银行实现数字化转型。 大模型能够快速分析海量数据，识别潜在风险，提升 银行风险管理的精准性和效率。 辅助风险管理 通过大模型技术，银行可以更高效地评估客户信用状况， 缩短信贷审批周期，提升客户体验。 优化信贷审批 大模型为银行提供智能化的业务解决方案，支持个性 化产品设计和精准营销，增强市场竞争力。 推动业务创新 大模型技术对金融业变革的推动作用 企业架构建模在转型中的核心价值 • 自动化信贷审批流程优化案例 智能化申请审核 通过大模型对信贷申请材料进行自动化审核，包括身份验证、收入证明、信用记录等，快 速识别潜在风险点，减少人工审核的工作量和时间成本，提高审批效率。 动态信用评分 全流程自动化管理 大模型能够实时更新客户的信用评分，结合最新的交易数据和行为特征，动态调整信贷额 度和利率，确保信贷决策的科学性和公平性，降低坏账风险。 从申请提交到审批完成，大模 从申请提交到审批完成，大模型可以实现信贷审批流程的全自动化管理，包括自动生成合 同、电子签名、资金放款等，大幅缩短审批周期，提升客户体验和银行运营效率。 1 2 3 07 大模型训练与优化策略 数据清洗与标注：对原始数 据进行深度清洗，去除噪声 和冗余信息，并通过人工或 自动化工具对关键数据进行 标注，确保语料库的高质量 和可用性，为模型训练提供 精准的输入。 02 知识图谱嵌入：将金融领域

的应用效果，有望进一步催生银行落地应用。 n 我们认为金融行业人工智能的应用价值大体可以分为三个层次： 降本增效，价值创造与决策赋能。在实际银行落地应用 中，可能包括： 1 ）降本增效：智能客服、信贷审批、合同质检； 2 ）价值创造： AI 编程、智能风控、智能营销等； 3 ） 决 策赋能： 深度分析和决策辅助。 n 从实际落地应用情况看， 大行发力更早， 中小银行正在快速追赶。如工商银行、建设银行、招商银行等大行布局更早， 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 n 在传统银行信贷审批过程中，贷前调查、审批、放款以及贷后管理等诸多环节，均高度依赖人工操作，导致整个流程 十分复杂且效率低下。 DeepSeek 为银行信贷审批注入新动力， 助力审批流程实现智能化与自动化。 n 苏商银行应用 DeepSeek-VL2 多模态模型，通过构建“多模态技术 + 混合 15 降本增效场景之二：大模型助力信贷审批 n 在银行的日常运营中，处理海量的合同、报表等文档 是一项繁琐且易出错的任务，传统人工审核方式效率 低下，难以满足业务需求。 DeepSeek-VL2 等多模态 模 型具备高精度的文档解析能力，能够提取文档中的

pSeek 在客户关系 管理方面也展现出巨大潜力。通过分析客户的历史行为数据和偏 好，银行可以为其量身定制金融产品和服务，提升客户满意度和忠 诚度。此外，DeepSeek 还能够优化银行的贷款审批流程。通过整 合多源数据（如征信记录、社交媒体数据等），DeepSeek 可以为 银行提供更全面的客户画像，从而更准确地评估贷款风险，减少不 良贷款率。 在风险管理领域，DeepSeek 的应用同样值得期待。通过对宏 采用 DeepSeek 技术的银行在反欺诈检测中的准确率提升了 30%以上。  基于 DeepSeek 的客户分群模型，使银行的产品推荐转化率 提高了 20%。  在贷款审批流程中，DeepSeek 将审批时间缩短了 50%，同 时将不良贷款率降低了 15%。 综上所述，DeepSeek 在金融银行业的应用不仅可以提升运营 效率、优化客户体验，还能显著降低风险，为银行带来更高的商业 好和投资目标，系统可以推荐合适的投资组合，优化资产配置，提 高投资回报率。 此外，DeepSeek 还可以应用于内部运营管理，优化业务流 程。例如，通过自动化文档处理和数据分析，DeepSeek 可以加快 贷款审批速度，减少人工错误，提高工作效率。同时，DeepSeek 还可以帮助银行进行市场预测和客户行为分析，为决策提供数据支 持。 以下是 DeepSeek 在金融银行应用中的主要优势： - 提升客户

要素示例 处理要求 实体维度 客户/供应商/项目编码 主数据一致性校验 时间维度 会计期间/凭证日期 按审计期间自动切片 指标维度 金额/数量/汇率 单位统一与精度控制 审计属性维度 修改痕迹/审批流程状态 元数据完整性验证 模块实施需部署数据质量监控看板，实时跟踪关键指标：采集 成功率（≥99.9%）、预处理耗时（单凭证<50ms）、字段完整率 （核心字段 100%）。对于金融级审计场景，需支持 财务总账、明细账 字段映射（科目代码→标准科 目体系） 关系型数据库 表 半结构化数 据 电子发票、银行对账 单 JSON/XPath 解析 文档数据库存 储 非结构化数 据 采购合同、审批邮件 OCR 识别+NLP 实体抽取（金 额、签约方） 知识图谱三元 组 数据清洗阶段需部署规则引擎与机器学习双校验机制： 1. 规 则校验层：实施强制约束（如借贷平衡校验、凭证号连续性检测） 预警参数。例如在费用审计中，智能体会结合企业历史数据、同行 业上市公司公开数据以及季节性波动规律，生成适应性检测模型。 当差旅费报销出现超过标准差 1.8 倍的异常值时，系统不仅标记异 常，还会自动关联检查对应审批流程电子痕迹和票据真伪验证记 录。 风险评级模块引入多维度加权算法，将审计发现转化为可量化 的风险指数。该模块考虑以下关键因子： - 财务影响金额占科目余 额百分比 - 流程缺陷的内部控制失效概率

智能体可以帮助初创企业快速搭建智能化业务系统，尤其是 在项目管理和市场分析方面提供支持，助力其快速响应市场变化。 最后，政府机构和公共服务部门也可以从商务 AI 智能体中受 益。通过引入 AI 技术，政府和公共服务部门可以优化行政审批流 程、提升公共服务质量，甚至在某些领域实现智能化决策支持。 为了更清晰地展示目标客户群体及其需求，以下表格总结了不 同客户群体的主要需求和对应的商务 AI 智能体解决方案： 客户群体 主要需求 CRM、自动化营销、智能客服 定制化 CRM 系统、自动化营销工 具、智能客服 初创企业和高科技 公司 项目管理、市场分析 智能化项目管理工具、市场分析 AI 政府机构和公共服 务 行政审批优化、公共服务提升 智能审批系统、公共服务 AI 支持 通过精准定位这些目标客户群体，商务 AI 智能体能够针对不 同的需求和场景提供切实可行的解决方案，从而提升客户的市场竞 争力并为其创造显著的业务价值。 另一案例来自一家金融服务公司，该公司利用 AI 智能体进行 风险评估和贷款审批。通过机器学习算法，智能体能够快速分析客 户的信用历史和财务状况，自动化处理贷款申请流程。这一应用不 仅缩短了审批时间，从原来的数天减少到几分钟，还提高了审批的 准确性和一致性。数据显示，AI 智能体的引入使得贷款违约率降低 了 10%，同时贷款审批量增加了 25%。 在制造业中，一家大型汽车制造商通过 AI 智能体优化了供应

键特征并实时推送至 CRM 界面： - 高频提及的产品功能需求 - “ ”“ ” 预算敏感度（如对话中出现 成本 性价比 等关键词频次） - “ ”“ ” 决策周期信号（如 年底前完成 季度预算审批 等时间节点） 销售话术智能推荐 基于实时对话场景动态生成话术建议，推荐成功率提升 37%（A/B 测试数据）。典型应用场景包括： | 客户状态 | 模型推荐策略示例 | 适用产品阶段 审计频率 | |———-|—————-|—————————|————| | L1 | 脱敏数据 | 只读 | 季度 | | L3 | 部分敏感字段 | 导出需审批 | 月度 | | L5 | 完整数据 | 实时监控+ 会话录制 | 每日 | 所有模型训练数据访问记录留存至专用审计库，保留期不少于 3 年。 合规性管理 建立 GDPR 子认证阈 值。例如客户经理可发起销售预测请求，但涉及客户敏感标签 （如消费能力分级）的查询需额外审批。权限矩阵示例如下： 角色 数据访问范围 模型 API 调用权限 审批层级 销售代表 客户基础信息(脱敏) 基础问答/工单生成 自动通过 区域经理 辖区全量数据 趋势预测/客户分群 部门审批 数据分析师 全量数据+原始数据 高级建模/敏感标签分析 风控复核 3. 系统管理层：仅限 IT

万元）、中等规模变更（10-50 万元）、大规模变更（>50 万元）  变更时间：项目启动阶段、施工阶段、竣工阶段 在变更审批流程中，DeepSeek-R1 能够自动生成变更申请单， 并根据预设的审批规则，将申请单发送至相应的审批人员。模型还 能够实时跟踪审批进度，并在审批超时时自动提醒相关人员，确保 变更审批的高效进行。 对于变更后的合同执行，DeepSeek-R1 能够自动更新合同执 行计划，并监控变更

务运营部门和客户服务部门。信息技术部门负责模型的硬件基础设 施搭建、系统集成和日常运维；风险管理部门确保模型的应用符合 监管要求，并对模型输出进行风险评估；业务运营部门利用模型优 化业务流程，如信贷审批、客户分群和产品推荐；客户服务部门则 通过模型提升客户体验，例如智能客服和个性化服务。 其次，外部参与者也扮演了关键角色。模型提供商 Deepseek 公司负责模型的定制开发、训练和优化，并提供技术支持与培训。 例如，支持批量操作、快速查询和自定义报表功能是必不可少的。 同时，为确保数据安全性，界面还需集成多层次的身份验证和权限 控制机制。 企业客户则更关注于操作的便捷性和数据的安全性。他们通常 需要进行大额交易的审批、财务报表的生成和业务数据的分析。因 此，界面应提供清晰的操作指引、实时交易状态更新以及高级的数 据分析工具。此外，考虑到企业客户的多样性，界面应支持多语言 和多货币显示，以适应不同国家和地区的需求。 线前的关键文档，供决策层参考和审批。 10.1 测试目标 在部署 Deepseek 大模型至银行系统的过程中，测试目标是确 保模型的性能、稳定性、安全性以及与现有系统的兼容性达到预期 标准。具体而言，测试的主要目标包括以下几个方面： 首先，验证模型的准确性，确保其在处理银行业务场景中的各 类数据时，能够提供高精度的预测和分析结果。通过与历史数据和 人工审核结果的对比，评估模型在贷款审批、风险评估、客户行为

提升。 “惠企”方面，针对惠企政策服务信息“搜索难”“回答不精确”“理解困难”等问题， 讯飞还打造了“AI 惠企助理”，利用人工智能技术，提供政策解读、政策推荐、政策演算、 重复申报检测、智能审批等功能，政策推荐从传统的人工建模到 AI 建模，实现“政策找人”， 显著提升政策扶持指向的精准度，助力享惠企服务再提速。 3.2.1.2 华为 ModelMate RAG+Agent 助力海关共启智能政务新篇章

技术正逐步渗透至金融、医疗、制造等多 个领域。在金融行业，通过智能风控、智能投顾等应用，提升了风 险管理和投资决策能力。在医疗行业，AI 辅助诊断和个性化治疗取 得了显著成效，大幅提升了患者的就医体验。  智能风控提升信贷审批效率  医疗影像辅助诊断准确率大幅提高  制造业智能生产线降低运营成本 此外，我国的人工智能政策环境也为行业发展提供了强有力的 支持。从国家层面上，政府出台了一系列政策来促进人工智能技术 略。在人工智能 行业中，主要可以按照行业用途、企业规模、技术应用和地域特征 来进行细分。 首先，按照行业用途，人工智能可以广泛应用于以下几个细分 领域： 1. 金融服务：包括风险评估、信贷审批、客户服务自动化等，通 过大模型分析交易数据和客户信息，提升服务效率和准确性。 2. 医疗健康：利用大模型进行医学图像识别、基因组学分析、个 性化治疗方案规划等，助力医生提高诊断准确率及治疗效果。 洲地区在人工智能应用上较为成熟，企业对于 AI 技术的接受度 高；而亚太地区，尤其是中国、日本、印度，正迅速追赶，市场潜 力巨大。 以下是对不同细分市场的一个简要总结： 市场细分 主要应用 客户类型 金融服务 风险评估、信贷审批、客户服务 大型及中小企业 医疗健康 医学图像、个性化治疗 医院、研究机构 零售与电商 个性化推荐、消费者分析 各类零售商 制造业 预测性维护、供应链优化 大中型制造企业 智能家居 设备智能化、用户交互