模型调用参数、输出结果哈希值 o 数据流出/流入标记（跨境传输需单独加密） 4. 第三方依赖管理 若使用 DeepSeek 云端 API，需签署数据处理协议（DPA）， 明确： o 服务商不得留存金融业务数据 o 模型微调必须在客户本地环境完成 o 跨境传输需通过中国银联等境内清算通道 5. 实时风险拦截机制 在智能体对话中部署关键词过滤与意图识别双引擎，例如： | 风险类型 | 能力已在国内某大型商业银行的智能投顾系统中得到 验证，使复杂产品说明的自动解读效率提升 40%，同时将合规审核 人工干预率降低至 5%以下。模型支持动态热更新策略，可在不中 断服务的情况下完成业务知识库的增量学习，满足金融业务持续迭 代的需求。 3.1.2 多模态支持能力 DeepSeek 大模型在多模态支持能力上展现出显著优势，能够 无缝处理文本、图像、表格、文档等多种数据类型，为金融银行业 务场景提供全面 等20+文件格式的端到端处理，具 备以下特征： o 自动识别文档中的关键字段（如金额、账号、日期） o 理解多页文档的全局逻辑关系 o 保留原始排版格式的语义标注 3. 场景化适配能力 针对金融业务特别优化的功能包括： o 支票/汇票的防伪特征检测 o 合同文档的版本差异比对 o 财报数据的趋势可视化生成 在银行智能客服场景实测数据显示，引入多模态支持后： - 复 杂工单处理效率提升

的文本分类器过滤无关文档 - 时序预测模型发现周期性 数据断点 数据标准化采用分层建模方法，底层建立符合审计准则的全局 数据模型（如 ACL 标准字段体系），中层按行业特性扩展子模型 （如金融业需补充 Basel III 相关指标），上层支持企业自定义字段 映射。通过 ETL 管道实现自动化转换，关键步骤包括： - 时间维度 统一为 ISO 8601 标准 - 货币单位强制转换为报表本位币 43%。 4.2 风险预警与评估 在风险预警与评估模块中，DeepSeek 智能体通过实时监测审 计数据流，结合预设规则与机器学习模型，动态识别异常指标与潜 在风险点。系统内置行业风险特征库（如金融业的资金池异常波 动、制造业的成本畸高订单），通过多维度交叉验证（横向同业对 比、纵向历史趋势分析）降低误报率。典型场景包括： 1. 异常交易检测 o 自动标记单笔超过阈值（如 500 万元）的跨省转账，并 自动引用最新会计准则条款 2. 交叉验证底稿间数据一致性 3. 风险提示字段自动高亮 这些场景已验证智能体在审计质量、效率、成本三个维度的提 升，下一步将聚焦于行业定制化模型的训练，例如金融业审计特有 的减值测试模型。 7.1 财务报表审计 在财务报表审计中，DeepSeek 智能体能够显著提升审计效率 与准确性。通过自然语言处理与机器学习技术，智能体可自动解析 企业提供的原始

者的需求。推广期间，“手机公交卡推广大使”更是活跃在公交车上、各个车站站点上、大街小巷等地， 向广大消费者进行宣传推广。在推广大使的努力下，此次活动得到了广大消费者的积极响应。 11.4.3 广东工行手机支付项目 广东采用国内外金融业通用标准 13.56M Hz 技术开展的手机支付业务正式在广州展开。据了解， 广州携手银联、工行广东分行，推出“手机支付”最新产品―――“牡丹・沃银”卡。它通过对金融账户与 移动通信终端的结合，实现小额支付的 方案背景 13.1.1 项目背景 在“十二五”大背景下，金融信息化的趋势越发明显。改革开放 20 多年来，中国的金融信息化建设 是从无到有、从单一业务向综合业务发展。如今已从根本上改变了传统金融业务的处理模式，建立了 以互联网为基础的电子清算系统和金融管理系统。目前随着移动互联网的发展，金融信息化呈现多渠 道、移动化的趋势。目前，中国的金融数据通信网络框架已基本形成，建立了越来越全面的电子化系 服务的不多。金融信息化不是为了向客户提供一批简单的海量信息，而是要向客户提供个性化的金融 服务，成为客户的投资理财专家，为客户整合加工所有的信息，分析投资动态，推荐投资产品等。 总而言之，金融业的信息化进程可以概括为：以数据大集中为前提，以完善的综合业务系统为基 础平台，以数据仓库为工具，以信息安全为技术保障，提供现代化、网络化、随时随地的金融服务。 13.1.2 需求描述 结合“十

.......................................................................................... 7 1.2 金融业大数据应用投资分布..........................................................................................

标准化将数据转换为均值为 0、标准差为 1 的分布。对于 类别型数据，则采用独热编码（One-Hot Encoding）或标签编码 （Label Encoding）进行转换。 特征工程是提升模型性能的核心。基于金融业务的特性，可从 原始数据中提取有意义的特征。例如，从交易数据中提取日平均交 易金额、交易频率、交易时间分布等特征；从客户行为数据中提取 活跃度、偏好等特征。此外，还可通过主成分分析（PCA）或因子

个性化 的金融服务。 为了更清晰地展示模块之间的关系和功能协作，以下是一个简 化的模块交互图： 通过以上模块的划分与设计，Deepseek 大模型能够在银行系 统中高效、安全地运行，满足金融业务中复杂且多变的需求，同时 为银行提供强大的智能化支持。 3.3 数据流图 在 Deepseek 大模型与银行系统的集成过程中，数据流图的设 计是确保系统高效、稳定运行的关键。数据流图清晰地展示了数据

UTP 布线系统。 由于语音信息点和数据信息点统一设计及施工，通过更改跳线，语音信息点和数据信息点可 方便的互换使用，增强了布线系统的灵活性和可扩展性。 我们将依据对贵公司现场的考察，结合长期从事金融业的综合布线项目实施的丰富经验为贵 公司设计相应信息点的布置位置。 9.3 布线产品选型 根据计算机网络的发展要求，以及今后的发展趋势。综合布线我们建议选用 Panduit 系列布线 产品。

情况；利用大数据技术交叉验证客户关联信息（如法人、股东、担保人关联关 系）， 识别潜在风险客户集群；结合《反洗钱法》最新修订要求，检查客户风险 评级模 型是否更新，动态管理机制是否有效。 2. 线上普惠金融业务流程合规性审计：审查系统规则设置，检查反欺诈模 型是否覆盖虚假流水、多头借贷等风险场景，数据源（如税务、征信）接入是 否 完整；抽查电子合同签署流程，确认客户身份验证（如生物识别、数字证 书）有

推动、促进了当地的经济发展，既解决了当地的就业问题，又增加 了税收，促进了其他行业的发展。此外，现代物流业将进一步带来 商流、资金流、信息流、技术流的集聚，以及交通运输业、商贸 业、 金融业、信息业和旅游等多种产业的发展，这些产业都是第三 产业 发展的新的增长点，是第三产业重要的组成部分。 现代物流还有利于对分散的物流进行集中处理，量的集约必然 要求利用现代化的物流设施、先进的信息网络进行协调和管理。相

分类 产业类别 与旅游产业的关系 旅游支持产 业 农业 为旅游业提供资源基础 林业 为旅游业提供资源基础 渔业 为旅游业提供资源基础 交通运输业 为旅游业提供交通支持，解决“行”的问题 金融业 为旅游业提供金融支持 459 XX 旅游数据中心大数据集成应用平台 信息业 为旅游业提供信息支持 建筑建材业 为旅游业提供基础设施的建设支持 食品加工业 为旅游业提供餐饮支持，解决“食”的问题