是加强细化场景适配，精准区分数据的温冷热属性，科学规划不同 类型算力中心在枢纽节点的布局与功能定位；鼓励业务场景按“时延 敏感度”分级施策：强实时、低延时任务需求就近部署，可离线、并 行型任务优先通过“运数据”部署在绿电富集区，推动“算随电走、数 随算流”的高效协同。三是畅通网络联接，大幅提升网络带宽和可靠 性，降低传输时延。四是政策激励协同，建立“发放-使用-评估-优化” 的闭环管理机制，保障政策精准有效落地；同步构建动态调整、分 管控，严格控制新建大型算 力中心 PUE，提升设备能效，推广应用高效 IT 设备、高效电源模块、 热回收技术等；推进老旧算力中心节能改造。二是优化能源结构， 加大算力中心使用绿电的比例，推动东、西部绿电资源与算力需求 匹配，鼓励算力中心参与绿电交易、碳交易机制，鼓励“源网荷储” 一体化数据中心园区建设。三是推广 AI 节能，利用人工智能技术优 化算力中心制冷、电力分配和负载调度，实现精细化管理节能。

Proxy Token限流 Cache / RAG Tools/MCP Server OTel API Gateway OTel API 管理 流量防护 WAF防护 服务发现 绿网/敏感信息过滤 MCP Server 工具集 Higress AI 网关架构 AI开发插件集 AI安全防护 多模型适配 LLM缓存 提示词模板 提示词装饰器 请求/响应转换 向量检索

提高模型训练的有效性。  模型选择：根据任务需求，选择合适的深度学习算法，如 CNN、RNN 或 Transformer 架构，并进行模型的优化。  训练与验证：使用大规模数据对模型进行训练，并通过交叉验 证等方法评估模型性能。  部署与监测：将训练好的模型部署到系统中，进行实时监测与 反馈，适时调整模型策略。 表格 1 展示了各种深度学习模型在铁路沿线应用中的适用性对 比： 模型类型 适用任务 软件进行数据的预处理和分析，例如清洗数据、处 理缺失值、标准化等。 3. 使用 GIS 模型构建工具，依据需求进行三维场景的建模，并 进行参数设置。 4. 通过 GIS 的可视化功能，展示模型结果并进行对比分析，验 证模型的准确性。 5. 定期更新 GIS 数据库，确保模型反映最新的现状和变化，为 后续分析提供持续支持。 通过以上方法，GIS 在铁路沿线实景三维 AI 大模型的应用能有 效提升模型的准确性和实用性，为铁路项目的规划和决策提供重要 bug 修复，并在修复完成后 及时进行回归测试，确保功能的修改没有产生新的问题。 为了增加测试的全面性，我们还将结合不同的测试方法如白盒 测试、黑盒测试、集成测试和系统测试，对系统进行多角度的验 证。白盒测试将侧重于代码的逻辑实现，确保每个功能模块中的代 码能够正确执行，而黑盒测试则将重心放在用户能够直观体验到的 功能上，确保用户交互无障碍。 此外，我们将考虑到用户实际使用环境的多样性，制定模拟不

模型处理非结构化文档，中间层构建审计知识图谱实 现条款关联，应用层则部署风险预警、抽样推荐等具体功能模块。 某试点项目数据显示，该方案使应收账款函证程序的耗时缩短 57%，同时将异常交易检出率提升 31%。这种提升不仅来自算法优 势，更源于对审计工作流的深度重构—— 例如将函证地址验证与工 商登记数据库实时对接，自动标记异常注册地。 值得注意的是，审计智能体的部署必须遵循严格的质控标准。 我们设计了双重校验机制：所有 200+ 典型管理建议书的模板结构 2. 实施上下文敏感的文本分类： - 合同条款风险等级预测（F1=0.89 ） - 管理层声明书的情感倾向分 析（准确率 91.2% ） - 函证回函的异常模式检测（AUC=0.93） 实际部署考量 1. 计算资源分配： - 实体识别模块部署在 CPU 环境（16 核/32GB 内存）实时响应 - 深度语义模型运行在 T4 GPU 据流能否完整跑通，重点检查异常数据（如缺失字段、特殊字符） 的容错处理 3. 性能调优：通过 JMeter 进行压力测试，针对高并发 场景优化数据库连接池配置（如 HikariCP 参数调整） 4. 安全验 证：执行渗透测试，包括 SQL 注入检测、模型 API 的 DDOS 防护 测试，确保符合 ISO 27001 标准 最后进行为期 2 周的灰度发布，先选择 5%的实际审计项目进 行平行运行，通过

执业证书编号： S0740520060001 联系人：蒋丹 Email ： jiangdan@zts.com.cn | 证 券 研 究 报 告 | 2 0 2 5 . 03 . 1 3 专 业 ｜ 领 先 ｜ 深 度 ｜ 诚 信 中 泰 证 券 研 究 所 n DeepSeek 开源使金融机构能够轻松获得前沿模型能力，且大幅降低部署成本。其通过对训练方式、算法架构和推理方 市场有风险，投资需谨慎。在任何情况下，本公司不对任何人因使用本报告中的任何内容所引致的任何损失负 任何责任。 n 投资者应注意，在法律允许的情况下，本公司及其本公司的关联机构可能会持有报告中涉及的公司所发行的证 券并进行交易，并可能为这些公司正在提供或争取提供投资银行、财务顾问和金融产品等各种金融服务。本公 司及其本公司的关联机构或个人可能在本报告公开发布之前已经使用或了解其中的信息。

地为北 京、南昌）、互联网接入服务业务（北京、南昌）、信息服 务业务（不含互联网信息服务）（全国）（增值电信业务经 营许可证有效期至2025年06月18日）；信息服务业务（仅限 互联网信息服务）（不含信息搜索查询服务、信息即时交互 服务）（增值电信业务经营许可证有效期至2025年09月09 日）。（市场主体依法自主选择经营项目，开展经营活动； 互联网数据中心业务（机房所在地为北京、南昌）、互联网 经营范围 开发办公软件；销售自行研发的软件产品；计算机系统集 成；技术服务、技术咨询；批发计算机软、硬件及辅助设 备、通信产品；货物进出口、技术进出口；（不涉及国营贸 易管理商品；涉及配额许可证管理商品的按照国家有关规定 办理申请手续）；设计、制作、代理、发布广告；出版物批 发。（市场主体依法自主选择经营项目，开展经营活动；依 法须经批准的项目，经相关部门批准后依批准的内容开展经 营

过拟合。我们将数据集划分为训练集、验证集和测试集，比例为 7:2:1。通过交叉验证，我们能够更准确地评估模型在不同数据子 集上的表现。此外，我们使用早停法（Early Stopping）来监控验 证集上的性能，当验证集上的损失函数不再下降时，提前终止训 练，以防止模型过拟合。 在优化算法选择上，我们采用 Adam 优化器，并结合学习率衰 减策略，以加速收敛并提高模型精度。具体来说，初始学习率设置 觉变化、操作成功或失败的系统提示等，确保用户能够及时了解操 作结果。此外，系统应提供详细的帮助文档和在线支持，帮助用户 解决使用过程中遇到的问题。 考虑到银行系统的安全性要求，界面设计还应包含多层身份验 证机制，如密码输入、图形验证码、指纹识别等，确保用户账户的 安全。同时，系统应记录用户操作日志，便于事后审计和问题追 踪。 以下是一些关键的界面设计要素：  导航栏：提供清晰的主菜单和子菜单，方便用户快速切换不同 管要求。测试内容包括数据加密、访问控制、隐私保护等方面，以 防范潜在的安全风险和数据泄露。 最后，评估模型与现有银行系统的集成效果，确保其能够无缝 对接并支持业务流程的自动化。通过接口测试和系统集成测试，验 证模型与核心银行系统、CRM 系统、风险管理系统等的兼容性和 协同工作能力。 为确保测试结果的可靠性和可重复性，测试过程中将采用以下 方法： - 单元测试：对模型的各个模块进行独立测试，确保基本功

首先通过图像预处理模块对输入图 像进行去噪、增强和校正，以确保图像质量满足后续分析要求。随 后，系统利用预训练的深度神经网络模型对图像中的关键信息进行 提取和识别。例如，在身份验证场景中，DeepSeek 可以从身份证 照片中准确提取姓名、身份证号码、出生日期等关键信息，并与数 据库中的记录进行比对。此外，DeepSeek 还能够识别票据上的金 额、日期、签章等内容，自动完成票据的真伪验证和录入工作。 为了 加 可靠的保护。 此外，DeepSeek 还具备高度的可扩展性和定制化能力，能够 根据不同银行的具体需求进行灵活调整。例如，在跨境银行业务 中，DeepSeek 可以根据不同国家和地区的身份证格式、票据样式 等，快速适配和优化识别模型，确保全球范围内的业务无缝衔接。 总之，DeepSeek 的图像识别与处理技术为金融银行领域提供 了高效、精准、安全的解决方案，帮助银行在数字化转型过程中实 数据采集与预处理：确保数据质量和完整性，处理缺失值和异 常值，进行数据标准化。  特征工程：提取具有预测能力的特征，采用自动化特征选择工 具结合业务经验进行筛选。  模型选择与训练：根据业务需求选择合适的算法，采用交叉验 证和自动化超参数调优技术。  模型评估与验证：使用多种指标全面评估模型性能，通过模拟 测试验证模型实用性。 通过上述步骤，确保模型开发与训练的科学性和可行性，最终 实现 DeepSeek 在金融银行领域的成功应用。

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