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...................... 业务场景分析与需求梳理...............................................................................16 2.1 银行业务场景分类...................................................................................18 2.1.1 客户服务场景（如智能客服、语音助手） ................................................................302 1. 项目背景与目标 随着金融行业数字化转型的加速推进，银行业务场景对智能化 技术的需求呈现爆发式增长。传统金融服务模式面临三大核心挑 战：客户服务效率与个性化需求难以平衡，风险管理依赖人工导致 响应滞后，以及业务流程自动化程度不足造成的运营成本居高不

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

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 力和较高市场占有率。 绑定蚂蚁，探索银行 日，公司受 邀参加蚂蚁数科生态伙伴 AI 智能业务交流闭门会，会上重点探讨了银行 AI 流量运营、银行贷后解决方案、银行风控 Agent 产品解决方案、反欺诈体系 构建、大模型场景实践与安全防御等银行业 AI 应用核心场景。公司就银行 AI 应用市场新的合作方向与蚂蚁数科达成初步共识，公司将吸纳蚂蚁数科 在 AI 技术研发与场景落地的前沿先进经验，结合公司深耕银行领域二十余 年的业务理解与客户资源 准的用户画像，精准把握客户需求与偏好。此外，数据治理平台通过 DeepSeek，可以自 动识别并修复数据质量问题，确保数据的准确性与一致性，为数据分析与决策提供可靠 的数据基础。 测试领域 自动化与精准测试 通过大模型蒸馏出银行业务模型，实现自动化需求影响分析、案例生成及测试脚本生成。 结合 AI 技术和 OCR 技术，解决 UI 自动化测试中页面元素识别准确率低的问题，大幅提 升测试效率。此外 DeepSeek 的推理能力

中的滞后领域，从而加速发展进程。 77 全球数智化指数（GDII）2025 金融 行业需求 银行业正处于发展的关键阶段，数字化投资对于充 分释放人工智能驱动增长的潜能至关重要。为确保 投资的有效性，需要采取多维度策略，重点关注四 个领域 ：韧性管理、敏捷响应、生态合作和智能 决策。 韧性管理 过去，银行业的韧性主要指财务韧性，尤其是在全 球金融危机之后。各国央行重点通过压力测试来评 估和 估和验证银行抵御金融冲击的能力。虽然这一定义 在全球金融危机发生后的若干年里行之有效，但已 不再适用于现代银行业。如今，韧性涵盖的风险范 围更广，包括运营风险和 IT 风险。压力测试的范 围从资本充足率和一级资本，延伸至系统故障的预 计平均恢复时间 ；金融风险的评估对象拓展至复杂 的数字衍生品和数字货币。API 集成和开源软件也 扩大了网络攻击面，导致银行更容易遭受恶意攻 击。为应对这些问题，新的监管框架如《数字运营 也必须持续强化风险管理，否则任何重大失误都可 能构成生存威胁。 敏捷响应 过去，银行业转型是一个长期的过程，成效只有转 型完成后才会显现。然而，在当前由金融科技和传 统市场竞争共同推动的激烈竞争环境下，敏捷响应 成为必然要求。银行需要投资低代码架构，但仅靠 这些“低悬果实”还不够。持续创新和复杂项目应 对将是整个行业未来几年需要解决的挑战。 生态合作 人工智能是银行业转型的关键驱动因素，但人工智 能需要强大的数据支撑。然而，许多银行缺乏训练

金融机构，是指经中国人民银行、金融监管总局批准成 立的已实现监管部门上一年度提出的小微企业贷款增长目 标的机构，以及经中国人民银行、金融监管总局、中国证监 会批准成立的开发银行及政策性银行、外资银行和非银行业 金融机构。金融机构实现小微企业贷款增长目标情况，以金 融监管总局及其派出机构考核结果为准。 【政策依据】 1.《工业和信息化部 国家统计局 国家发展和改革委员 会 财政部关于印发中小企业划型标准规定的通知》（工信 104．农村信用社等金融机构提供金融服务可选择适用简易 计税方法缴纳增值税 【享受主体】 农村信用社、村镇银行、农村资金互助社、由银行业机 构全资发起设立的贷款公司、法人机构在县（县级市、区、 旗）及县以下地区的农村合作银行和农村商业银行 【优惠内容】 农村信用社、村镇银行、农村资金互助社、由银行业机 构全资发起设立的贷款公司、法人机构在县（县级市、区、 旗）及县以下地区的农村合作银行和农村商业银行提供金融 1.村镇银行，是指经中国银行业监督管理委员会依据有 关法律、法规批准，由境内外金融机构、境内非金融机构企 业法人、境内自然人出资，在农村地区设立的主要为当地农 民、农业和农村经济发展提供金融服务的银行业金融机构。 2.农村资金互助社，是指经银行业监督管理机构批准， 由乡（镇）、行政村农民和农村小企业自愿入股组成，为社 员提供存款、贷款、结算等业务的社区互助性银行业金融机 构。 120

翅膀。当前，智能体已成为全球领先企业的战略重点， 包括世界一流的 IT 企业。其核心优势在于开发成本低、 技术门槛低、应用效率高——经过持续的数据训练和算 法优化，智能体将释放巨大的商业价值。对银行业而言 更是一次脱胎换骨的数字化转型机遇，能够构建起具有 高度竞争力的护城河。最直观的效益是解放生产力：传 统需要耗费大量时间撰写的各类研究报告和分析文档， 现在通过智能体只需几分钟即可生成多篇，这不仅大幅 银行在互联网时代已经落后，在 AI 时代，所有企业， 包括科技巨头，都站在同一起跑线上，如何突破简单的 会员费、使用费模式，通过大模型技术构建可持续的盈 利模式？这也是困扰 AI 企业的关键课题。 未来已来，银行业需要以战略眼光把握这一历史性 机遇。那些率先布局、深度应用 AI 智能体技术的银行， 必将赢得发展先机，在新时代的金融生态中占据制高点。 2. 从实用出发全员拥抱智能体 3. 用好智能体，赢得市场，赢得客户 平安信托信息科技部总经理 刘进 全球态势 国家大势 行业趋势 平安信托信息科技部总经理 刘进 数字化转型要应势而动、顺势而为 26 尽管近年来信托业在数字化转型和科技投入上展现 出较快增长态势，但与银行业和证券业相比，无论是投 入在营收中的占比还是投入的绝对值仍存在显著差距。 在数字化转型人才配置上亦有明显的短板。鉴于此，建 议信托公司的数字化转型应结合公司实际情况“尽力而 为、量力而行”。

行服务的 Bank 1.0 时代、提供自助服务如 ATM 机 的 Bank 2.0 时代、通过 APP 等移动入口随时随地 提供服务的 Bank 3.0 时代、金融科技重构银行业务 的 Bank 4.0 时代之后，AI 正在驱动银行业务迈入 Bank 5.0 时代。 在 Bank 5.0 时代，银行正加速向智能化、以客 户为中心的全面升级，实现沟通高效化、运营智能化 和体验场景化。在高效沟通方面，银行广泛部署视频 终端私接和仿冒时有发生，给银行业务带来了安全风 险，亟需一张终端“看得见、分得清、管得住”、有 线无线立体安全的网络。 随着疫情后混合办公模式的常态化，以及全球化 运营的推进，视频会议成为金融行业跨区域沟通的核 心工具。根据 Gartner 预测，未来 3 年视频会议将 以 15%-20% 的 CAGR 增长。同时，员工随时随地 访问工作环境的灵活性，以及银行业对数据安全和合 规的高 规的高要求，也催生了云桌面在银行的快速普及。另 一方面，随着银行业务的多样化和跨部门协作需求的 增加，Microsoft 365 等协同办公应用成为了提升效 率、优化流程和推动数字化转型的重要工具。 视频会议、云桌面和协同办公等核心工具的体验， 直接影响了员工的工作效率。金融行业迫切需要一张 能够保障关键应用确定性体验的高品质网络。 一张高品质智慧办公网络，建议指标如下表所示。 项目 建议指标

能以牺牲系统性能为代价，我们坚决避免用落后的技术系统替换现有 的先进系统，从而确保业务建设的持续进步。经过深入测试和广泛调研，我们选定了国产鲲鹏芯片和海光芯片作为 国产化替换的优选方案，以保障银行业务的稳定运行。同时，我们规划了一朵云内管理多种信创芯片的能力，以预 防未来单一技术路线可能带来的风险。此次建设的信创云平台具有出色的兼容性，能同时支持海光、鲲鹏、飞腾以 及 Intel 等多种芯 战，我们在信创云平台中启用 了安全组机制。通过细致的安全策略配置，我们实现了对东西向流量的精细控制，有效隔离了不同业务系统之间的 网络通信。这一举措不仅显著提升了云平台的安全性，还进一步确保了银行业务数据的保密性和完整性。安全组的 实施，使得我们可以根据需要灵活地定义网络访问规则，防止了潜在的安全威胁和数据泄漏风险。 为了解决日常运维对云内流量分析的迫切需求，我们决定尝试将科来的先进技术与华为云进行融合。在经过多 吉林农信：新数据中心云计算平台建设项目 中国银行业信息科技领域“十三五”发展规划的监管指导意见，针对云计算技术提出了明确的方向，强调银行 业应积极探索并构建私有云平台。在此过程中，需采用高度成熟且具备强开放性的技术，如计算虚拟化、容器虚拟 化、分布式存储及网络虚拟化等，以构建资源池，进而实现资源的弹性供给、灵活调度及动态计量，从而打造高效、 可靠的私有云平台。同时，指导意见还鼓励银行业探索建立面向金融公共服务的行业云，旨在通过私有云与行业云

AI 2.0 + 金融：我们认为，金融行业数据丰富且数据质量高，具备大模型训练的良好基础。同时，金融行业大量产品最终服务于 C 端用 户， 大模型应用场景丰富。随着大模型与证券、保险、银行业务的融合，创新应用将层出不穷。 2.1 AI 2.0 时代来临，金融行业数据丰富，应用场景多，将产生大量的创新应用 资料来源：量子位、华西证券研究所 21 苏黎世保险 u 关于大模型在银行业的应用，度小满 CTO 许冬亮也提出了三 大方向。 1 ）基于大模型的智能客服将超越人工服务，让高 质 量顾问式金融服务成为可能； 2 ）生成式大模型可以成为 理财 师、经纪人等从业者的“全能业务助理”；

中共中央关于制定“十 四五”规划和二零三五 远景目标的建议 构建金融有效支持实体经济的体制机制，提升金融科技水平，增强 金融普惠性。 2021-12 银保监会 《关于银行业保险业支 持高水平科技自立自强 的指导意见》 充分发挥银行业保险业服务科技创新的积极作用，推动完善多层 次、专业化、特色化的科技金融体系，为实现高水平科技自立自强 提供有力支撑。 2021-12 中保协 《保险科技“十四五” 个基本原则、6 个发展目标，确定了 8 项重点任务和 5 项 保障措施。 2022-01 银保监会 《关于银行业保险业数 字化转型的指导意见》 重点提出了六个数字化转型方向，包括产业数字金融、个人金融、 金融市场、数字化运营服务、安全管理以及风控，并给出具体意 见；并要求，到 2025 年，银行业保险业数字化转型取得明显成 效。 2022-05 银保监会 《关于印发保险业标准 化“十四五”规划的通