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.......................................... 4 数据挖掘与分析..................................................................................20 3. 金融银行应用场景......................................................................................22 3.1 风险管理

Deepseek 大模型在银行系统的部署 方案设计 目 录 1. 项目概述.......................................................................................................6 1.1 项目背景.......................................... ........................................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 AI 技术，能够处理结构化 和非结构化数据，提供精准的预测和决策支持。 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 效能。Deepseek 大模型作为一种具备强大自然语言处理能力和深

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） ..............................................................................74 5.1.1 内部系统数据接入（核心银行系统、CRM 等）.......................77 5.1.2 外部数据源接入（征信、市场数据）.........................................80

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：根据审计场景提供有操作价值的问题、提示与案例； l 合规与价值导向：本手册问题不但嵌入合规政策提示，而且提出更多关 二、整体内容框架搭建：从基础审计场景认知到实战推演 “ 本手册业务审计板块分几个部分，形成 场景-方法-示例-案例 ”的闭环： l 场景部分：从金融审计理念与模式到金融审计质量管理，然后主要围绕 商业银行、证券公司以及保险公司审计提出可供参考的场景问题并给出相关的提 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 ”，如基于舆情 分析 的声誉风险前置评估模型可提前识别风险信号。 四、使用建议：理性驾驭技术红利重在参考 作为一本简洁明了的手册，我们努力与金融审计实践看齐，问题及解决思 路 注重通用性，兼顾众多中小银行内部审计需要。在使用本手册过程中，还请 各位 同行和学者们注意： l 风险隔离：在使用大语言模式时禁止上传涉密数据，敏感信息需脱敏处 理，建议通过本地化部署控制数据流向； l 交叉验证：

积累不断优化模型，适应金融市场的动态变化，降低模型过时或偏 差的风险。 在实际应用中，DeepSeek 技术已在多家金融机构的贷款评估 中展现出显著成效。例如，某大型商业银行在引入 DeepSeeK 技术 后，其贷款违约预测的准确率提升了 15%，审批时间缩短了 30%。以下是该银行在引入前后关键指标的对比： 指标 引入前 引入后 违约预测准确率 78% 93% 平均审批时间 3 天 2 天 客户满意度 85% 92% 合，能够高效处理和分析大量金融数据，从而提升贷款评估的准确 性和效率。首先，DeepSeek 在信用评分中的应用，通过分析借款 人的历史交易数据、社交媒体活动、以及其他非传统数据源，能够 更全面地评估借款人的信用状况。例如，某银行引入 DeepSeek 后， 其信用评分模型的准确率提升了 15%，同时减少了 20%的坏账率。 其次，DeepSeek 在反欺诈领域的应用也取得了显著成果。通 过对交易数据的实时监控和分析，DeepSeek 金融贷款评估的传统方法 在金融贷款评估的传统方法中，主要依赖人工审核和基于规则 的系统来进行信用风险评估。传统方法通常包括以下几个步骤：首 先，贷款申请人需要提交个人信息、财务状况、信用历史等资料。 这些资料由银行或金融机构的信贷专员进行初步审核，审核内容包 括申请人的收入水平、资产负债情况、职业稳定性等。其次，审核 人员会根据内部制定的评分模型对申请人进行打分，评分模型通常 基于历史数据进行构建，包含多个维度，如信用记录、还款能力、

成经验可以借鉴的情况下，又要在半年内完成，确实是时间紧，任务重，要求高。但 有关部门为确保完成任务，密切合作，相互支持。财政部特事特办, 拨专款 1.25 亿元, 电子部长城计算机集团公司承担了工程的总承包任务，中国人民银行为增值税专用发 票的传递提供了卫星通信手段，国家计委和航天工业总公司也积极参与，国家税务总 局和有关地区税务机关更是全力以赴，确保了该系统于 1994 年 8 月按计划开通。 第 12 页 有明显成效，其中金税工程二期的顺利运行发挥了不可低估的作用。因此，建立一个 业务覆盖全面、功能强大、监控有效、全国联网运行的税收信息管理系统势在必行。 同时， 为了提高执法力度和执法效率，必须加强税务部门与其它部门，如工商、银行、 外贸、海关、质监、公安、统计等系统的信息共享，实现跨部门的网络互联，加快电 第 15 页 共 111 页 税务行业信息化解决方案 时、有效，考核能实现客观、公正，决策能做到准确科学，全系统的治税和治队工作 必将出现一个新局面。 此外，“两级处理”可以提供更多的为纳税人服务的功能，如纳税申报可以在全省 全市范围内实行“通报通缴”，等等。银行、民航等有关部门现均已实现全国一级或两 第 18 页 共 111 页 税务行业信息化解决方案 级处理，他们因而能够不

工作的处理速 度提升 3-5 倍，同时将人为错误率降低至传统方法的 1/3 以下。 具体而言，人工智能在审计领域的应用主要体现在三个维度： 首先是自动化数据采集与清洗，通过智能体对接财务系统、银行对 账单和税务平台，实现多源异构数据的实时归集与标准化处理，解 决传统审计中数据孤岛问题。某试点项目数据显示，采用智能体 后，数据准备周期从平均 72 小时缩短至 4 小时以内。其次是风险 政策时效性方面的可靠性，例如能够准确识别 2022 年财政部新修 订的收入确认准则（财会〔2022〕25 号）的具体变化条款。 在审计工作流中的技术适配性主要体现在三个维度：首先，非 结构化数据处理能力可解析 PDF 版银行对账单、扫描件合同等传 统 OCR 难以处理的文件，实测显示对模糊文档的字段提取准确率 达到 92%，较传统技术提升 40%；其次，风险预测模块通过分析 历史审计案例库，可自动生成高风险科目预警清单，在试点项目中 目核对环节就需投入 超过 2000 人天，且人工错误率高达 3%-5%，而 AI 技术的成熟为 流程重构提供了可能。 审计智能化的核心痛点可总结为以下三点： 1. 数据异构性：企业 ERP、银行对账单等数据源格式差异大，预处 理消耗 40%以上工时 2. 规则迭代滞后：现行审计准则每年更新，但人工维护的检测规则 更新周期长达 3-6 个月 3. 风险识别盲区：传统抽样方法仅覆盖 15%-20%交易量，异常交

.....................................................................................71 3.3.2.14. 银行代收费用比率............................................................................................. .....................116 3.8.1.74. 手机银行通信量（上行）................................................................................................116 3.8.1.75. 手机银行通信量（下行）............................... .................................................................116 3.8.1.76. 手机银行用户数................................................................................................................116

.......213 1. 引言 随着税务稽查工作的复杂性和数据量的增加，传统的稽查方法 已经无法满足现代税务管理的需求。税务稽查人员需要处理大量的 涉税数据，包括纳税人申报信息、财务报表、银行交易记录等，这 些数据的多样性和复杂性给稽查工作带来了巨大的挑战。为了提高 税务稽查的效率和准确性，引入先进的技术手段成为必然选 择。DeepSeek 作为一款强大的数据分析工具，具备高效的数据处 识别、异常检测和预测分析，能够显著提升税务稽查的工作效率和 准确性。 DeepSeek 的技术架构主要分为三个层次：数据层、分析层和 应用层。数据层负责采集和存储来自多种渠道的税务数据，包括企 业财务报表、税务申报记录、银行流水等。分析层通过机器学习算 法对数据进行深度挖掘，识别潜在的税务风险和违规行为。应用层 则将这些分析结果直观地展示给稽查人员，并提供可操作的解决方 案和建议。 平台的优势在于其强大的数据处理能力和智能化的分析手段。 技术能 够为税务部门提供数据支持，帮助其优化稽查策略和政策制定。 在具体实施过程中，DeepSeek 技术可以通过以下方式与税务 稽查系统进行无缝对接： - 建立数据仓库：整合税务、工商、银行等多源数据，为 DeepSeek 技术提供全面的数据支持。 - 开发智能分析模块：基于 DeepSeek 技术开发智能分析工具，用 于识别异常交易、构建风险预警模型和生成稽查报告。 - 构建

110 12.5.6 回执销账 110 12.5.7 支票销账 110 12.5.8 支付宝缴费 111 12.6 银行业务 111 12.6.1 银行联网实时代收 111 12.6.2 银行接口配置 111 12.6.3 代扣业务 111 12.7 微信公众平台 113 12.7.1 个人中心 查询：根据查询条件筛选用户代扣资料，查询结果包括客户编 号、客户名称、总行、分行、开户帐号、开户人、银行卡类型 等信息。 添加、修改、停用用户代扣资料。 12.2.6 托收资料管理 该模块用户托收资料，具体功能如下： 查询：根据查询条件筛选用户托收资料，查询结果包括托收合同 号、总行、分行、银行帐号、开户户名、联系人、联系电话、单 位名称、单位地址、税务登记号。 添加、修改用户托收资料。 12.6 银行业务 12.6.1 银行联网实时代收 该模块用于提供银行实时代收业务，具体功能如下： 查询：银行柜台通过前置机服务器，根据客户编号实时发起查询 请求， 前置机服务器进行应答。 缴费：银行柜台根据欠费查询应答结果，通过前置机服务器发起 缴费请求，前置机服务器进行应答。 对账：次日凌晨根据银行上传到 FTP 服务器的对账文本发起对 账，对账以银行对账文本为准，当出现单边账的时候，需要水司