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 阶段的任务和时间节点；组建专业的项目团队，包括数据科学家、 软件开发工程师、系统架构师等；建立有效的沟通机制，确保项目 各方的信息对称和及时反馈。 具体任务分解如下： - 需求分析与模型定制：根据银行业务需 求，定制和优化 Deepseek 模型； - 模型部署与优化：设计部署方 案，优化模型参数，确保高效运行； - 系统集成与接口开发：将模 型集成到现有系统，开发 API 接口； Deepseek 大模型需要首先明确需求，以确 保解决方案能够满足银行业务的复杂性和安全性要求。银行业的特 殊性决定了其对数据处理、模型精度、响应时间以及合规性有着极 高的要求。因此，需求分析应从功能性需求、性能需求、安全需求 以及合规性需求四个方面展开。 首先，功能性需求方面，Deepseek 大模型需要支持多样化的 银行业务场景，包括但不限于客户服务、风险评估、反欺诈、智能 推荐和信

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 .......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 方案。 DeepSeek 的核心优势在于其深度学习和人工智能技术的深度 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 金融银行业务的智能化水平。该技术通过多层次的神经网络模型， 能够自动提取、分析和处理复杂的金融数据，从而为银行和金融机 构提供精准的业务决策支持。DeepSeek 的核心优势在于其高精度 的预测能力和强

建议关注：宇信科技、京北方、天阳科技、长亮科技、百融云等。 n 风险提示 ： AI 技术落地不及预期、竞争加剧、信息更新不及时等。 2 核心观点 DeepSeek 开源、低成本、强推 理 助推银行业应用 1 n DeepSeek 模型在 Post-Train 阶段大规模应用了强化学习方法。 R1 使用了冷启动 + 大规模强化学习方法， R1-Zero 版 本模 型使用纯强化学习方法。随训 资料来源：中泰证券研究所 13 n 降本增效场景通常基于大模型的生成能力，进行人力替代或赋能，在银行业 AI 应用场景中落地最早。 n 商业银行主要通过人工客服和智能客服两种方式为客户提供咨询服务。人工客服工作强度高、处理和响应时间相对较长， 而当下智能客服难以覆盖全部服务场景。如工商银行在远程银行业务中将知识搜索与大模型生成能力结合，实现基于实 时通话向坐席人员主动推送答复话术或知识的能力。 ，充分释放开发者的价值。未来可能会由 AI 承担部分基础工作， 而开发者则转向更高层次的 架构设计和业务规划，专注于更复杂、更创造性的任务， 如架构设计、算法优化或用户体验创新。 n AI 编程在银行业可有效赋能内部研发。从具体用例看， 澳新银行对 1000 名软件开发人员进行了为期六周的 AI 编程助手试 用实验。实验发现，当软件开发人员使用 AI 编程助手时，平均生产率提高 42% ，代码质量提高

• 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 • 预期效益与 ROI 分析 • 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 成，降低整体集成风险，同时便于后续的功能扩展和优化。 实时数据处理能力 04 结合流式计算框架（如 Apache Kafka 和 Flink ），实现大 模型对实时数据的快速处理和分析，满足银行业务对实时 性的高要求。 GPU 集群优化 算力动态调度 混合云架构 成本控制与优化 针对大模型的高计算需求，配置 高性能 GPU 集群，并通过优化算 法和并行计算技术，最大化利用 硬件资源，提升模型训练和推理 图谱，涵盖银行的核心业务、客户、 产品等信息。 动态知识图谱可应用于智能客服、风 险预警、精准营销等多个场景，提升 银行的智能化水平和业务效率。 基于大模型的实时学习能力，知识图 谱能够动态更新，及时反映银行业务 和市场的变化，确保知识图谱的时效 性和准确性。 基于大模型的动态知识图谱生成 应用场景 合规性审计 定期进行数据安全和隐私保护的合规性审计，检查 数据治理和知识图谱构建过程中的合规性，确保符

观察对象 3 ...... 观察对象 1 观察对象 2 人工智能 金融产品 用智慧发现信息价值 Discover information 互联网金 融 风控产品 上市公司 银行业 新产品 用智慧发现信息价值 Discover information 自由定义观察角度 关注对象配置：用户可以自由配置自己所关注 癿对象。 关注领域配置：用户可以自由配置自己所关注

—————-|———————————–|————| | 增值税专用 发票 | ” ” 包含 增值税专用发票 标题及 12 位代码 | 高 | | 银行回单 | ” ” 出现 银行业务凭证 及银行 LOGO | 中 | | 采购合同 | ” 包含 合同协 ” 议 及双方签章页 | 低 | 对于复杂场景，系统采用两级分类策略：先通过关键词匹配进 行粗分类，再使用基于