基于大模型的企业架构建模助 力银行数字化转型应用方案 目录 CONTENTS • 数字化转型背景与必要性 • 银行数字化转型现状与痛点分析 • 大模型驱动的企业架构建模方法论 • 技术架构设计与模型融合方案 • 数据治理与知识图谱构建 • 智能业务场景应用规划 • 大模型训练与优化策略 目录 CONTENTS • 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 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 • 企业架构建模通过将战略目标分解为具体的业务和技术路径，确保银行数字化转型战略的有 效实施。 • 帮助企业明确业务能力和技术需求，推动战略目标与业务执行的紧密结合。 实现战略落地 • 通过企业架构模型，银行能够打通业务与技术的壁垒，实现业务流程与 促进业技融合 • 企业架构建模帮助银行梳理和整合各项业务能力，形成全面的能力地图，为数字化转型提供 清晰的方向和路径。 • 支持资源优化配置，提升运营效率，降低转型成本。 构建全能力地图 02 银行数字化转型现状与痛 点分析 传统银行系统多采用集中式架构，模块化程度低，导致系统灵活性不足，难以快速响应市场需 求和业务变化。 传统银行系统架构局限性分析 技术架构老化 现有架构难以支持高并

Deepseek 大模型在银行系统的部署 方案设计 目 录 1. 项目概述.......................................................................................................6 1.1 项目背景.......................................... ....................................21 3. 系统架构设计..............................................................................................23 3.1 总体架构............................................. .........................................................................................30 3.4 接口设计.............................................................................................32 4.

.................................34 3. 产品设计.....................................................................................................36 3.1 平台架构........................................... .....................................39 3.1.1 前端设计.....................................................................................42 3.1.2 后端设计.................................................. ...................................44 3.1.3 数据库设计.................................................................................45 3.2 功能模块.........................................................

........................................................................................48 4.1 模型架构设计......................................................................................50 4.1.1 深度学习模型 60 4.2.2 超参数调优技巧.........................................................................62 5. 系统架构设计..............................................................................................65 5 .......................................96 7.2 方案设计与评估..................................................................................98 7.2.1 概要设计与技术评审.............................................

.........................................................................................26 4. 技术架构设计.................................................................................................. ...................................................................................32 4. 系统集成与 API 设计..................................................................................................32 .........................................................................................33 4.2 系统架构...................................................................................................

...................................48 3. AI 大模型训练设计方案..............................................................................51 3.1 模型选择与架构设计................................................... 1.1 模型类型选择.............................................................................54 3.1.2 模型架构设计.............................................................................56 3.1.3 模型评估指标..... ......................................86 4.1 知识库与模型接口设计.......................................................................89 4.1.1 API 接口设计.......................................................

技术方案设计........................................................................................................................................................................24 3.1 DeepSeek 智能体的架构设计.. DeepSeek 智能体方案 异常检测覆盖率 预设规则覆盖 65%场 景 机器学习识别 92%场景 工作底稿生成效率 4 小时/份 20 分钟/份（自动校验） 在技术实现路径上，我们采用分层架构设计：底层通过微调后 的 DeepSeek 模型处理非结构化文档，中间层构建审计知识图谱实 现条款关联，应用层则部署风险预警、抽样推荐等具体功能模块。 某试点项目数据显示，该方案使应收账款函证程序的耗时缩短 31%。这种提升不仅来自算法优 势，更源于对审计工作流的深度重构—— 例如将函证地址验证与工 商登记数据库实时对接，自动标记异常注册地。 值得注意的是，审计智能体的部署必须遵循严格的质控标准。 我们设计了双重校验机制：所有 AI 生成的分析结论都需通过独立 ” 规则引擎验证，关键审计判断则保留人工复核接口。这种 人机协 ” 同 模式既保持了专业判断的权威性，又实现了基础工作的智能化 替代。随着审计准则第

...................................28 3. 系统架构设计..............................................................................................30 3.1 系统总体架构............................................ .....................................44 3.3 数据流设计..........................................................................................46 3.4 接口设计................................................ 模型优化与调参..................................................................................69 6. 考评方案设计..............................................................................................71 6

...................................29 4. 系统架构设计..............................................................................................30 4.1 总体架构设计............................................ ....................................34 4.3 接口设计.............................................................................................37 4.4 数据流设计.............................................. .................................52 6. 数据库设计.................................................................................................55 6.1 数据库模型设计...........................................

国际化进程中的全球布局、合规与质量一致性难题 2.4 安全、稳定与成本的多元保障要求 解决方案 03 3.1 打造极致性能体验，为传统计算业务打开新空间 3.2 技术和架构创新，提升AI时代的向量数据处理和协同计算效率 3.3 强化硬件安全设计，持续增强安全保障能力 3.4 全球一致的云服务能力体系，全面助力企业国际化战略 优秀实践分析 04 4.1 小鹏汽车 4.2 微帧科技 4.3 嘎嘎射击 软硬一体协同优化，应对AI时代激增的数据冲击 AI预训练和推理过程需要存储和预处理海量的多模态数据，数据向量化趋势也非常显著，为保障 AI应用特别是中小模型推理和传统AI搜推场景的实时响应，云基础设施也在架构层面做出了持续 的优化创新。 图2 全球企业认为未来2年对业务成果最重要的IT事项 应用可用性 整体安全 风险管理 应用性能 灾难恢复和备份 运营及工具一致性 人才/技能 元和专用指 令集，提升数据清洗、加密与传输效率。对于视觉模型、视频处理、数据库模糊检查询等任 务，云实例基于新一代处理器的向量指令集、矩阵加速指令集等，能够直接支持相关AI算子 执行，简化系统架构，提升响应性能与可靠性，持续改善搜推广、语音/视频处理以及中小模 型的推理体验。 云原生方案形成整体保障：除了算力层面的降本措施，云服务商还通过持续增强弹性伸缩、 Serverless以及统一