DeepSeek 如何影响银行业 通义智能 PPT 张鲲 conten t目录 01 DeepSeek 为何一夜之间爆火？ 02 银行拥抱 AI 的常见误区 03 DeepSeek 如何重塑银行业？ 04 行业影响：缩小技术鸿沟，推动生态变革 05 挑战与未来展望 DeepSeek 为何一夜 之间爆火？ 01 低门槛优势：大幅降低使用 / 注册门槛， AI 平民化 使用成本低 和发声，不考虑解决内部 实际问题 需精准定位业务需求，选 择合适的结合点。 只仰望星空 不脚踏实地 管理层关注快速创新迭代 基层疲于提升基础数据质 量和完成手工报表 DeepSeek 如何影响 银行业？ 03 内容采集与生成：内外 AI 分离，合规前提下保持数据实时性 01 自动化尽调报告 整合财报与舆情数据， DeepSeek 自动生 成初步分析框架，显著提升报告编制效率 02 合规审查智能化

智联猎头 2025 中国银行业数字化转型人才报告 2025 年 6 月 2 核心观点 1. 当前我国经济复苏基础仍需巩固，深化金融供给侧改革，注重金融创新 与数据赋能，助力我国金融科技从“立柱架梁”全面迈入“积厚成势” 新阶段，有效支撑实体经济发展。 2. 银行业具备数字化项目推进的组织优势，不过部分数字化人才实现快速 补充可能需要借助人力资源服务机构。 ，基本覆盖全业态 体系，并且已与开发性金融机构、政策性银行、国有大行、股份制银行 及金融资产管理公司中的九成以上机构达成深度合作。 3 1 银行业发展现状 4 据世界银行 2025 年 1 月发布的《世界经济展望》，自 2024 年 6 月以 来，全球经济环境有所改善，通胀压力开始缓解，主要经济体未出现显著放 从“立柱架梁”全面迈入“积厚成势”新阶段，力争到 2025 年实现整体水平 与核心竞争力跨越式提升。” 目前，我国银行业正积极深化金融供给侧结构性改革，从宏观层面看，改 革有利于金融资产合理配置，更有效地支撑实体经济发展，助力构建绿色金融 体系和可持续发展格局。就银行业自身发展而言，也将增强金融机构的竞争力 和抗风险能力，显著提升服务效率与运营能力，强化风险管理与合规水平，推 动普惠

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

高客户忠 诚度。本报告提供的措施建议和真知灼见，能够有助银 行消除转型障碍，扩大人工智能应用规模，为在竞争和 智能化程度与日俱增的未来取得成功奠定基础。 本报告总结了针对人工智能（AI）给银行业带来的价值 进行大量研究的结果，旨在为从刚开始试点到希望在内 部整体推行人工智能计划的银行管理层提供在人工智能 转型各阶段切实可行的真知灼见。 当前，虽然部分银行在应用人工智能方面取得了很大的进 资，也将成为重新定义战略、运营和文化的 催化剂。为充分挖掘人工智能的潜力，银行 必须以开放的心态拥抱变革，并将人工智能 融入成为推动以客户为中心实现可持续发展 的一大核心因素。 Francisco Uría 全球银行业与资本市场主管合伙人 毕马威国际 调研结论 阶段二 阶段三 主要考虑因素 为迎接人工智能奠定基础 为您的人工智能转型保驾护航 简介 概要 引言 引言 打造智慧银行 阶段一 © 2025 毕马威华振会计师事务所（特殊普通合伙） 正从根本上重 塑其业务 人工智能支出可能出现大幅增加 认为将增加20% 受访者中， 另有 认为将超过20% 人工智能在银行业得到广泛应用 实现了成本 节约 认为能够拥抱人工智能的银行 将在业内形成竞争优势 预计人工智能投资将达到中等 至极高的回报率 银行业高管对人工智能寄予厚望 调研结论 阶段二 阶段三 主要考虑因素 为迎接人工智能奠定基础 为您的人工智能转型保驾护航 简介 概要

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

建议关注：宇信科技、京北方、天阳科技、长亮科技、百融云等。 n 风险提示 ： AI 技术落地不及预期、竞争加剧、信息更新不及时等。 2 核心观点 DeepSeek 开源、低成本、强推 理 助推银行业应用 1 n DeepSeek 模型在 Post-Train 阶段大规模应用了强化学习方法。 R1 使用了冷启动 + 大规模强化学习方法， R1-Zero 版 本模 型使用纯强化学习方法。随训 资料来源：中泰证券研究所 13 n 降本增效场景通常基于大模型的生成能力，进行人力替代或赋能，在银行业 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。 ，充分释放开发者的价值。未来可能会由 AI 承担部分基础工作， 而开发者则转向更高层次的 架构设计和业务规划，专注于更复杂、更创造性的任务， 如架构设计、算法优化或用户体验创新。 n AI 编程在银行业可有效赋能内部研发。从具体用例看， 澳新银行对 1000 名软件开发人员进行了为期六周的 AI 编程助手试 用实验。实验发现，当软件开发人员使用 AI 编程助手时，平均生产率提高 42% ，代码质量提高

• 风险控制与合规管理 • 实施路径与阶段目标 • 标杆案例与同业实践 • 预期效益与 ROI 分析 • 组织能力与人才建设 • 未来演进与持续创新 01 数字化转型背景与必要性 银行业面临的竞争压力与市场挑战 国有大行服务下沉 国有大型银行通过下沉服务覆盖更多区域，加剧了中小银行的获客难度，迫使后者加快数 字化转型步伐。 新金融业态冲击 客户需求升级 互联网金融、金融 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

top100summit.com 案例背景 商业银行“Bank Digital Mesh” 数字化成熟度评估模型1.0研究成果 于2023年2月正式发布 2022年1月 《中国银保监会办公厅关于银行业保险业数字化转型的指导 意见》（银保监办发〔2022〕2号） 就银行、保险等金融机构 数字化转型提出指导意见 2021年12月 中国人民银行发布《金融科技发展规划（2022-2025）》 （银发〔 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

元，首次覆盖，给予“增持”评级。 公司是深耕 20 余年的老牌银行 IT 服务商。公司成立于 1998 年， 作为我国最早一批专业从事金融业软件开发及 IT 服务的企业，经 过多年经营和沉淀，公司积累了一批以银行业为主，涉及保险、证 券、基金、信托、融资租赁等行业的优质客户，信贷及风控管理系 统、核心业务系统、CRM 及 ECIF 等解决方案均具有较强市场竞争 力和较高市场占有率。 绑定蚂蚁，探索银行 日，公司受 邀参加蚂蚁数科生态伙伴 AI 智能业务交流闭门会，会上重点探讨了银行 AI 流量运营、银行贷后解决方案、银行风控 Agent 产品解决方案、反欺诈体系 构建、大模型场景实践与安全防御等银行业 AI 应用核心场景。公司就银行 AI 应用市场新的合作方向与蚂蚁数科达成初步共识，公司将吸纳蚂蚁数科 在 AI 技术研发与场景落地的前沿先进经验，结合公司深耕银行领域二十余 年的业务理解与客户资源 准的用户画像，精准把握客户需求与偏好。此外，数据治理平台通过 DeepSeek，可以自 动识别并修复数据质量问题，确保数据的准确性与一致性，为数据分析与决策提供可靠 的数据基础。 测试领域 自动化与精准测试 通过大模型蒸馏出银行业务模型，实现自动化需求影响分析、案例生成及测试脚本生成。 结合 AI 技术和 OCR 技术，解决 UI 自动化测试中页面元素识别准确率低的问题，大幅提 升测试效率。此外 DeepSeek 的推理能力