项目编号： 金融行业银行客户经理基于 DeepSeek 构建 AI Agent 智能体 应 用 方 案 目 录 1. 项目背景与目标.......................................................................................................................... ............................................6 1.1 银行业客户经理的现状与挑战............................................................................................................................7 1.2 DeepSeek ..................................................................................10 1.3 项目目标：构建智能客户经理替代方案.............................................................................................

大数据结合后，金融产品个性化与精 准营销将增强客户粘性，带来业务增长。 ③投资者数量增长、用户基数提升，投融资需求提升，市场交投活跃促进存量业务边际增长率提高。增 量： AI 赋能下新兴产品及应用应运而生。 AI 赋能券商： AI 终端加速金融后台智能化转型，在风控、合规、人力等基础岗位中提升效率。 AI 智能客服嵌入 APP 助力客户交互率提升， AI 支撑画像分析助力精准营销，帮助 驱动的保险业务创新、跨境保险服务与多语言支持服务等新生业务新局面，助力保险机构实现高质量数字化转 型。 AI 赋能银行： AI 大模型在 C 端实现智能个性化服务与交叉销售提升，在 B 端深化对企业客户的风险管理与解决方案输出。此外，开拓 AI 驱 动的金融产品创新、跨境结算与流程自动化等新生业务服务，推动银行业务全面智能化升级。 投资建议：在金融科技政策利好、海外垂类模型落地背景下，金融 核心要点 3 2. AI赋能券商，存量降本增效+新生业务可能性 3. AI赋能互联网金融，核心业务提升+发展新思路 4. AI赋能保险，提高承保效率+辅助投研 5. AI赋能银行，流程提效+深化客户服务 6. 投资建议 7. 风险提示 目录

变革给传统制造业带来的冲击，汽车行业企业的数字化转型面临着人才缺乏、数据缺失、 技术壁垒等一系列的难题，也经历了投资效益低下、系统过度冗余、数据资产流失的惨 痛教训。汽车行业数字化转型服务商评价体系的建设，可以帮助客户企业厘清数字化转 型的重点、找到数字化转型路径，更重要的是帮助企业降低服务商筛选成本，高效选择 与自身数字化转型发展需求相契合的服务商，这样更有利于企业加快建设数智驱动、柔 性协同的汽车制造新范式。 息制造业等。 2.汽车行业数字化基础良好，数字化转型水平位于重点行业前列 从两化融合关键指标看，汽车行业数字化转型关键指标全面领先，数字化研发工 具普及率高达94.7%，供应链管理、经营管理及客户服务环节数字化普及率均处于十 大重点工业行业2前列，见图1-2。 截至2025年9月，我国汽车行业两化融合达成度为67.9%，较全国平均水平(64.4%) 高出3.5个百分点，在全国重点行业中 通过运用大数据技术，收集和分析客户数据，能够实现客户的精准画像和分类管 理，并可运用人工智能技术开展需求预测，生成个性化推荐策略及营销方案，提供个 性化的客户服务。如上汽、蔚来、小鹏等通过构建数据中台，获取并分析大量的制造 数据、销售数据、车联网数据、用户画像等信息，并运用于营销、运营、服务和数据 分析等众多场景，将数据资产转化为产品竞争力。 u 客户服务环节 利用车载传感器和大数据

平台规划设计(建筑方案、施工图、土建相应手续审批) P3：土建施工、系统平台开发（土建施工、软件招标开发） P4：土建完成，各功能区域硬件施工、软硬件集成测试（软硬件集成测试） P5：市场招商启动，客户引入，分板块市场试运营（招商试运营） 2016年8月15日 2019年8月14日 2016年8月15日 - 2017年1月24日 P1 2017年1月25日 - 2017年7月24日 P2 、关于业务取舍 5 、客户定位 6 、差异化的价值诉求 7 、服务价值链 8 、明确业务的盈利模式 9 、发展愿景与使命 10 、明确阶段性目标 11 、战略实施关注点 两个基本问题： 企业到何处去。应该如何去。 战略制定的关键：找出与对手的差异，建立自己的定位和优势。 1 ．要做清晰的业务取舍。要回答：专注做什么？哪些事不做？ 2 ．要有明确的客户定位。要回答：服务于什么类型的客户？满足这些客户什么样的需 求？寻求怎样的价格水平？ 3 ．要有一个差异化的价值诉求。要回答：主要竞争者是谁？与对手具体的诉求差异是 什么？自身有能力做吗？对客户有独特价值吗？对手容易效仿吗？ 4 ．要有一个为客户精心打造的服务价值链。要回答：与对手价值链有什么不同？价值 链上的各项活动能否相互匹配并彼此促进？核心产品有哪些？寻求怎样的价格水平？ 5 ．要明确业务的盈利模式。要回答：收入来自哪里？成本在哪里？成本能在价值链上

第一章 全球零售行业概览 � 全球零售行业概览 �.� 零售行业的定义和分类 �.� 零售行业的演变历程 零售是指向最终消费者销售商品供自己消费的活动，最终消费者包括个人客户、 企业客户和其他一般公众。零售服务是指零售商在零售过程的各个环节为促进商 品流通而提供的增值服务。零售服务包括营销、交易、支付、物流、技术授权和操作 支持。 按零售商的类别可将零售行业分为实体零售和非实体零售。实体零售主要包括超 缺乏健全的数据安全体系。当前零售业数字化转型中，安全防护机制的缺失成为 关键的风险点。由于数据加密层级不足、系统权限管控松散等技术短板，企业频繁 面临非法数据访问、系统越权操作乃至信息窃取篡改等风险，这不仅威胁供应链 稳定性与客户信任度，更可能引发运营流程中断等连锁反应。与此同时，消费者对 隐私保护的重视程度持续提升，零售商需通过升级安全架构实现数据全链路加密 与实时风险监测，以防范网络攻击、恶意程序渗透等新型威胁，保障其业务的连续 端消费场景的智能感知、中台数 据的深度挖掘应用以及后端供应链的敏捷响应协同。对于实体零售商而言，其需 更有效地进行数字化转型，将数字技术深度融入会员服务、商品管理、营销决策等 核心环节才能提升客户黏性与运营效率。 技术驱动行业发展。当前零售行业的变革升级主要源于新一代信息技术的融合渗 透与创新应用。以�G网络、AI、物联网为代表的前沿技术体系逐步形成产业支撑 能力，推动零售业态从传统模

， 聚焦 数字化行为生命周期的客户经营。 初始阶段（ 20 世纪 90 年 代） 互联网技术、 电子商务、 在线支付、 标志数字化服务模式初步形成、 企 业主要利用互联网技术提高内部效 率 ，如 OA 、 ERP 等系统的应用。 2010 年代 --- 至今 变革发展阶段 云计算、 大数据、 大模型、 人工智能技术 引入、 企业通过数字化手段提升客户体验、 优化运营流程、 实现数据驱动智能决策， 人策略 牧人模式 猎人模式 机 ：系统平 台 法 ：管理制 度 人 ：人力资 源 环 ：运营流 程 物 ：场地设 备 数字化业务系统建设 一键质检 - 质检助力业 务 一键弹窗客户画像类型标签（行为偏 好、渠道偏好、风险等级） ，一键 场 景推送（含建议话术、知识点）。 一键推送 -- 蜂巢计划 智能机器化管理 ，可根据当月绩效目 标下发日序时目标 ，提醒目标缺口。 排名、实时还款、过程指标达成、历 史业绩达成情况。 上线全量语音语义质检、设置敏感词 语 ，异常录音后台弹窗 ， 同时坐席可 一键按钮上报优秀录音、话术等。 增设“连通”权限 ，对于有疑问客户 实 现一站式、一通解决客问题 ，用服 务粘性增加回款。 一键看板 -- 数字业绩展 示 传统知识库 数据结构化 信息以预定义的格式存储（如 FAQ 、产品手册），依赖 关键词匹配。

此报告仅供内部客户参考 请务必阅读正文之后的免责条款部分 证券研究报告 DeepSeek-R1 加速 AI 进程，看好 AI 应用端潜力释放 2025 年 02 月 10 日 评级 领先大市 评级变动： 维持 行 业涨跌幅比较 侧发展有望 -6% 14% 34% 54% 74% 2024/02 2024/05 2024/08 2024/11 电子 沪深300 行业点评 电子 此报告仅供内部客户参考 -2- 请务必阅读正文之后的免责条款部分 行业研究报告 提速，服务器产业链受益。DeepSeek 风险提示：市场竞争加剧的风险；应用落地不及预期的风险；技术发 展 不及预期的风险。 此报告仅供内部客户参考 -3- 请务必阅读正文之后的免责条款部分 行业研究报告

旅游景点（场所）、旅行社等级评定等进行规范。 2.旅游景区服务。加强对 WIFI、户外信息机等硬件设施投入， 并拟对旅游电子信息屏、数据中心（机房）、WIFI 热点、服务门户 24 网络、掌上智能客户端等软硬件进行全面建设，加强应急指挥，完 善综合管理监控能力，注重综合管理监控能力的提升。提高旅游业 务的营销和服务能力。通过网络渠道、人员营销等方式扩大景区旅 游的知名度，提高人气与重游率。 区列入全省智慧 旅游试点区建设为契机，计划总投资 2000 万元建设智慧旅游项目， 抢抓“互联网+”机遇，加快智慧旅游城市建设，完成旅游电子信息屏、 数据中心（机房）、WIFI 热点、服务门户网络、掌上智能客户端等 软硬件建设，初步形成覆盖全区重点景区的 WIFI 网络。智慧旅游项 目方案按整体设计规划，分三期建设，逐步运行智慧旅游功能。 45 4.5 组织和人力资源可行性 4.5.1 组建综合旅游管理部门 海量数据汇聚后，借助大数据分析、挖掘技术及其它智能技术的应 用，全面提高银川市旅游系统的智慧度。 （2）整合旅游产品，以个人用户终端的方式提供高效便捷服务 建设智慧景区，使游客通过银川智慧旅游客户端就能随时随地 “掌上游银川”，出发前就可以“私人定制”、“微信购票”、“流量预测”安 排旅游行程；抵达景区后，随处可见语音导览、二维码景点介绍的 推广让游客具有了“专属导游”。同时，在旅途过程中，还为游客提供

地域的碎片化订单，实现库存的快速调补配，以提高库存周转效率和履约效率，降低整体履约成本。同时，要围绕订单、库存、 渠道、结算等核心环节形成信息链路、相应管控指标与智能策略，进而合理控制库存，并为客户提供全渠道趋于一致的消费 体验，持续提升品牌口碑与竞争力。 服饰时尚行业 数字化转型特性与理论 Chapter.02 BAISON THINK-TANK 服饰时尚行业在数据管理方面面临诸多 操作，提高数据处理的效率和准确性。 5）数据准确性和完整性问题 由于数据孤岛和人工操作的影响，企业在数据的准确性和完整性方面面临着挑战。不准确或缺失的数据会直接影响到库存管 理、订单处理、客户服务等关键业务流程，给企业的运营和决策带来不利影响，降低企业的竞争力。 6）数据分析困难 数据管理的不规范和数据质量问题使得服饰时尚企业难以进行有效的数据分析。由于数据孤岛和系统对接困难，企业往往无 获取更准确的运营数据，包括产品使用情况、设备运行状态 、门店客流量等，为企业提供有力的数据支持。 3）业务在线化 为了提高运营效率和客户体验，服饰时尚企业可以将业务 在线化。通过建立电子商务平台、开发移动应用和提供在线 服务，企业可以实现业务流程的自动化和数字化。客户可以 通过在线渠道浏览和购买产品，企业可以通过自动化的订 单处理和物流管理来提供高效的服务。此外，通过在线平台 收集用户的反馈和数据，企业还可以进行更精细的市场分

是大模型时代生产力工具的主要支点。我们认为 2025 年 AI PC 渗透率有望大幅提升。 终端如何解决大模型痛点：高频使用（AI 手机）。手机是人们日常生活最高的交互终端，具 有普及率高、使用频率高，考虑终端算力、存力以及客户应用需求等因素，手机已经成为 AI 大模型在 C 端落地的重要设备。去年底至今，随着三星 Galaxy S24、Google Pixel 8 等 重要产品上市，以及苹果 WWDC 推出 Apple Intelligence，手机 免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分，请务必一起阅读。 8 电子 AI 手机：AI 大模型驱动软硬件升级 手机是人们日常生活较高的交互终端，具有普及率高、使用频率高的特点，考虑终端算力、 存力以及客户应用需求等因素，手机已经成为 AI 大模型在 C 端落地的重要设备。去年底至 今，随着三星 Galaxy S24、Google Pixel 8 等重要产品上市，以及苹果 WWDC 推出 Apple 办公：微软、谷歌引领产品矩阵全面 AI 化 微软是全球生产力工具的领导企业，围绕企业业务与管理流程，已经形成了布局完整的产 品矩阵，目前正主导生产力工具的 AI 化。微软的产品矩阵覆盖企业办公、客户关系管理、 资源管理、员工管理、低代码开发等业务环节，微软已经围绕这些业务环节，推出相应的 Copilot 产品，对原有产品进行 AI 大模型赋能。从 Copilot 时点来看，微软首先在主力产品 Office