人行利率政策发布 ; 银行间同业拆放利率 ; 债券回贩 价 格 ; 债券发行量 ; 债券违约信息 ; 债券发行量 境内网站 新华社、外汇管理局、证监会、上交所、 深交所、东斱财富网等财经网站 境外网站（英文） 路透、彭博、纽交所、纳斯达克等境外网 站 利用全斱位高敁癿大数据采集技术，提供多来源、多渠道、 多时敁、 多类型数据癿获取和收集工具和 手段，实现数据癿全面融合。

持稳健的表现。具体而言，DeepSeek 使用了深度 Q 网络 （DQN）和策略梯度方法，结合风险控制模块，确保交易策略在 收益和风险之间的平衡。 此外，DeepSeek 还整合了自然语言处理（NLP）技术，对新 闻、社交媒体和财经报告等文本数据进行情感分析和主题建模。通 过 BERT、GPT 等预训练语言模型，系统能够从非结构化文本中提 取市场情绪和事件影响，并将其量化纳入交易信号生成过程。例 如，当市场情绪极度悲观时，系统会自动调整仓位以规避潜在风 程，提高开发效率，减少调试和维护时间。 第三，数据获取和处理成本的优化。选择性价比高的数据源， 避免过度依赖高成本的实时数据。可以通过多源数据融合和历史数 据分析，降低对高频数据的需求。例如，结合使用免费的雅虎财经 数据和付费的 Wind 数据，既保证数据质量又控制成本。 第四，人力资源成本的管理。组建精干的开发团队，合理分配 任务，避免人力浪费。可以通过培训和技能提升，提高团队成员的 复用率和效率。

系统，实现了智能投顾服务的升级。该系统可自动解析客户 风险测评问卷，结合持仓数据生成个性化资产配置建议，响应速度 从原来的 24 小时缩短至实时响应。在试运行阶段，客户满意度提 升 27%，理财经理工作效率提高 40%。关键实现路径包括：通过 API 对接客户数据库，建立客户画像向量库；部署意图识别模块处 理自然语言查询；配置合规检查中间件确保输出符合监管要求。 零售行业典型案例显示，某跨国快消品牌利用

模块实施需部署数据质量监控看板，实时跟踪关键指标：采集 成功率（≥99.9%）、预处理耗时（单凭证<50ms）、字段完整率 （核心字段 100%）。对于金融级审计场景，需支持 GB/T 24589- 2022 财经数据标准，并在预处理环节内置审计钩子（Audit Hook）机制，确保所有数据变更留痕可审计。 3.1.2 模型训练与优化模块 模型训练与优化模块是 DeepSeek 智能体的核心组件，通过高

规划能力、保险执行能力、 保险知识5个能力胜和率达71.08%；已通过《中国人身保险从业资格（CICE）》 《保险从业人 员资格考试》 《保险代理人资格考试》等5类考试，平均分76分；通过由上海财经大学推出的 FinEval评测，平均得分81.4分，达到行业领先水平。 未来在项目二期（2024.09-2025.12），中国太保将通过技术升级重点解决以下三点不 足：一是主要使用书本知识对保