金融贷款评估引入 DeepSeek 应用方 案 目 录 1. 引言...............................................................................................................5 1.1 金融贷款评估的背景与挑战.............................. ....13 2.2 DeepSeek 在金融领域的应用现状....................................................16 2.3 DeepSeek 与机器学习的关系............................................................17 3. 金融贷款评估的传统方法.............. ..................................................................................28 4. DeepSeek 在金融贷款评估中的应用方案.................................................30 4.1 数据收集与预处理........................

Al 在客服体系的应用实 践 京东金融 ID Fingnce 京东金融定位 服务于金融机构的科技公司 助力金融行业提升效率降低成本增加收入 京东金融 JD Finance 遵从 金融本质 为金融 行业服务 以技术 为手段 以数据 为基础 · 十余年联络中心 建设经验 · 服务京东金融所 有渠道 · 前 Siri 科学家团队， 专注语音算法研 究 · · 国内顶尖 AI 团队 · 专业模型训练师 团 队 京东金融 JD Finance 智能客服团队介绍 北京总部 Al 研究 院 美国硅谷 京东金融客服体系 AI+ 数据 + 语音 动 6 月 客服机器人上线 CRM 上 线 京东金融 JD Finance 2017 年 9 月 智能语音平台上线 2015 年 3 月 在线客服上线 2018 年 5 月 智能质检 上线 2015 年 5 月 语音客服上线 2013 年底 京东金融成立 关于我们 一、客服机器人 —— 如何更好发挥 Al+ 数据优势? 京东金融 JD Finance 核心技术 > 深度神经网络

项目编号： 金融银行业务 DeepSeek AI 大模型智能体 建 设 方 案 目 录 1. 项目背景与目标.................................................................................................8 1.1 金融银行业务智能化转型需求...................... ...........................................9 1.2 DeepSeek 大模型在金融领域的应用潜力...........................................11 1.3 项目目标与预期成果.................................................................... .........................................................................................93 6.1.1 金融术语与业务规则注入............................................................95 6.1.2 场景化微调（如信贷审批、投资建议）...

股 票 研 究 公 司 首 次 覆 盖 证 券 研 究 报 告 股票研究 / [Table_Date] 2025.09.11 AI Agent 和智能金融大数据服务打造新 成长曲线 高伟达(300465) [Table_Industry] 计算机/信息科技 [Table_Invest] 首次覆盖 评级 AI Agent 和智能金 融大数据服务打造新成长曲线。 投资要点： [Table_Summary] 首次覆盖，给予“增持”评级。公司积极推进与蚂蚁合作，聚焦银 行信贷场景，探索金融 AI Agent 落地，我们预测公司 2025-2027 年 EPS 分别为 0.10、0.25、0.52 元。我们结合 PE 和 PS 估值方法，参 考可比公司，考虑公司创新业务的成长空间，最终给予公司 给予公司 2026 年 目标价 30.69 元，首次覆盖，给予“增持”评级。 公司是深耕 20 余年的老牌银行 IT 服务商。公司成立于 1998 年， 作为我国最早一批专业从事金融业软件开发及 IT 服务的企业，经 过多年经营和沉淀，公司积累了一批以银行业为主，涉及保险、证 券、基金、信托、融资租赁等行业的优质客户，信贷及风控管理系 统、核心业务系统、CRM 及 ECIF 等解决方案均具有较强市场竞争

发布单位：清华大学五道口金融学院 金融发展与监管科技研究中心 前言 价值 一、价值：产业链数字化协同痛难点的可能解决方案 3 1.1 产业链数字化协同的现状及痛点 18 - 1 - 在全球数字货币竞争的大背景下，加密货币、稳定币、央行数字货币（CBDC）等快速兴起， 为现有货币金融体系改革提供了新的思路与可能。我国数字人民币的研发试点走在全球主要 大国前列，目前数字人民币（e-CNY）已在多个城市和地区进行推广测试，初步具备了安全 可靠的技术基础，是当前全球最为领先的 CBDC 数字人民币支付即结算、可编程等技术特性，是其在推动数字经济、加速产业升级，以 及深化产业数字化转型方面的关键推动力。数字人民币在产业端的应用对中国经济高质量发 展及对外开放具有战略性作用。作为国家战略级金融基础设施，数字人民币在促进数字经济 发展，推动数字经济与实体经济深度融合，利用数字技术优化产业链资金流转效率等方面具 有显著优势。在产业链协同领域数字人民币的价值尤其巨大，其应用不仅是技术层面的突破，

垂直领域大模型或成细分领域公司 AIGC 发力方向，金融领域已率先 落地。垂直 AI 大模型专注于特定的行业、领域或场景，且能够依托行业数据 与知识壁垒，并为企业提供更准确、专业的解决方案，更好满足用户在某个领 域的需求，有望成为后续细分领域企业的发力方向。彭博推出专为金融行业打 造的 500 亿参数大语言模型 BloombergGPT，依托其四十年来积累的大量金融 数据源，基于通用和金融业务的场景进行混合模型训练，使得 ，使得 BloombergGPT 在执行金融任务上的表现远超同等参数量级的通用大语言模型，为国内金融 行业大模型的落地与使用提供了借鉴路径。我们认为，保险行业作为数字化、 智能化的先行者，在 B 端及 C 端掌握丰富的一手金融数据，且具备政策支持、 业务需求、财力支撑等核心现实基础，或可复制 BloombergGPT 路径，打造保 险领域的专业大模型，赋能保险业务全流程。 ❖ 海外保险机构 据和安全五大核心技术为基础，深度聚焦金融科技与医疗科技两大领域，对内 赋能金融发展，一是助力代理人招募、培训、展业、客户经营全流程，二是研 发智能闪赔、智能预赔、AI 坐席、智能辅助诊疗等核心应用，以科技全面优 化改造业务流程，提升作业效率、优化客户体验，三是打造鹰眼系统 DRS2.0、 平安企业宝等技术平台，提供线上线下多元化风险管理；对外，依托平安科技、 金融壹账通、陆金所等科技子公司进行科技产品和服务的对外输出，截至

传统企业与互联网平台企业、行业性 平台企业、金融机构等开展联合创新。构建“生产服务 + 商业模式 + 金融服务”跨界融 合的数字化生态。 3 、机制赋能，强化数字化转型金融供给。鼓励发展供应链金融。鼓励产业链龙头企 业联合金融机构建设产融合作平台，创新面向上下游企业的信用贷款、融资租赁、质 押担保、“上云”保险等金融服务，促进产业和金融协调发展、互利共赢。 《关于实施乡村振兴战略的意见》 农业对外开放新格局、促进小农户和现代农业发展有机衔接； 央行、农业部等五部委《关于金融服务乡村振兴的指导意见》 （ 2019 年 2 月发布） 1. 聚焦产业兴旺，推动农村一二三产业融合发展：支持农业产业化龙头企业及联合体发展， 延伸农业产业链，提高农产品附加值。 2. 重点做好新型农业经营主体和小农户的金融服务，有效满足其经营发展的资金需求：鼓 励发展农业供应链金融，将小农户纳入现代农业生产体系，强化利益联结机制，依托核 依托核 心企业提高小农户和新型农业经营主体融资可得性。支持农业生产性服务业发展，推动 实现农业节本增效。 3. 推动新技术在农村金融领域的应用推广：规范互联网金融在农村地区的发展，积极运用 大数据、区块链等技术，提高涉农信贷风险的识别、监控、预警和处置水平。在有效做 好风险防范的前提下，逐步提升发放信用贷款的比重。 相关政策背景 1 、建立健全农业农村数据采集体系、天空地一体化观测网络、农业农村基础数据资源体系。

成对任何产品的要约出售/购买、招揽、推荐或建议。关于免责声明全文，请见本文件最后部分。 数字货币的兴起是金融科技领域的里程碑事件 金融创新浪潮 数字货币的兴起是金融科技领域的一次重大 突破，它重新定义了资金流动的方式，加速 了全球金融体系的数字化转型。 信任与价值存储 在传统金融体系之外，数字货币提供了一种 新的价值存储方式，尤其是稳定币，通过与 法定货币挂钩，增强了数字资产的信任度和 稳定币的出现促进了跨境支付的效率和成本 效益，为全球贸易和金融服务提供了更加便 捷的解决方案。 此页载有机密数据，其全部成任何部分不可被复制成再发送。本页不构成对任何产品的要约出售/购买、招揽、推荐或建议。关于免责声明全文，请见本文件最后部分。  随着各国监管政策持续完善，稳定币在合规框架下的发展路径日益明晰，正凭借其独特的价值锚定机制，从数字 货币创新前沿逐步渗透至主流金融场景。 8 稳定币重塑加密货币格局，也演变为重构国际货币体系的关键变量 2015年以太坊的推出，引入了智能合约，为 去中心化的应用程序开发铺平道路。 多年来，区块链技术逐步发展，首次代币发 行（ICO）、去中心化金融（DeFi）、稳定 币和真实世界资产代币化（RWA）的兴起均 是里程碑事件。 稳定币作为连接去中心化金融与传统金融的 桥梁，稳定币的影响力早已突破加密货币市 场范畴，特别是在跨境支付领域，依托区块 链技术显著提升了交易效率，大幅降低了交 易成本。这种技术创新更推动了市场生态的

（待更新） 1 概述 2 法律行业案例 3 金融行业案例 4 教育行业案例 5 医疗行业案例 目录 10.1 概述 随着大模型技术的发展，如何利用 AI 智能体更好地赋能垂直行业是工 业界和学术界共同关注的问题，我们结合法律、金融和教育等行业背 景，搭建多种形式的智能体，并重点讨论在不同业务需求下的智能体 设计决策。 1 概述 2 法律行业案例 3 金融行业案例 4 教育行业案例 5 医疗行业案例 法律行业案例 3 金融行业案例 4 教育行业案例 5 医疗行业案例 目录 10.3 金融行业案例 金融行业因其与数据的高度相关性，成为最早应用传统人工智能技术的领域之一。近些年， 以技术驱动为特征的金融科技，依托人工智能、大数据分析和区块链等关键技术，极大地 提升了金融行业的服务效率。作为一种新型生产方式， AI 具有互补性、智能性、融合性、 创造性等技术经济特征。金融行业中大模型广泛应用，包括摩根大通的 银行的智能客服系统以及平安科技的风险管理平台等。这些金融大模型涵盖了客户服务、 信用评分、市场预测和合规监测等多种功能，有效解决了传统金融服务中存在的响应速度 慢和数据分析不够精准的问题。通过智能化的技术手段，这些大模型不仅提升了服务效率， 还增强了风险管理能力，为用户提供了更加个性化和高效的金融体验。 10.3.1 征信报告生成器智能体 风险管理在金融行业中非常重要，其主要体现在以下几个方面。首先，许多用户对企业信用的理解相对