在此背景下，基于 DeepSeek 大模型构建客户经理智能体成为突破 现有瓶颈的关键路径。 本项目的核心目标是通过 AI 智能体实现三个维度的价值重 构：  服务效能升级：构建具备自然语言理解、多轮对话管理和金融 知识推理能力的智能体，实现 90%标准化业务咨询的自动化 处理，将平均响应时间从传统模式的 4 小时压缩至 30 秒以内  资源优化配置：释放人力聚焦高价值客户，预计可减少 40% 35%营收 22%营收 FY2025 高净值客户覆盖 率 60% 85% Q2 技术实现路径上，将重点突破三个核心能力：通过微调 DeepSeek 模型构建超过 200 个金融专属意图识别的对话引擎，集 成 RAG 架构实现实时政策文档检索，并建立客户-产品匹配度动态 计算模型。该方案已在试点分行完成 POC 验证，理财推荐场景的 转化率达成 18.7%，显著高于人工经理的 14.2%基准水平。项目落 倍。与此同时，客户对 7×24 小时即时响应、精准产品匹配 的需求年增长率达 40%，传统服务模式已难以持续。 技术层面存在的关键瓶颈包括：自然语言理解准确率不足（现 有系统仅能达到 78%）、多轮对话记忆保持能力有限（超过 3 轮对 话后上下文丢失率 61%）、以及缺乏动态客户画像更新机制。这些 缺陷导致现有智能助手仅能处理 11%的客户需求，远未达到替代人 工的标准。 1.2 DeepSeek

生态环境大数据平台整体解决方案 图近岸海域-1 查询 导出：是将查询出来的结果导出到 Excel 表中，点击【导出】 按钮，系统弹出文件下载对话框，点击【打开】按钮，直接以 EXCEL 形式打开对应的查询列表文件，点击【保存】按钮，直接将 文件保存到默认目录，点击【另存为】按钮，选择保存路径，将文 件保存在指定的目录位置，点击【取消】按钮，取消当前操作，返 回到相应页面。如下图所示： 按钮，系统给出符合条件的查询结果。如下图所示： 2 生态环境大数据平台整体解决方案 图近岸海域-3 查询 导出：是将查询出来的结果导出到 Excel 表中，点击【导出】 按钮，系统弹出文件下载对话框，点击【打开】按钮，直接以 EXCEL 形式打开对应的查询列表文件，点击【保存】按钮，直接将 文件保存到默认目录，点击【另存为】按钮，选择保存路径，将文 件保存在指定的目录位置，点击【取消】按钮，取消当前操作，返 【查询】按钮，系统给出符合条件的查询结果。如下图所示： 4 生态环境大数据平台整体解决方案 图近岸海域-5 查询 导出：是将查询出来的结果导出到 Excel 表中，点击【导出】 按钮，系统弹出文件下载对话框，点击【打开】按钮，直接以 EXCEL 形式打开对应的查询列表文件，点击【保存】按钮，直接将 文件保存到默认目录，点击【另存为】按钮，选择保存路径，将文 件保存在指定的目录位置，点击【取消】按钮，取消当前操作，返

CRM 系统智能化升级提供了全新可能。DeepSeek 大模 型凭借其千亿级参数规模、多轮对话理解能力和行业知识库定制功 能，能够有效解决传统 CRM 的痛点。 本项目的核心目标是通过深度集成 DeepSeek 大模型，构建具 备三大核心能力的智能 CRM 系统：首先，实现客户意图的实时精 准识别，将对话内容分析准确率从现有系统的 65%提升至 92%以 上；其次，建立动态客户画像系统，通过模型自动提取交互记录中 1. 模型能力对接 - 部署 DeepSeek API 网关 - 构建 CRM 数据预处理管道 - 开发意图识别微 调模块 1. 系统功能增强 o 智能工单自动分类 o 实时对话质量监测 o 预测性客户分级 2. 业务场景落地 o 售前咨询智能导购 o 投诉预警主动干预 o 高价值客户识别模型 项目预算控制在现有 CRM 年维护费用的 120%范围内，确保 6 文窗口，可无缝解析客户沟通中的复杂语义场景。例如在邮件沟通 过程中，系统能自动提取客户需求中的隐含意图，准确率达 92% （基于内部测试数据），同时支持中英日韩等 12 种语言的实时互 译，满足跨国企业客户服务需求。模型特有的多轮对话记忆功能， 可完整跟踪长达 3 个月的连续客户交互记录，避免传统 CRM 因会 话断层导致的响应偏差。 知识管理与决策支持方面，DeepSeek 的行业知识库覆盖金 融、制造、零售等 8 大垂直领域，包含超过

生态环境大数据平台整体解决方案 图水环境质量-2 河流 下载导入模板：将当前监测项目的数据导入到模板文件中，在 模板文件中进行输入或编辑监测数据，无需在系统中直接输入监测 数据。点击【下载导入模板】按钮，系统弹出文件下载对话框，点 击【打开】按钮，直接以 EXCEL 形式打开区域河流断面导入模板文 件；点击【保存】按钮，直接保存当前模板文件，将该文件保存到 默认目录下；点击【另存为】按钮，选择保存路径，将模板文件保 生态环境大数据平台整体解决方案 图水环境质量-3 下载导入模板 导入：导入数据是将指定固定模板的河流断面表格数据导入到 系统中，点击【导入】按钮，系统弹出“请选择文件”对话框，点击 【浏览】按钮，弹出“选择要加载的文件”对话框，选择上步操作中导 出的模板文件，点击【读取 EXCEL】按钮，数据导入成功，点击 【取消】按钮，取消当前的导入操作，退出“请选择文件”页面，如下 图所示： 18 核成功，该条任务状态由“待审核”更改为“已审核”，如下图所示： 图水环境质量-23 审核通过 31 生态环境大数据平台整体解决方案 在水数据审核页面，点击任务列表中任意一条任务记录的任务 状态链接，弹出“审核记录”对话框，可以进行查看该条记录的审核情 况，如下图所示： 图水环境质量-24 审核记录 2.2.2湖库垂线数据审核 具体操作步骤请参照河流断面数据审核模块功能。 32 生态环境大数据平台整体解决方案

程序运用知识：指在哪些条件下（时间、状态等）运⽤哪些程序的知识，即知识是"条件 化"的，每种程序知识都有其适合运用的条件； 对应到智能客服中，程序性知识指如何完成某一业务的一套流程或步骤，典型的如业务 对话流。以保险业务举例： 办理汽车保险是有一组有序的步骤的： 1. 收集个人和证件信息，包括身份证、驾驶证、行驶证等 2. 验车 3. 根据验车结果 4. 验车结果通过 FAQ 问答引擎是对话机器人重要的问答引擎，基于阿里巴巴达摩院领先的 NLP 算法 研 发，为用户提供高泛化性、灵活拓展的 QA 对匹配引擎，介绍如下： 适用知识 引擎优势 知识结构 模型训练 事实性知识 高泛化性、精准匹 配、向量召回、语义 计算 QA 问答对 FAQ 匹配模 型 支持线上 训练 2.2 任务问答引擎 任务问答引擎负责多轮对话的对话流设计、意图的管理、任务流的执行等功能，任务对 【公开】 适用知识 引擎优势 知识结构 模型训练 程序性知识 小样本识别、精准实 体抽取、上下文槽位 解析、意图分类+匹 配 多轮对话的对话流结 构 分类模型+匹配模型 支持线上训练 2.3 图谱问答引擎 图谱问答负责结构化体系化知识的问答，基于知识图谱 Schema 针对具备一定结构关 系 的三元组知识进行快速问答，支持多跳、计算、推理能力，介绍如下：

67 3.3.2 业务逻辑处理模块.....................................................................69 3.3.3 多轮对话管理模块.....................................................................71 4. 数据准备与处理............ 100%的技术目标。 1.2 DeepSeek 技术优势 DeepSeek 作为新一代 AI 大模型技术，在政务系统智能化升 级中展现出显著的技术优势。其核心能力体现在以下三个维度： 在语义理解与多轮对话方面，采用动态注意力机制和上下文记 忆增强技术，政务场景下的长文本解析准确率达到 92.3%，较传统 NLP 模型提升 37%。典型表现为：可准确识别”低保申请材料不齐 全但符合容缺受理条件”等复杂政务表述，支持连续 问题。 多轮对话管理 采用状态跟踪（State Tracking）和对话策略优化技术，系统可支 持长达 20 轮次的复杂业务咨询对话。典型应用场景包括： - 跨部门事项办理（如企业开办涉及市场监管、税务、社保等多系 统） - 分条件流程引导（根据用户户籍、企业类型等属性动态调整材料 清单） 测试数据显示，相较规则引擎方案，对话完成率从 62%提升至 89%，平均对话轮次减少 3.8

5x | 这种转型需求呈现出明显的技术传导路径：前端需要构建智能 交互层解决服务可及性问题，中台必须建立统一的数据资产中心打 破信息孤岛，后台则需通过 AI 重构核心业务流程。具体表现为： ①对话式交互需支持保险专业术语 90%以上的准确理解；②承保决 策引擎要能在 500ms 内完成多维度风险评估；③理赔自动化系统 需实现医疗票据等非结构化数据的 85%+识别准确率。 在此背景下，行 知、医疗历史、职业风险等 18 个维度的数据。某寿险公司试点数 据显示，模型将高风险保单识别率从人工核保的 76%提升至 94%，同时将自动化核保比例从 15%提升至 63%。 实时交互优化 对话系统支持动态意图识别，在客户服务场景中实现多轮精准追 问。例如处理车险报案时，模型能通过 5 轮交互完整采集事故时 间、责任认定等关键字段，交互效率较传统 IVR 提升 40%，客户满 意度达 2% 72.5% 政策更新响应时效 <2 小时 3-5 工作日 跨产品推荐准确率 91.4% 68.9% 复杂场景交互优化 通过强化学习持续优化对话策略，系统可处理保险服务中的长周 期、多线程交互场景： - 核保咨询：支持超过 20 轮次对话的病史 追溯，自动生成结构化问卷 - 理赔指导：根据用户上传的医疗记录 动态生成补充材料清单 - 争议调解：通过情绪识别自动切换沟通策

.......................................................................................46 4.1.2 多轮对话管理................................................................................................. | 领域术语识别准确率≥95% | 封闭测试集验证 | | 语音合成 | 自然度 MOS 评分≥4.2（5 分制） | ITU-T P.85 标准 评估 | | 多轮对话 | 上下文关联维持时长≥5 轮 | 真实场景压力测试 | | 系统稳定性 | 99.9%服务可用性（SLA ） | 云监控平台实时统计 | 采用动态负载均衡架构确保高并发场景下的服务质量，通过以 SSL 证书+动态令牌机制 2. 业务逻辑层 关键组件包括： o 语音处理引擎：实时转写准确率≥98%（中文普通话） o 意图识别模块：基于深度学习的多标签分类模型 o 对话管理系统：上下文保持时长可达 10 轮对话 3. AI 能力层 DeepSeek 大模型通过 API 网关提供服务，主要参数： 指标 性能参数 响应延迟 <800ms（P95） 并发能力 1000 QPS 知识更新时

构化数据（如客户行为日志、社交媒体信息），其反洗钱预警效率 提升了 40% ，误报率降低 25%。 客户服务方面，银行业平均单次人工客服成本高达 5-8 美元， 而智能客服可将成本压缩至 0.3 美元以下。但现有对话机器人仅能 处理 45% 的常规咨询，剩余 55%仍需转接人工，主要原因在于语 义理解深度不足和上下文关联能力薄弱。 以下是金融银行业务智能化转型的三大核心需求对比： 需求维度 传统模式痛点 指标包括：客户咨询意图识别响应时间≤800ms，复杂业务查询的 语义理解准确率≥90%，7×24 小时在线服务可用性达 99.99%。 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 整合宏观数据、行业报告和社交媒体情绪 - 投资组合建议需考虑 客户风险偏好与实时市场波动 - 流动性管理需实现 T+1 的现金流预 测精度（误差<3%） 技术约束方面，需特别注意金融级数据安全要求，包括对话记 录的匿名化处理（ 符合 GB/T 35273-2020）、模型推理的国产化 硬件适配（华为昇腾系列芯片支持）以及审计追踪的完整日志保存 （ 保留期不少于 6 年）。某省级农商行的压力测试表明，在并发量

是由杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司 “ （简称 深度 求索 ”）开发的一系列人工智能模型。该模型拥有数以亿计甚至更多的参数，通 过在海量文本数据上进行预训练，学习到丰富的语言结构和语义信息；并支持智 能对话、准确翻译、创意写作、高效编程、智能解题和文件解读等多种功能。其 “深度思考 ” “ 和 联网搜索 ”功能能够更全面地理解用户问题并提供准确答案。 杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司公司成立于 第三方渠道 规避官方崩溃风险，国产 GPU 加速或白嫖算力 功能受限（如对话记录不保存），需实名认证 /复杂配置 本地部署 隐私性强、永久离线，定制化 模型选择 依赖硬件性能（需高配电脑），技术门槛较高， 大部分部署的是蒸馏版本 4.1 官方渠道 DeepSeek 官方分为网页版和移动版，网页版用户点击“开始对话”并注册后 即可使用；移动版需通过手机下载注册后使用，两者功能相同。 可。如 图 1 所示，输入自己的手机号，点击发送验证码，然后可以通过接收到的验证码登 录 即可。 图 1 DeepSeek 注册页面 登录成功后，进入图 2 “ 所示界面，然后点击 开始对话 ”就可以使用。 图 2 DeepSeek 官方网站主界面 不过需要注意，那就是如何选择 V3 还是 R1 模型，可以参考下图。此外还 “ 可根据需要，选择是否勾选 联网搜索 ”。 图 3