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........................

DeepSeek 在金融银行的应用方案 2025 年 02 月 21 日 目 录 1. 引言...............................................................................................................6 1.1 DeepSeek 技术概述................ .......................................7 1.2 金融银行业务挑战................................................................................9 1.3 DeepSeek 在金融银行的应用前景........................................ 2.4 数据挖掘与分析..................................................................................20 3. 金融银行应用场景......................................................................................22 3.1

技术的未来属于善问者，而提问的艺术，终将定义人类的不可替代性 DeepSeek 金融审计应用场景 1000 问 发布单位 发布时间 南京审计大学金融学院 江苏省金融大数据审计信息工程研究中心 2025 年 3 月 16 日 写在前面的话 在数字经济与智能技术深度融合的今天，金融以及金融审计行业正经历前所 未有的变革。以 DeepSeek 为代表的大语言模型（LLM）作为人工智能领域的突 破性技术，不仅重塑了信息交互方式，更通过其强大的语义理解与生成能力，为 金融审计领域带来了新的发展机遇与挑战。如何借助大模型工具挖掘审计线索、 优化工作流程、提升风险预判能力，成为行业亟需探索的课题。本手册基于对银 行、证券及保险业审计场景的调研，结合大语言模型技术，系统梳理了金融机构 1000 个左右审计通用场景应用问题（侧重内部审计），并给出简要提示与典型 案例，旨在为金融审计领域的学习者及工作人员提供实用性的操作指南。以下是 本手册编写的核心逻辑与框架说明。 一、精准化问题拟定：用技术激活大模型价值的关键 “ 大模型的价值并非源于其 全知全能 ”，而在于使用者能否通过精准提问引 导其聚焦业务痛点。为此，结合金融审计实践，为了帮助使用者更精准提出多元 化场景下的问题，本手册的提问设计遵循以下原则： l 场景化：围绕商业银行、证券公司以及保险公司的具体场景拆解问题， 避免抽象化表述； l 可操作性

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）...

International Labour Organisation 国际劳工组织 IPSF International Platform for Sustainable Finance 国际可持续金融平台 KPI Key Performance Indicator 关键指标 LBBW Landesbank Baden-Württemberg 巴登-符腾堡州银行 LCA 非财务报告指令 NGFS The Network of Central Banks and Supervisors for Greening the Financial System 绿色金融体系网络 NPV Net Present Value 净现值 OECD Organisation for Economic Co-operation and Development for Efficient Retrofit 用于高效改造的能量分析和模拟工具 TEG Technical Expert Group on Sustainable Finance 可持续金融技术专家组 5 目录 为什么要选择以实现气候中和为目标的园区转型之路？.............. 7 园区气候中和转型意味着什么？.............................

..................................................................................... 163 第十三章 智慧金融解决方案 .............................................................................................. 进入智慧城市。美国的纽约、英国的伦敦、日本 的东京和新加坡这些国际大都市，已经在智慧城市的道路上进行了一些有效的实践。 4 （1）美国。作为世界第一经济强国，尽管遭受了 2008 年惨重的世界金融危机冲击，但这丝毫不 影响美国在新市场方面的计划。奥巴马就任总统后，积极回应 IBM 的“智慧地球”概念，并将其上升为 国家战略，这将使美国很多陷入困境的企业看到了全新的希望。无论从基础设施、技术水平，还是产 各方面的网络化、智能化、便捷高效 的生活体验。 “十大工程”指围绕三大领域的行业信息化示范工程，包括数字城市、移动电子政务、数字社区、 智能交通、数字物流、数字旅游、居民一卡通、智慧教育和智慧金融。 10 2.3 体系架构设计 2.3.1 体系架构 永新智慧城市体系结构在城市通信基础资源之上分为四层：基础资源层、数据汇集层、应用孵化 层、应用实现层，同时各层与城市信息化数据与公司内

..................................................................................172 1. 项目概述 在当前金融科技的迅速发展中，银行系统面临着处理大量复杂 数据和提供高效服务的挑战。为了应对这些挑战，本项目旨在部署 Deepseek 大模型，以提升银行系统的智能化水平和处理效 率。Deepseek 大模型，作为一种先进的 据反馈进行必要的调整和优化。 总之，通过部署 Deepseek 大模型，我们期望能够显著提升银 行系统的智能化水平，为客户提供更加个性化、高效和安全的服 务，同时增强银行的风险管理和运营能力。 1.1 项目背景 随着金融科技的迅速发展，银行业务的复杂性和数据量呈现指 数级增长，传统的 IT 系统在处理效率、智能化水平和客户体验方 面已逐渐显现出瓶颈。尤其是在风险管理、客户服务、智能营销等 核心业务领域，银行迫切需要引入先进的人工智能技术来提升业务 定严格的数据安全和隐私保护策略，确保符合金融行业的监管要 求；最后，通过持续的性能监控和优化，保障大模型在实际运行中 的稳定性和效率。 在项目启动前，我们已对多家银行的业务需求和技术现状进行 了深入调研，总结出以下关键问题： - 客户服务场景中，传统客服 系统的响应速度和准确性不足，导致客户满意度下降； - 风险管理 领域，现有模型在复杂金融场景中的预测精度有待提升； - 运营优

告、既往理赔记录等多维度数据，实现： 1. 高风险案件自动预警 （响应速度<200ms ） 2. 差异化核保建议生成（覆盖 83 种常见疾 病） 3. 人工复核焦点自动标注（减少 70%核保员重复工作） 该技术架构已通过金融级数据安全认证，支持私有化部署条件 下的实时模型更新，确保在严格合规要求下保持技术迭代能力。实 际部署案例显示，接入 DeepSeek NLP 模块后，保险机构在线客服 的首次解决率从 54%提升至 OAuth2.0 鉴权。关键参数配置如下： 参数 配置值 说明 并发阈值 5000 QPS 基于 K8s 自动扩缩容 平均响应延迟 <300ms 99%请求满足 数据加密 AES-256+GCM 符合金融级安全标准 2. 数据交换中间件 采用混合消息队列架构，根据业务场景选择传输协议： o 实时核保场景：Apache Pulsar（消息持久化+低延迟） o 批量理赔处理：RabbitMQ（高吞吐优先级队列） 15%。 所有解决方案均需结合保险机构现有系统进行 API 集成，建议 分阶段实施：优先部署客服与理赔模块，6 个月后再扩展至营销与 风控场景。数据安全方面，采用私有化部署+动态脱敏技术，确保 符合金融级合规要求。 3.1 智能客服场景 在保险行业中，智能客服场景是提升客户服务效率与体验的核 心环节。通过接入 DeepSeek 的 AI 能力，可构建具备自然语言理 解、多轮对话管理和业务精准推荐的智能客服系统，显著降低人工

其卓越的语言理解和生成能力，正逐渐成为 SaaS 平台的重要组成 部分。企业通过先进的大模型技术，可以实现更智能的客户服务、 数据分析和决策支持。 在行业应用方面，AI 技术正逐步渗透至金融、医疗、制造等多 个领域。在金融行业，通过智能风控、智能投顾等应用，提升了风 险管理和投资决策能力。在医疗行业，AI 辅助诊断和个性化治疗取 得了显著成效，大幅提升了患者的就医体验。  智能风控提升信贷审批效率 25%的年复合增长率增长，这为大模型 SaaS 平台的开发提 供了广阔的市场空间。 在 AI 行业中，大模型 SaaS 平台的目标客户主要包括但不限于 中小企业、金融机构、医疗健康、教育和电商等各类行业。中小企 业希望通过成本相对较低的 SaaS 服务，降低技术门槛，实现智能 化转型；金融机构和医疗健康行业则需要依赖大模型提升风控、数 据分析与决策支持能力；而教育和电商行业则借助人工智能优化用 户体验及个性化推荐。 争环境及客户特征，从而制定出更为精准的市场策略。在人工智能 行业中，主要可以按照行业用途、企业规模、技术应用和地域特征 来进行细分。 首先，按照行业用途，人工智能可以广泛应用于以下几个细分 领域： 1. 金融服务：包括风险评估、信贷审批、客户服务自动化等，通 过大模型分析交易数据和客户信息，提升服务效率和准确性。 2. 医疗健康：利用大模型进行医学图像识别、基因组学分析、个 性化治疗方案规划等，助力医生提高诊断准确率及治疗效果。