采用了分布式存储与并行计算架构，能够处理 PB 级别的数据，确保了在大规模数据集上的高效运算能力。针对 金融行业的特殊需求，DeepSeek 特别优化了时间序列分析模型， 能够对股票价格、汇率变动等金融市场数据进行精准预测。 在自然语言处理领域，DeepSeek 集成了最新的 Transformer 架构，支持多语言、多维度的文本分析，能够自动识别银行业务中 的关键信息，如合同条款、客户反馈等，并进行情感分析与风险预 在图像识别技术上也具有显著优势，特别是 在支票识别、签名验证等场景中，通过卷积神经网络（CNN）与迁 移学习相结合，实现了高精度的自动化处理。 为提升模型的鲁棒性与适应性，DeepSeek 还引入了增强学习 技术，通过模拟金融市场的动态变化，不断优化算法策略。例如， 在资产配置与风险管理中，DeepSeek 能够通过增强学习模型，自 动调整投资组合，以应对市场波动。以下是一些关键技术的具体应 用场景：  大数据处 通过整合多源数据并运用先进的机器学习算法，能 够对市场风险进行精准预测，帮助银行及时识别潜在风险并采取相 应的应对措施。具体而言，DeepSeek 的市场风险预测方案可以从 以下几个关键方面展开： 首先，系统通过实时监测全球金融市场数据，包括股票、债 券、外汇、大宗商品等资产的价格波动、流动性变化以及宏观经济 指标。这些数据经过清洗和预处理后，输入到深度学习模型中，用 于识别市场趋势和异常波动。模型能够捕捉到非线性和复杂的市场

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。 数据采集 互联网 数据 行内结构化 数据 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、

等七部门联合印 发《关于扎实做好科技金融大文章的工作方案》 （下称《工作方案》）。 《工作方案》以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，加强基础制度建设，健全 激励约束机制，推动金融机构和金融市场全面提升科技金融服务能力、强度和水平，为各 类创新主体的科技创新活动提供全链条全生命周期金融服务，精准支持国家重大科技任 务、科技型企业培育发展、战略性新兴产业发展和未来产业布局、传统产业技术改造和基 责能力，辅助提示事故责任免除情形与理算准确性风险，提升客户体验、挤压理赔渗漏。 （3）投研报告助手 目前投研端面临以下问题：券商报告阅读、理解、分析耗时长且繁琐；报告质量不一， 影响准确判断；金融市场快速变化，人工分析数据时效性不足；海量数据库下，人工分析深 度可能不够。投研报告助手依托大模型，实现券商报告阅读、理解与分析，提升研究员研报 解读与分析的效率，降低报告筛选分析难度，提高工作效率，进而提高投资决策效率，把握

第三阶段：上线部署与持续监控，模型正式上 线后，建立实时监控机制，确保系统运行稳定，并根据反馈进行持 续优化。 通过本项目的实施，银行将能够在智能化、自动化及风险管理 等方面取得显著提升，从而在竞争激烈的金融市场中保持领先地 位。 1.3 项目范围 本项目旨在将 Deepseek 大模型部署于银行系统，以提升银行 在客户服务、风险控制、数据分析等方面的智能化水平。项目范围 涵盖从需求分析、模型部署到系统集成及后期维护的全流程。具体