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

大模型的优势与应用潜力 DeepSeek AI 大模型作为国内领先的生成式人工智能技术，在 金融领域展现出显著的技术优势与应用潜力。其核心能力建立在千 亿级参数训练基础上，通过融合金融行业知识图谱与银行业务数据 微调，具备精准的语义理解、多轮对话管理和复杂业务逻辑推理能 力。在银行客户经理场景中，该模型展现出三大差异化优势： 首先，在服务效率维度，DeepSeek 可实现毫秒级响应速度， 单日可处理超过 于账户查询、理财产品咨询、贷款申请等高频需求，响应速度控制 在 3 秒内，准确率需达到 98%以上（参照 2023 年银行业智能客服 平均 85%的准确率基准）。关键性能指标包括：  业务覆盖范围：支持 12 类核心银行业务场景  意图识别准确率：≥95%（基于 Confusion Matrix 评估）  多轮对话维持能力：持续 5 轮以上交互不偏离主题  合规性检查：100%嵌入监管话术模板 其次，构建动态客户画像系统，通过 智能体功能设计围绕银行客户经理的核心工作场景展开，通过 DeepSeek 大模型的多模态交互、知识库整合及实时决策能力，构 建覆盖客户服务全流程的智能化解决方案。系统采用模块化架构， 确保功能可扩展性与银行业务的高适配性。 客户交互模块实现全天候自然语言对话，支持语音、文本及视 频多通道输入。智能体可自动解析客户查询意图，准确率需达到 92%以上（基于历史工单测试数据），对理财产品推荐、贷款条件

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。

赋能银行： AI 大模型在 C 端实现智能个性化服务与交叉销售提升，在 B 端深化对企业客户的风险管理与解决方案输出。此外，开拓 AI 驱 动的金融产品创新、跨境结算与流程自动化等新生业务服务，推动银行业务全面智能化升级。 投资建议：在金融科技政策利好、海外垂类模型落地背景下，金融垂类模型成发展重点，我们推荐【同花顺】、【东方财富】、【恒生 电子】，建议关注【顶点软件】、【金证股份】、【长 效率提升 降本增收 AI 赋能银行业务的三种形式 与通用模型合作 本地化部署开源模型与自研模型结 合 纯自研模型 合规审查 流程处 理 人力资源、结算等后台部门 5.1. AI 赋能银行行业逻辑链 ，快速响应客户在账户查询、转账、贷款等方面的需求。通过不断学习和优化 ， 系统分析客户的交易历史、浏览行为和偏好设置等多维数据 ，精准推送个性化的金融产品和服务 ，从而帮助银行提升交叉销售的机会。招 商银行在交易银行业务中推出“招小财” AI 助手 ，可以准确识别客户意图和协助客户完成复杂公司金融产品操作 ，响应准确率达到 95% 。 B 端：随着金融科技嵌合加深 ，银行与企业级客户的合作将更加深化 ，形成长期合作关系。

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。