DeepSeek 银行部署加速， AI 金融应用迎来跃迁 分析师：闻学臣 执业证书编号： S0740519090007 分析师：王雪晴 执业证书编号： S0740524120003 分析师：苏仪 执业证书编号： S0740520060001 联系人：蒋丹 Email ： jiangdan@zts.com.cn | 证 券 研 究 报 告 | 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 法 的工程化优化大幅降低了部署成本。近期采用大规模 RL 训练方法的阿里 QwQ-32B 等模型也在缩小规模的同时达到了 DeepSeek R1 671B 的应用效果，有望进一步催生银行落地应用。 n 我们认为金融行业人工智能的应用价值大体可以分为三个层次： with Data and Model Scaling ，中泰证券研究所 11 多模态： Janus-Pro 等开源多模态模型有望进一步提升应用能 力 理解金融应用的“降本增效 - 价值创 造 - 决策赋能”三个层次 2 n 我们认为金融行业人工智能的应用价值大体可以分为三个层次： 降本增效，价值创造与决策赋能。其中当下应用最广 泛的是降本增效， 即 AI 对简单人力的替代，具体场景可能包括

DeepSeek 在金融银行的应用方案 2025 年 02 月 21 日 目 录 1. 引言...............................................................................................................6 1.1 DeepSeek 技术概述................ .......................................7 1.2 金融银行业务挑战................................................................................9 1.3 DeepSeek 在金融银行的应用前景........................................ 2.4 数据挖掘与分析..................................................................................20 3. 金融银行应用场景......................................................................................22 3.1

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 所未有的变革机遇，通过提 升数据处理能力、优化决策 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 • 企业架构建模通过将战略目标分解为具体的业务和技术路径，确保银行数字化转型战略的有 效实施。 • 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。 干预措施，有效降低欺诈风险。 自适应模型优化 大模型具备自我学习和优化的能力， 能够根据不断变化的欺诈手段和风 险特征，动态调整风控策略和模型 参数，确保系统始终处于最优状态， 适应复杂的金融环境。 客户行为深度分析 大模型能够基于客户的实时行为和市场变化， 预测其未来的财务需求和投资倾向，为财富管 理顾问提供前瞻性建议，提升客户满意度和忠 诚度。 动态需求预测 智能化资产配置

人工智能技术在智能投顾中癿应用 神州泰岳 张瑞飞 金融资讯大数据服务 用智慧发现信息价值 Discover information 用智慧发现信息价值 Discover information 金融资讯大数据 利用人工智能分析挖掘技术，针对金融市场信息获取和分类需求，实现金融资讯大数据癿采集、检索、 分析、挖掘、推送等应用。 分析师：庞琳琳 发行股数： 14,780 万股 发行单价： 42.16 元 / 股 募集金额： 62.3 亿元 --- 研报名称：尘埃落地，水处理巨头再起航 2. 分析师：邵琳琳 定增对象：国开金融 ---- 研报名称：定增入股漳州发展，再度演绎武 控模式 3. 分析师：邵建军 定增时间： 8 月 15 日 募集金额： 61.87 亿元 ---- 研报名称：巨额定增完成 静待业绩释放 研报名称：牵手国开行， PPP 巨头起航 4. 分析师：霍也佳 模式名称： PPP 模式 --- 研报名称：牵手国开行， PPP 巨头起航 数据分析 用智慧发现信息价值 Discover information 金融资讯功能模块 企业搜索 舆情监测 用智慧发现信息价值 Discover information 系统管理 专题分析 简报 资讯 用智慧发现信息价值 Discover information

大模型技术 深度赋能保险行业白皮书 （2024） 阳光保险集团股份有限公司 清华大学五道口金融学院 中国保险学会 科大讯飞股份有限公司 2024年10月 PREFACE 前 言 � 在人类科技发展的历史洪流中，2023年无疑是大模型技术取得突破性进展的元年。 ChatGPT的问世，如同一颗石子投入平静的湖面，激起了全球科技领域的滔天巨浪。它不 仅深刻改变了人机交互的方式，更预 个性化、高效、便捷的保险服务，推动保险行业向更高质量、更高效率、更高附加值的方向 发展。 在全球金融格局深刻调整、中国经济高质量发展的背景下，保险业作为国民经济的重 要支柱和风险管理的重要力量，必须紧跟时代步伐，把握科技革命的历史机遇。我们希望通 过本白皮书的发布，为保险业做好科技金融和数字金融两篇大文章提供有力支持，推动保 险行业从科技赋能向科技引领的转变。同时，我们也呼吁行业同仁和合作伙伴加强交流与 应用：日益广泛深入，多领域齐头并举 1.1.4.1 行业应用日益深入 �� （1）金融行业 在金融领域，大模型的应用逐渐从简单的运营支持向核心业务场景延伸。各大银行和 金融机构纷纷推出自己的AI大模型，如工行的AI大模型技术已实现56个新增业务场景落 地应用。同时，奇富科技、蚂蚁集团等也发布了针对金融行业的专属大模型，如奇富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

..................................................................................172 1. 项目概述 在当前金融科技的迅速发展中，银行系统面临着处理大量复杂 数据和提供高效服务的挑战。为了应对这些挑战，本项目旨在部署 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 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 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 定严格的数据安全和隐私保护策略，确保符合金融行业的监管要 求；最后，通过持续的性能监控和优化，保障大模型在实际运行中 的稳定性和效率。 在项目启动前，我们已对多家银行的业务需求和技术现状进行 了深入调研，总结出以下关键问题： - 客户服务场景中，传统客服 系统的响应速度和准确性不足，导致客户满意度下降； - 风险管理 领域，现有模型在复杂金融场景中的预测精度有待提升； - 运营优

过协同创新升级全栈服务品质，同时也利用自身融合发展的经验优势，助力企业积极开展国际化 布局。 �� 1.1 技术全面升级，为复杂的企业在线业务提供保障 企业在线业务的受众范围和功能复杂度在快速增加，在金融交易、电商直播、实时游戏等场景 下，服务端动辄需要支持百万级并发连接和毫秒级响应要求，应对海量的网络协议处理、页面加 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 云计算的安全性与稳定性直接影响用户信任度，任何数据泄露或业务中断均可能导致灾难性后果。 数据安全性⸺信任与合规的双重考验：云计算的多租户架构和分布式存储特性增加了数据 被跨域非法访问的风险，在金融、医疗、零售等场景中，数据泄露可能引发灾难性后果。此 外，跨境数据传输需满足各国严格的法规要求，稍有不慎便可能面临巨大的风险。 应用稳定性⸺AI与线上业务的双重冲击：AI应用的普及加剧了云计算的不确定性。模型训 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、 管理风险： 性能瓶颈： 复杂的金融问答、海量报告的即时分析，要求大语言模型具备极低的响应延迟，保障 客户体验和交易机会。 精准度挑战： 金融场景对信息的解析和意图的理解要求“零容错”。智能体必须在纷繁复杂的金

6 万亿美元。海外以美国为例，相关政策出台时间较早， 人工智能领域发展更加成熟，许多智能体应用已在服务各类企业。并且美国有意 与人工智能强国组成战略伙伴，共同发展 AI 科技。智能体发展能推动政府、金融、 制造、能源、医疗、零售等行业的智能化应用向多模态和跨模态转变。  投资建议：我们认为未来智能体（AI Agent）的前景十分广阔，随着大模型的发展， 智能体将从概念走向实际应用，成为各行业的重要助力。通过多模态大模型，智 化进程仍面临成本挑战，特别是在智能体交互过程中出现的错误循环和高 token 消耗问题。另外，中国政府积极推动人工智能的发展，各地相继出台相关政策。 预计到 2026 年，中国人工智能市场规模将超过 260 亿美元，将在政府、金融、 制造、能源、医疗、零售等多个领域实现智能化应用。结合国家政策支持以及各 大企业的积极投入，智能体技术将不断进步，特别是在算力快速增长的背景下， AI Agent 的发展前景更加可期。多模态智能体的出现，将进一步推动各行业智能 类型 具体描述 应用领域 基于效能的 Agent 基于效用的 Agent 在具有多种潜在结果的复杂决策环境 中表现出色--比如平衡不同风险以做出投资决策，或者 权衡价格与成本。 金融交易、价格追踪系统、智 能电网控制 基于目标的 Agent 基于目标的 Agent 会评估和规划行动，以实现它们的目 标。与其他类型的智能 Agent 不同的是，它们能够将前 瞻性和战略规划结合起来，朝着特定的结果前进。

渗透到各产业领域，区域间的数字经济发展差距却愈发凸显。东部 沿海地区凭借深厚且完备的产业基础、超前的科技创新能力以及发 达的基础设施网络，得以率先深度应用数字化技术，在智能制造、 智慧物流、数字金融等新兴领域取得了显著成效。而中西部地区在 产业数字化转型的道路上相对滞后。尽管国家已出台了多项政策支 持中西部地区的数字经济发展，但由于起步晚、底子薄，这些地区 在人才储备、技术创新以及资金投入等方面仍相对不足。中西部地 综合算力指数 9 大模型技术不断创新，推动应用场景加速向千行百业与垂直场 景渗透延伸，人工智能与实体经济持续深度融合，其催生的经济效 益与社会价值日益凸显。在金融领域，通过大模型技术实现精准分 析海量数据，助力金融机构优化风险评估、提升决策效率，降低运 营成本的同时，为客户提供更个性化的服务体验。在医疗行业，大 模型技术通过深度参与医学影像诊断、疾病预测与药物研发，辅助 医生提 为广东省、江苏省、河北省、 北京市、内蒙古自治区、上海市、贵州省、福建省、山东省、浙江 省，具体情况详见图 10。 综合算力指数 21 存力 Top10 东部地区占八成，仍是数据存力的核心承载区。广 东电子商务、金融科技等产业发达，产生大量数据，企业需提升存 力规模和质量以满足高效存储和快速调用需求。江苏企业数字化转 型程度高，对数据存储需求大且标准高，从而推动了省内存力发展。 河北紧抓京津冀协同发展的机遇，张家口、廊坊等地建设大数据产

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 得了显著成效，大幅提升了患者的就医体验。  智能风控提升信贷审批效率 25%的年复合增长率增长，这为大模型 SaaS 平台的开发提 供了广阔的市场空间。 在 AI 行业中，大模型 SaaS 平台的目标客户主要包括但不限于 中小企业、金融机构、医疗健康、教育和电商等各类行业。中小企 业希望通过成本相对较低的 SaaS 服务，降低技术门槛，实现智能 化转型；金融机构和医疗健康行业则需要依赖大模型提升风控、数 据分析与决策支持能力；而教育和电商行业则借助人工智能优化用 户体验及个性化推荐。 争环境及客户特征，从而制定出更为精准的市场策略。在人工智能 行业中，主要可以按照行业用途、企业规模、技术应用和地域特征 来进行细分。 首先，按照行业用途，人工智能可以广泛应用于以下几个细分 领域： 1. 金融服务：包括风险评估、信贷审批、客户服务自动化等，通 过大模型分析交易数据和客户信息，提升服务效率和准确性。 2. 医疗健康：利用大模型进行医学图像识别、基因组学分析、个 性化治疗方案规划等，助力医生提高诊断准确率及治疗效果。