论坛 …… 第三斱数 据 文档、图片、影 音 …… 资金、财务、信 贷、员工…… 用智慧发现信息价值 Discover information 日志、交易报文 … … 宏观数据 GDP( 国内生产总值 ), 变劢率 ;CPI( 居民消费价格指数 ), 变劢 率 ;PPI( 工业生产价格指数 ), 变劢率 ;M1/M2( 货币流通量 ); 固 定资 产投资变劢 ; 制造业采贩经理人指数 联与交易信息，通过 OEC 平台进行深度挖掘与加工，识别 4 类 客 户关联关系，如：投资关系、担保关系、管理关系、股权关系四维度图谱。 案例：某国有银行企业风险预警 企业关联关系图谱 以宏观统计数据、互联网舆情数据和企业违规行政处罚类数据为基础， 通过加权平均计算企业出风险分数，再通过归 一化处理形成企业风险指数 案例：某国有银行企业风险预警 • 资讯平台 • 金融论坛 统一业务服务机器人 1. 外呼机器人（交易确讣、服务提醒） 2. 推荐机器人 总体目标 1. 非结构化数据采集、加工服务能力 2. 融合非结构化不结构化资讯癿加工能力 1. 宏观经济资讯 2. 国外经济资讯 3. 研究报告推送服务（股票、债券） 4. 行业、地区经济服务 一期建设内容 互联网采集平台 语义分析平台（ DINFO- OEC ） 智享云

作为一个集成了深度学习、自然 语言处理和大数据分析技术的智能平台，能够有效应对上述挑战。 通过其强大的算法模型，DeepSeek 能够实时处理海量市场数据， 包括历史价格、新闻舆情、社交媒体动态以及宏观经济指标等多源 信息，从而生成更为精准的市场洞察。这种数据驱动的分析方式不 仅能够识别传统方法难以捕捉的市场模式，还能迅速调整策略以适 应不断变化的市场环境。 具体而言，DeepSeek 在股票量化交易中的必要性体现在以下 风险管 理。首先，DeepSeek 将通过机器学习算法对海量历史数据进行深 度挖掘，识别出潜在的交易模式和趋势，为交易策略的制定提供数 据支持。其次，DeepSeek 将实时监控市场动态，结合宏观经济指 标、行业新闻和公司公告等多维度信息，辅助交易系统做出更加精 准的买卖决策。此外，DeepSeek 还将引入自然语言处理技术，自 动解析和分析市场情绪，帮助交易者更好地把握市场情绪波动对股 技术，优化股票量化交易策 略，提升交易效率和收益率。项目范围涵盖从数据采集、模型构建 到策略执行的全流程，具体包括以下几个方面： 首先，数据采集部分将涵盖多源数据的整合，包括但不限于历 史股价、成交量、财务数据、宏观经济指标以及社交媒体情绪数 据。DeepSeek 将用于自动化和智能化数据的清洗、去噪和特征提 取，确保输入数据的质量和准确性。 其次，模型构建部分将利用 DeepSeek 的深度学习算法，设计

，通过复 杂的算法模型预测客户的违约概率。这种预测不仅更加精准，而且 能够实时更新，帮助银行在贷前、贷中和贷后各个阶段做出更合理 的决策。 其次，针对市场风险管理，DeepSeek 可以结合宏观经济数 据、市场行情和银行自身的交易数据，进行多层次的风险评估。通 过建立动态的风险模型，银行可以及时识别市场波动带来的潜在风 险，并采取相应的对冲策略，减少市场不确定性对资产负债表的影 响。 型经过大量历史数据的训练，能够识别出潜在的高风险客户，并预 测其违约概率。此外，平台还支持实时更新和动态调整，确保评估 结果的时效性和准确性。 为了进一步提高评估的可靠性，DeepSeek 还引入了外部数据 源，如宏观经济指标、行业发展趋势和市场竞争状况等。这些外部 因素与客户的内部数据相结合，有助于银行更全面地理解客户的信 用风险。 在实际操作中，DeepSeek 平台提供了一系列灵活的工具和界 面，供 应的应对措施。具体而言，DeepSeek 的市场风险预测方案可以从 以下几个关键方面展开： 首先，系统通过实时监测全球金融市场数据，包括股票、债 券、外汇、大宗商品等资产的价格波动、流动性变化以及宏观经济 指标。这些数据经过清洗和预处理后，输入到深度学习模型中，用 于识别市场趋势和异常波动。模型能够捕捉到非线性和复杂的市场 关系，从而提供更准确的预测结果。 其次，DeepSeek 利用时间序列分析和蒙特卡洛模拟技术，对

在风险并提供预警。例如，当项目进度滞后期大于合同约定的阈值 时，系统会自动提醒相关方采取行动。 为了进一步提高风险评估的准确性，DeepSeek-R1 还可结合 外部数据源，如宏观经济指标、行业动态等，对合同中的市场风险、 政策风险等宏观因素进行分析。例如，在评估某合同的市场风险时， 模型会结合当前市场供需状况、原材料价格波动等因素，预测合同 执行期间可能面临的成本压力。 总体而言，DeepSeek-R1

-5% 竞品功能升级 88% 实施过程中需注意数据时效性管理，建议建立分层更新机制： - 实时层：交易数据 T+1 小时更新 - 中间层：客户行为数据每日凌 晨同步 - 基础层：市场宏观数据每周校准 异常检测模块会通过箱线图算法自动标记偏离正常区间 3σ 以 上的数据点，并推送预警至相关负责人。对于 B2B 场景，可额外 集成客户采购周期分析，预测下次采购时间窗，准确率经实测可达

P75 研发费加计扣除 12.3 8.1 9.8 跨境支付占比 18.7 5.2 6.9 固定资产加速折旧 23.4 11.6 15.0 实施过程中需注意三个关键点：首先，风险阈值需每季度根据 宏观经济数据调整基准值；其次，人工复核环节必须保留审计轨 迹；最后，系统应内置《企业所得税税前扣除凭证管理办法》等法 规条款的实时关联功能。通过持续优化风险特征权重，某会计师事 务所实际案例显示其高风险事项识别准确率从初期的

练操作该系统，达到提高工作效率及准确性的目的。培训内容主要 包括以下几个方面： 首先，系统基础知识的介绍，包括系统的组成、功能模块及其 在生态环保领域的应用场景。这一部分旨在帮助用户建立起对整个 系统的宏观认识，了解各个模块之间的关系以及它们如何共同作用 于生态环保的智慧诊断。 其次，对多模态 AI 大模型的概念以及具体应用进行详细讲 解。用户将学习到如何使用数据输入和输出接口，如何选择合适的

。通过这些流程， 能够确保输入模型的数据是高质量的，进而提高模型输出结果的可信度。 同时，泰康养老还积极拓展外部数据资源，整合来自不同行业、不同来源的数据，以增 强模型的泛化能力。例如，引入了宏观经济数据、人口统计数据、健康数据等外部数据，这 些数据为大模型在养老保险领域的应用提供了更加广泛的支持。 未来，泰康养老计划进一步优化和扩展AI平台的功能，逐步实现大模型的私有化部 署。通过私