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 推荐和信用

成，降低整体集成风险，同时便于后续的功能扩展和优化。 实时数据处理能力 04 结合流式计算框架（如 Apache Kafka 和 Flink ），实现大 模型对实时数据的快速处理和分析，满足银行业务对实时 性的高要求。 GPU 集群优化 算力动态调度 混合云架构 成本控制与优化 针对大模型的高计算需求，配置 高性能 GPU 集群，并通过优化算 法和并行计算技术，最大化利用 硬件资源，提升模型训练和推理 图谱，涵盖银行的核心业务、客户、 产品等信息。 动态知识图谱可应用于智能客服、风 险预警、精准营销等多个场景，提升 银行的智能化水平和业务效率。 基于大模型的实时学习能力，知识图 谱能够动态更新，及时反映银行业务 和市场的变化，确保知识图谱的时效 性和准确性。 基于大模型的动态知识图谱生成 应用场景 合规性审计 定期进行数据安全和隐私保护的合规性审计，检查 数据治理和知识图谱构建过程中的合规性，确保符 反馈闭环优化 自动化监控与评估 版本控制与回滚 设计增量学习机制，使模型能够 在不遗忘已有知识的基础上，持 续吸收新的金融数据和业务规则， 确保模型始终与银行业务的最新 发展保持同步。 建立用户反馈机制，将银行业务 人员和客户的反馈信息纳入模型 优化流程，通过持续迭代改进模 型，使其更好地满足实际需求， 提升用户体验。 构建自动化监控系统，实时跟踪 模型在业务场景中的表现，通过

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 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 DeepSeek 在 金融银行领域具有广泛的应用潜力和实际价值。其先进的技术手段 和灵活的部署方式，能够为金融机构提供全方位的智能支持，推动 行业向更加高效、智能的方向发展。 1.2 金融银行业务挑战 在金融银行业务中，随着全球经济的快速发展和客户需求的日 益多样化，金融机构面临着前所未有的挑战。首先，市场竞争的加 剧迫使银行不断提升服务质量以吸引和保留客户。传统的业务模式 已无法满足现代消费者的期望，尤其是在数字化和个性化服务方

VC6. 报告决策 VC2. 客户营销 BU1 BU2 BU3 消费金融 产业金融 财富管理 BU4 金融同业 xx银行主要业务线 商 业 银 行 价 值 链 商业银行业务线 数 字 化 能 力 商业银行业务架构 数字化能力（N）与价值链 （N）、业务线（N）的关系 是垂直交叉的，构成立体网络 关系 N3 数字化价值空间 战略引领 核心三角 支撑 ✓ 战略是统领 ✓ 组织是基础和保障

AI 应用场景中落地最早。 n 商业银行主要通过人工客服和智能客服两种方式为客户提供咨询服务。人工客服工作强度高、处理和响应时间相对较长， 而当下智能客服难以覆盖全部服务场景。如工商银行在远程银行业务中将知识搜索与大模型生成能力结合，实现基于实 时通话向坐席人员主动推送答复话术或知识的能力。 图表：苏商银行大模型客服助手 资料来源：苏商银行、中泰证券研究所 14 降本增效场景之一：大模型承担智能客服角色 Advanced 图表：澳新银行 AI 编程对生产力的提 升 图表： AI 编程为软件开发带来的影 响 45 40 35 30 25 20 15 10 5 0 n 风控管理是银行业务经营的的核心任务之一， DeepSeek 拥有卓越的推理能力，能够助力银行显著提升风险识 别 的效率与准确性，快速剖析风险因素并生成详尽的分析报告，全面增强银行的风险管控能力。

信用卡产品或储蓄计划相关的建议。 如前所述，人工智能还能通过增强交易安全性和减少欺 诈来优化客户体验。例如，汇丰银行使用人工智能对数 百万个账户进行欺诈行为检测，以提升客户的安全感和 信任感。此类创新使日常银行业务更加顺畅、安全和以 客户为中心，为后期的深度客户互动和忠诚度培养奠定 了基础。 各银行也利用人工智能重塑“了解你的客户”（KYC） 流程，以提高效率、准确性和合规性。人工智能驱动的 工具 户、进行合规检查并获得初始金融服务。 欺诈防范：此价值流涉及整个银行业务体系，无缝覆盖实时欺诈检 测、风险缓释和客户保护等活动。 支付处理：此价值流涵盖种类繁多的活动，涉及国内和跨境交易、 付款审批、对账和资金实时跟踪。 留客和获客：此价值流聚焦在整个客户财务生命周期内与客户进行 持续互动，包括提供个性化建议、实施忠诚度计划以及管理客户满 意度。 银行业务中的关键价值流 调研结论 打造智慧银行 阶段一 客户、供应商和政府在人工智能的协助下建立生态系统，以通 过无缝合作创造价值。 Erik Brynjolfsson ——斯坦福以人为本人工智能研究院（HAI）教授兼高级研究员，斯坦福数 字经济实验室主任 人工智能驱动的银行业务自 动化 客户财务管理完全由人工智能执行。通过 人工智能驱动的系统自动管理账户余额， 优化投资组合，甚至根据市场状况和客户 财务行为实时调整贷款条款。例如，某英 国零售银行正尝试银行服务全面自动化，

1）为银行搭建从信息推送、业务营销、服务办理、费用支付、售后维护的无断点服务闭环，构建一站式银行服务的信息窗口； 2）简化了银行业务办理流程，缩短了用户操作路径，全面提升服务质效。 玄武云最佳实践案例（金融——泉州银行） 解决方案：玄武云·即信为泉州银行5G消息创新项目中，主要通过5G消息助力泉州银行网 点服务、线上业务、个人中心三大类银行业务。 1）网点服务功能：网点查询、预填单、预排号。 2）线上业务功能：动账通知、资金查询、线上办卡、理财购买、生活缴费。

年《银行家》全球 1000 大银行排 185 名 • 2021 年《财富》 中国 500 强，在入围的商业银行中排名第 24 名 总资产 7530.02 亿 营业网点 494 家 中原银行业务发展概 况 分行 18 家 村镇银行 9 家 #1 #2 #3 #4 建设背景 选型 & 架构

投资的基础上，发展资产管理和投 资银行业务 76 金融事业发展战略总体框架 从自身实力与实际出发，集中发展最有吸引力且已具备相当经验的 资产管理类业务 调整在其他金融领域的财务性股权投资，清退不良资产，维持或增加在回报 率 / 成长性良好的金融企业的投入，促进集团金融事业和其它业务的发展 在集团自身资本运作的基础上，发展投资银行业务，成为未来集团金融事业 的重要组成部分 集团金融事业发展应从实际出发，按照基础业务、战略业务和新兴业务的组合来构建 基础业务 战略业务 新兴业务 集团金融事业的发展 集团短期资金运作 金融股权投资 资产管理 / 基金管理 投资银行业务 项目融资服务 其他高收益金融业务 78 资产管理是目前国内极有潜力的金融业务，而集团在这一领域已具备了相当的能力 •目前我国基金总市值约 *** 亿，而估 计增长空间约在 银行这一 高速发展的业务 •集团目前在各业务板块的重组、转 型、发展中已经并仍将产生较多的上市、 购并等资本运作，这其中需要大量投资银 行服务 •集团在资本市场有一定的操作能力， 这对投资银行业务的开展具有较强的支持 力 •在对集团内部资本运作提供良好顾问 服务的基础上，不断增强自身能力，逐步 开拓外部市场是必然的选择 良好的内部成长空间 •国内企业越来越重视将在产业运作与 资本运作有效结合，在快速提升产业竞争