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

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 阶段的任务和时间节点；组建专业的项目团队，包括数据科学家、 软件开发工程师、系统架构师等；建立有效的沟通机制，确保项目 各方的信息对称和及时反馈。 具体任务分解如下： - 需求分析与模型定制：根据银行业务需 求，定制和优化 Deepseek 模型； - 模型部署与优化：设计部署方 案，优化模型参数，确保高效运行； - 系统集成与接口开发：将模 型集成到现有系统，开发 API 接口； Deepseek 大模型需要首先明确需求，以确 保解决方案能够满足银行业务的复杂性和安全性要求。银行业的特 殊性决定了其对数据处理、模型精度、响应时间以及合规性有着极 高的要求。因此，需求分析应从功能性需求、性能需求、安全需求 以及合规性需求四个方面展开。 首先，功能性需求方面，Deepseek 大模型需要支持多样化的 银行业务场景，包括但不限于客户服务、风险评估、反欺诈、智能 推荐和信

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 .......145 1. 引言 随着金融科技的迅猛发展，传统金融银行业面临着前所未有的 挑战与机遇。数字化转型已成为金融银行业提升效率、优化客户体 验、增强竞争力的必由之路。在这一背景下，DeepSeek 作为一款 先进的智能解决方案，凭借其强大的数据分析能力、智能决策支持 以及高效的业务流程自动化，为金融银行业提供了切实可行的应用 方案。 DeepSeek 的核心优势在于其深度学习和人工智能技术的深度 能在数字化转型的浪潮中占据先机，实现可持续发展。 1.1 DeepSeek 技术概述 DeepSeek 是一种基于深度学习和自然语言处理（NLP）技术 的先进人工智能平台，旨在通过高效的算法和海量数据训练，提升 金融银行业务的智能化水平。该技术通过多层次的神经网络模型， 能够自动提取、分析和处理复杂的金融数据，从而为银行和金融机 构提供精准的业务决策支持。DeepSeek 的核心优势在于其高精度 的预测能力和强

...........................................................................................6 1.1 银行业客户经理的现状与挑战......................................................................................... ...235 1. 项目背景与目标 随着金融科技的快速发展和数字化转型的深入推进，银行业正 面临客户需求多元化、服务效率提升以及人力成本优化的多重挑 战。传统客户经理模式受限于服务时间、专业能力覆盖范围以及个 性化服务深度，难以满足现代客户对实时性、精准性和智能化的服 务需求。根据 2023 年银行业协会报告显示，超过 65%的客户期望 获得 7×24 小时即时响应，而传统客户经理仅能覆盖工作时间的客 处理标准化需求+ ” 人工专注复杂咨询 的协同服务范式。 1.1 银行业客户经理的现状与挑战 当前银行业客户经理面临多重挑战，主要体现在服务效率、客 户需求复杂度以及人力成本三个方面。传统客户经理平均需要同时 维护 200-300 名客户，导致服务响应时间长达 24 小时以上，且高 端客户与普通客户的服务资源分配失衡。根据 2023 年银行业协会 数据显示，客户经理日均处理事务中，60%为标准化业务咨询（如

学习、差分隐私等技术，探索跨主 体的数据安全共享隐私计算平台，实现数据有序共享和安全保障。 为深入推进金融行业数字化转型，今年陆续出台了相关行业政策。2022 年 1月，中 国银保监会《关于银行业保险业数字化转型的指导意见》指出，加大数据中心基础设 施弹性供给。优化数据中心布局，构建多中心、多活架构，提高基础设施资源弹性和持 续供给能力。加快构建面向大规模设备和网络的自动化运维体系，建立“前端敏态、后端 数据中心市场的 60%，随着人工智能、区块链、云计算、大数据、隐私计算、物联网、 5G、虚拟现实/增 强现实等八大核心技术的广泛应用，金融行业的算力需求也在不断升级。 我国社会经济各行各业中，银行业既是数据中心建设和应用起步最早的，又是数据 中心运作最规范、监管最严格的行业之一。银行数据中心的建设和发展不仅对本行业 极为重要，而且对其他行业也有示范引领作用。经过三十年的发展，银行数据中心有其 对各类客群的服务，整合形成公司金融部、绿色金融部（战略客户部）、普惠金融部 （乡村振兴部）、机构业务部、交易银行部（国际业务部）、企业金融风险管理部。 绿色银行方面，作为中国首家赤道银行，XX银行在国内银行业率先采纳联合国气 候变化公约“立即实施气候中性”倡议，推进 2030 年前实现自身运营碳中和，同时聚 焦“双碳”重点领域，以融资+融智为载体，以交易+做市为抓手，落地境内首单蓝色债 券、市场首

111 12.5.5 账务处理退款 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 缴费：用户输入客户编号进行实时检索，采用欠费缴清模式，让 用户使用支付宝进行在线支付。 对账：当天缴费流水，在次日凌晨获取支付宝对账单进行对账， 对账以支付宝对账单为准。 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：

税务行业信息化解决方案 题通知纳税人，为纳税人提供邮件到达通知服务，让税务邮箱中的邮件得到及时的处 理，加快税务机关和纳税人之间的信息沟通。  移动报税 纳税户通过手机进行纳税申报，并借助移动公司的手机银行业务将所需纳税额从 纳税户某一帐户中直接划入国库。 4. 短信发票抽奖 说明： 上图中绿色表示短信查询时后台系统所进行的判断，浅蓝色表示判断结果，黄色 表示提供给短信上的状态。对应的信息共 4

涉及到数据安全、应用安全、网络安全、虚拟化安全、主机安全、 物理环境安全和管理安全。 在金融行业，有 GB/T 21080-2007《银行业务和相关金融业务基 于对称算法的签名鉴别》，该标准规定了请求访问实体和授权允许 访问实体之间的三种签名鉴别方式。 GB/T 21081-2007《银行业务密钥管理相关数据元（零售）》， 该标准描述了密钥管理相关数据元的结构和内容，该数据元可在银 行零售业务环境下，通过电子报文方式传输，以支持密钥的安全管

—————-|———————————–|————| | 增值税专用 发票 | ” ” 包含 增值税专用发票 标题及 12 位代码 | 高 | | 银行回单 | ” ” 出现 银行业务凭证 及银行 LOGO | 中 | | 采购合同 | ” 包含 合同协 ” 议 及双方签章页 | 低 | 对于复杂场景，系统采用两级分类策略：先通过关键词匹配进 行粗分类，再使用基于

的拆 分转账；提取预警处理时间轴数据，发现 15%案例超过 72 小时未处置， 违反内 部操作规程。 25 4 、反洗钱内控制度健全性审计：对比监管新规（如虚拟资产交易指引）， 发现数字银行业务缺少加密货币兑换风险控制条款；访谈跨境金融部员工，发现 50%人员不清楚自身在反洗钱流程中的具体职责，部门协作存在盲区；培训效果 评估：分析反洗钱考试通过率，发现外包人员合格率仅为 62%，低于内部要求的