引言 随着金融科技的迅猛发展，传统金融银行业面临着前所未有的 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 此外，DeepSeek 还具备高度的可扩展性和灵活性，能够根据 银行的具体需求进行定制化部署，确保与现有系统的无缝集成。通 过引入 DeepSeek，金融银行不仅能够提升自身的核心竞争力，还 能在数字化转型的浪潮中占据先机，实现可持续发展。 1.1 DeepSeek 技术概述 DeepSeek 是一种基于深度学习和自然语言处理（NLP）技术 的先进人工智能平台，旨在通过高效的算法和海量数据训练，提升 在金融银行业务中，随着全球经济的快速发展和客户需求的日 益多样化，金融机构面临着前所未有的挑战。首先，市场竞争的加 剧迫使银行不断提升服务质量以吸引和保留客户。传统的业务模式 已无法满足现代消费者的期望，尤其是在数字化和个性化服务方 面。其次，监管环境的复杂性要求银行在合规性和风险管理上投入 更多的资源，以确保业务操作的合法性和透明性。此外，技术创新 的快速迭代对银行的技术基础设施提出了更高要求，如何有效整合

力调 度”“数据主权治理”“垂直场景深度适配”三大主线展开。 越来越多的企业核心数据正在向云数据中心迁移，计算密集型任务处理能力与弹性资源供给能力 正成为云服务商的核心竞争力。面对企业客户的数字化转型需求，减少延迟和工作负载可移植性 将是客户的关键优先事项，为垂直特定数据类型提供量身定制的云服务将创造有利的竞争优势。 云提供商须为跨行业数据采集、存储和计算需求的大幅增长做好准备。 在 加 载、安全等事务。企业云计算客户不仅对算力密度有极致追求，还期望通过连接性能和存储技术 等多个方面的协同进步，实现数据库、大数据等服务平台的性能跃升。在IDC面向全球1350家企 业所做的数字化进程与业务成果调研中，应用的可用性、综合安全性、应用的性能等都成为企业 核心关注的目标。 趋势：云服务能力持续跃升 加速企业数智化转型与创新 01 IDC预计，云数据中心数据增长在2025年为58 信身份认证、反洗钱、终端安全等，为中国、印尼等 14 个国家和地区的 70 余家合作伙伴提供技术服 务。ZOLOZ RealId 产品采用深度学习模型提供实人认证、人脸识别、证件核验等组合能力，帮助客 户解决数字化渠道下实人认证相关的体验和安全问题，应用于金融业务核身、人证核验、人脸登录等 多种场景。 业务痛点： 让金融机构能够快速构建专属的智能体，以“数字员工”的身份处理客户咨询、执行交易、分析报告、