DeepSeek 银行部署加速， AI 金融应用迎来跃迁 分析师：闻学臣 执业证书编号： S0740519090007 分析师：王雪晴 执业证书编号： S0740524120003 分析师：苏仪 执业证书编号： S0740520060001 联系人：蒋丹 Email ： jiangdan@zts.com.cn | 证 券 研 究 报 告 | 资料来源：木尧，中泰证券研究所 5 性能： DeepSeek 推理架构优化，可适配银行高并行、高响应的业务场 景 n 以 DeepSeek R1 为代表的优秀开源模型的能力离闭源模型越来越近。行业普遍认为如果开源软件达到闭源 80% 以上能 力，就足以压缩闭源的生存空间。 DeepSeek 能力能够比肩 50 美元的费用训练了一个能力比肩 DeepSeek-R1 的 s1 模型，也展现了蒸馏 模 型的更多应用潜力。 性能：蒸馏小型模型展现 Test-time Scaling ，可支持多项基础业务场 景 资料来源： s1: Simple test-time scaling ，中泰证券研究所 9 模型展现出随推理时间增加准确度增加的 Test time Scaling S1 仅使用 1000

和推理的能力[6]，能在艺术创作、代码编写、科学研 究等多个领域展现出类似人类水平的创造力。这些 能力的涌现，使得知识创新不再受限于个体的认知 和经验，能够打破学科和专业的壁垒，加速知识的 融合和创新，预示着知识生产方式正在经历一场深 刻的变革，将引领我们进入了一个人机协作的知识 生产新模式 [7-8]。 1.1 知识获取 1.1.1 联结主义学习 大语言模型的知识获取基于联结主义的学习观 点，该观点认为智能源于大脑神经元的物理结构和 language models[J]. Journal of Command and Control, 2024, 10（3）: 276-283.（in Chinese） [27] 吴昊，董福安，王雪飞，等 . 基于大模型的应急指挥辅助决 策系统设计 [J]. 指挥与控制学报, 2024, 10（6）: 752-759. WU H，DONG F A，WANG X F，et al. Design of

关键，因为它们并非简单遵循固定指令，而是需要 统筹协调复杂的任务流程。 其二，简化流程。那些善于精简运营、标准化 流程的企业，将能更快地规模化应用技术，更迅 速地适应变革，并加速AI的学习周期。在当今的市 场格局中，这些无疑是一种核心的竞争优势。 我们对全球1000名企业高管的调研进一步 印证了这些关键战略举措的必要性。调研表明， 自主智能供应链正是价值创造的新高地。近三分 之二的受访企业计划在未来十年内大幅提升供应 在自主智能供应链的转型浪潮中，未来的分 界已然清晰可见：那些积极拥抱自主智能供应链 的企业，将创造出前所未有的商业价值，并构建起 强大的运营韧性；而那些固守传统、不愿革新的企 业，则将面临日益严峻的生存挑战，甚至可能被市 场无情淘汰。面对这场席卷而来的自主化变革，是 选择引领未来，还是被动等待？这已是企业决策 者亟需厘清的议题。本篇洞察报告将提供清晰的 路线图，助力您在这场关键的重塑中把握先机。 实现自主智能供应链 助系统得到增强，该系统能 提供操作建议与洞察以优化 决策。 作业流程可部分实现自动化。 • • 自主化运营流程/自我优化。 AI助手支持人工进行行动规划 与生成。 • • 图2 自主化征程：一场贯穿四大成熟度阶段的真正转型 成熟度 等级定义 自主化指数 实现自主智能供应链 真正意义上的自主智能供应链包含两大维 度（见图2）：任务自动化与决策自主化。在任务 自动化层面，机器将取代人工执行具体任务。例

DeepSeek-R1（对标GPT-o1）于2025年1月 20日推出，随后DeepSeek进一步出圈 DeepSeek-R1 -5- DeepSeek模型效果 (1/2)：世界最顶尖模型的对比 大模型竞技场 (Chatbot Arena LLM Leaderboard, https://lmarena.ai/?leaderboard) 更新日期：2025-2-11 n DeepSeek-V3和R1进入到国际顶尖模型行列 OpenAI奥特曼：“DeepSeek是一个令人印象深刻的模型，但我们相信我们会继续开拓前 沿并推出出色的产品，所以很高兴能有另一个竞争对手。” Meta扎克伯格：“DeepSeek技术非常先进。这是一场差距很小的竞争。” 虽然 DeepSeek已证明研发AI所需的资金和算力比之前预想的要少，但Meta不会因此减少AI支 出：“我仍然认为，从长远来看，大力投入资本支出和基础设施建设将成为一种战略优势。” 距，呈现与美国平分秋色的格局 n 模型开源领域：DeepSeek超越Meta，成 为效果最好的开源模型，阿里巴巴千问系列 模型下载量超过Meta的Llama系列 模型厂商 国家 代表性模型及竞技场排名 是否开放 模型权重 谷歌（Google） 美国 Gemini-2.0-Flash-Thinking-Exp-01-21, #1 Gemini-2.0-Pro-Exp-02-05, #1 不开放

查询能力融合进环境的 3D 体素网格中, 使得机器 人系统能够基于多模态查询 (如文本描述、图像或 地标的音频片段) 在地图中索引目标. Act3D[92] 则提出了一种基于 Transformer 的 3D 特征场模型, 使用大规模预训练的 2D 特征提取 器 (如 CLIP[17] 或 ResNet50[104]) 来处理多视角的 RGB-D 图像, 并将提取的 2D 特征通过特征金字塔 网络 (Feature 粒介质、刚性盒子和布料在内的多种真实世界可变 形物体的预测和操控任务中表现出色. 神经辐射场 (Neural radiance field, NeRF)[106] 是一种用于 3D 场景表示和视图合成的深度学习方 法, 通过深度神经网络对场景的连续体积密度和颜 色进行建模, 能够从任意视角渲染出高质量的图像. 在文献 [107] 中研究人员提出了蒸馏特征场 (Dis- tilled feature field, DFF) 通过将自 然语言指令与从 NeRF 中提取的语义特征相结合, 机器人能够根据用户的文本描述来识别和操作场景 中的特定对象, 如图 2 所示. 在 6-DOF 姿态推断中 对夹爪周围也训练了一个 NeRF 场, 在场中采样查 询点并计算这些点的特征向量, 使得能够推断出适 合抓取特定对象的姿态. 图 2 基于 NeRF 的语义特征场景表示[107] Fig. 2 Semantic

( 脚本嵌入 ) 边缘控制器 领域知识 deepseek 数据驱动建模 数 字 孪 生 云 平 台 SCADA 群控软 件 现 场 群 控 平 台 简 介 65/80 中心 世界模型 / 数字孪生：浙江大学团队自研仿真平台的一点体会 66/80 口需要深度工匠精神，要有迭代思维，年复一年升级迭代，人才是关键 力，抢 占未来产业发展制高点 口每一次科技与产业革命都形成了符合当时需求的新质生产力。历史证明，技术 革命催生了全新的产业格局，推动生产方式的优化与系统性重构 Al 是一场通用技术革命，预计将对各行各业带来深远的影响，推动全社会生产力 和竞争力的提升 ! 能源领域：人工智能赋能能源领域的数字化变革 76/80 口人工智

管当前在技术实现上仍面临一定挑战，但平安保险、阳光保险、信美相互等保司已纷纷加 大投入，全力推进相关技术的研发与应用，以期在未来的市场竞争中占据先机。 大模型技术在保险业的初步应用成效，不仅为行业带来了显著的正面变化，更预示着 一场深刻变革正在拉开序幕。 （1）效率的大幅提升 自动化流程优化：大模型技术通过深度学习算法，能够精准识别并自动化处理大量日 常、重复性任务，如数据录入、文件分类、初步索赔审核等。这种自动化不仅减少了人工干 飞AI能力、提供企业场景下高频的信 源、工具和技能，以开箱即用的方式快速构建企业智能体应用；并可通过打通内部信源，构 建企业知识大脑，更准确地理解企业需求、合理规划步骤，让企业轻松打造懂行业、懂场 景、知业务、会规划的AI助理。 进行垂直领域大模型的预训练、微调等技术环节，离不开领域内AI可用数据的治理和 应用。面向人工智能的数据治理（DG4AI）是一个新兴的概念，它是一个在人工智能应用中 具体来说，首先需要深入理解保险业务的需求，包括各种不同类型的保险产品、服务 以及客户需求等。然后，需要收集和整合各种相关数据，这些数据可能来自公司、客户、市 3.2.1 保险垂直领域模型构建 �� 场、竞争对手等多个方面。接下来，在这些数据基础上，构建一个多层次的模型体系，这个 体系能覆盖从通用到专业的各层次需求。 在构建模型的过程中，需要注重智能决策和交互能力的提升。这意味着构建的模型不

语义内容 复杂的 知识处理 个性化的表 达方式 歧义 上下文 复杂背景 个性化 错误 同义 明天飞北京，订两晚酒店，老习惯 明天面试，两点和三点各一场。 一在公 司，二在星巴克 [ 前文：订一张上海飞北京的机票 ] 有国航的吗 28 号下午三点赶火车，不，是 29 号 [ 外卖 ] 肯德基到公司 [ 语音识别 ]11 月 17 日早上八点见新低

技术，为企业提供智能化的服务支持。商务 AI 智能体不仅能够自 动化处理日常任务，还可以通过深度学习和大数据分析，为企业提 供精准的商业洞察和预测。 在实际应用中，商务 AI 智能体可以广泛应用于客户服务、市 场营销、供应链管理、财务管理等多个领域。例如，在客户服务 中，智能体可以通过聊天机器人实现 24/7 的在线支持，快速响应 客户需求，提升客户满意度；在市场营销中，智能体可以通过分析 客户行为数 攻击（XSS）和跨站请求伪造（CSRF）等。针对发现的漏洞，及时 进行修复和加固。 其次，我们测试了系统的身份验证和授权机制，确保只有授权 用户能够访问敏感数据和功能。测试过程中，模拟了多种攻击场 景，如暴力破解密码、会话劫持和权限提升等，验证系统在这些攻 击下的安全性。此外，我们还对数据传输和存储进行了加密测试， 确保敏感信息在传输和存储过程中都得到了有效保护。 为了全面评估系统的安全性，我们还进行了一次全面的渗透测 新增。同时，建立自动化监控系统，实时跟踪 AI 智能体的性能指 标，如响应速度、准确率和故障率，确保其在复杂业务场景中的稳 定性和可靠性。  定期更新 AI 模型，确保其能够适应不断变化的业务需求和市 场环境。  引入第三方审计工具，对 AI 决策的公正性和透明度进行独立 评估。  建立健全的版本控制机制，确保每次更新和优化都能追溯和回 滚。 此外，组建专门的技术支持团队，负责日常维护和应急响应。

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