项目编号： 股票量化交易基于 DeepSeek AI 大模型 应用场景 设 计 方 案 目 录 1. 引言....................................................................................................................................... .......................................................6 1.1 股票量化交易概述.................................................................................................................................. .....................................................................................18 3.1 当前股票量化交易市场概况...............................................................................................

DeepSeek AI 大模型量化交易可信 数据空间 设 计 方 案 目 录 1.1 研究背景与意义.............................................................................................................7 1.2 AI 量化交易的发展现状............ ......................12 2. AI 量化交易概述...................................................................................................................15 2.1 量化交易的定义与特点............................. .......................17 2.2 AI 在量化交易中的应用................................................................................................20 2.3 传统量化交易与 AI 量化交易的对比...................................

关的提 示； l 大数据应用部分：涵盖风险建模、文本分析、流程自动化等技术，提供 Prompt 设计与调优策略的简要提示与思路； l 示例与案例部分：详解大数据分析技术等在合同审查、关联交易识别、 风险揭示等场景中的具体审计示例与案例分析。 三、多层面价值彰显：从个体应用到机构和行业的启发 本手册的价值体现在三个层面： l 对个体：帮助审计人员突破经验认知与局限，努力实现金融审计多元场 六、资产管理业务审计 .....................................................................................79 七、信息技术与交易系统审计 .........................................................................83 八、风险管理与内部控制审计 ... 压力测试审计、资本充足率动态模拟）提升资本管理的前瞻性？（如开发 逆周期 压力测试工具，构建资本充足率情景模拟系统，嵌入监管指标预警阈 值） （11）在新型腐败手段隐蔽化背景下，如何通过审计功能延伸（如员工行 为 建模、异常交易链追踪）强化对道德风险的预防性干预？（如运用社交网络 分析 （SNA）识别利益共同体，构建员工行为异常指数（EBAI），开发资金 流向追 踪图谱） （12）如何将内部审计的“控制机制”本质嵌入商业银行全面风险管理体

.........................................................................................36 4.2 异常交易检测................................................................................................. 78 8. 异常交易检测........................................................................................................................................................................80 8.1 异常交易特征分析.... .........................................................................................82 8.2 异常交易检测算法...............................................................................................

.........................................................................................47 3.4.1 交易欺诈识别.............................................................................48 3.4.2 身份盗用检测.. 5.2 市场趋势预测.............................................................................59 3.5.3 自动化交易系统.........................................................................61 3.6 运营优化............ 入 DeepSeek，银行不仅能够提升业务处理效率，还能在复杂的市场 环境中做出更为精准的决策，从而显著降低运营成本，增强风险抵 御能力。  风险控制：DeepSeek 通过实时监控和分析交易数据，能够精 准识别异常行为和潜在风险点，为银行提供及时的风险预警和 应对策略。  客户管理：借助 DeepSeek 的智能分析能力，银行可以深入 挖掘客户需求，提供个性化的金融服务，提升客户满意度和忠

虚合作” —— 第一次形成“法币 稳定币”；第二次形成“土地链服务商”（类似于云服务商；不绑定单链、支持跨链流转，降低迁移 门槛），土地作为资源性资产，被数字化为链上权益单位后，可以被跨链流转、交易或抵押。 ② 随着链上和链下世界的融合，会出现“链上生态同时上链下网络”（以获得更大的潜在市场TAM）和 “互联网公司部分上链”（既保留互联网的高效易用，又借以解决信任和资产控制等痛点）的双向流 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  前十大市值的加密货币中，两大稳定币市值占 比约7%，但日交易量占比48% 数据源： CoinMarketCap 全球对加密货币的探索始于2009年比特币的 创建，随后许多其它加密货币涌现。 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。 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 迭代与监管框架的完善。 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。 9  2024年稳定币交易额约37万亿美元，大幅超 出同期比特币交易额19万亿美元 什么是稳定币？ 稳定币

.......................................................................................56 4.1.2 异常交易检测................................................................................................. DeepSeek 模型处理非结构化文档，中间层构建审计知识图谱实 现条款关联，应用层则部署风险预警、抽样推荐等具体功能模块。 某试点项目数据显示，该方案使应收账款函证程序的耗时缩短 57%，同时将异常交易检出率提升 31%。这种提升不仅来自算法优 势，更源于对审计工作流的深度重构—— 例如将函证地址验证与工 商登记数据库实时对接，自动标记异常注册地。 值得注意的是，审计智能体的部署必须遵循严格的质控标准。 次，复杂 交易场景（如跨境并购、金融衍生品）的审计依赖专家经验判断， 但资深审计师资源稀缺，全球四大会计师事务所的专家顾问供需缺 口达 37%。最后，实时审计需求与滞后分析能力的矛盾突出，特别 是在区块链、云计算等新技术应用场景中，传统审计方法难以实现 交易链路的全流程穿透。 以下数据直观反映了审计效能瓶颈的关键指标： 指标维度 行业平均值 监管期望值 差距率 异常交易识别时效 72

亿个，试点地区累计交易金额 7.3 万亿元，试点范围已经覆盖 17 个省（市）的 26 个地区。 这一增长速度表明，数字人民币已从试验阶段步入快速发展期，数字人民币使用场景和交易 规模正在持续扩大。这场货币形态的革命性变化，不仅正在改变人们的支付习惯，更对传统 现金交易相关产业带来深远影响。 目前企业与企业间（B2B）的支付由银行账户方式所主导。相较于传统的 B2B 支付方式， 数字人民币交易系统通 我国产业链数字化协同已迈入新阶段，正在从企业数字化的单点升级转变为产业链数字 化的生态协同。政策支持、技术进步和企业实践相互促进，形成了推动产业链数字化协同的 强大合力。现阶段，实践中涌现的协作模式，如产业交易综合服务平台、P2F（Platform to Factory）平台等，为产业链协同提供了多样化支撑。工业互联与企业数字化改造呈现逐渐融 合趋势，工业企业数字化转型模式通常包括链主企业引领、与专业产业服务平台推动两类。 数字人民币的技术特性与产业协同价值 数字人民币凭借其独特优势，在产业链数字化协同中大有可为。 一是，数字人民币采用区块链存证，与供应链金融发展相适配。通过区块链技术，交易 数据得以安全、不可篡改地存储和记录，供应链上各参与方能够实时共享和追溯交易信息， 这极大地增强了供应链上下游企业间的信任。 二是，可编程性 / 智能合约或可实现条件支付、定向支付、担保支付等，保障资金安全。 引入智能合约后，可以

. 19 2.2.6 全周期高实时数字孪生........................................................ 22 2.2.7 多要素高可信算电交易........................................................ 24 三、算电协同典型应用场景 ........................ 42 4.4.1 推进需求侧响应模式............................................................. 42 4.4.2 创新算力能源交易模式......................................................... 44 第九届未来网络发展大会白皮书 算电协同技术白皮书 VI .......... 48 5.1.3 能效瓶颈，电力侧的关键制约............................................. 48 5.1.4 安全与可靠性，交易机制的基础挑战................................. 49 5.2 未来发展方向 ..........................................

小时在线的智能服务中台，目标 将高频业务场景的首次解决率提升至 92%以上，客户等待时间压 缩 至 30 秒内；其次，建立基于大模型的实时风险监测体系，使欺 诈 交易识别准确率较现有系统提升 15 个百分点，异常交易响应速度 从分钟级优化至秒级；最后，通过智能流程自动化重构后台运营体 系，预计可减少 45% 的人工复核环节，年节约运营成本约 2800 万 元。 关键技术指标的具体要求如下： 人/ 日降至 1.5 小时，关键字段提取准确率达到 99.3% 应用场景 传统方案痛点 DeepSeek 解决方案优势 实测效果提升 反洗钱监测 规则引擎误报率高达 35% 构建动态交易图谱分析模型 误报率降至 9.2% 财富管理 产品匹配依赖人工问卷 客户画像+市场信号联合推理 AUM 转化率提升 22% 跨境支付 SWIFT 报文解析效率低 下 多语言语义理解与自动填单 业务赋能方面重点实现三大突破：一是智能客服场景的深度优 化，通过多轮对话系统处理 80%以上的常规业务咨询，人工坐席 转 接率降低至 15%以下；二是风险管控能力的强化，建立基于大 模型 的实时交易监测系统，异常交易识别效率提升 40%，误报率 控制在 0.5%以内；三是业务流程自动化改造，实现贷款申请、票 据处理等 15 类高频业务的智能审批，平均处理时效从 48 小时缩短至 4