此决定。 自 2008 年金融危机以来，银行受到监管强化、低利率及传统与新兴竞争对手的冲击， 运营自由度不断缩小。这种趋势催生了一个利润受压、成本收入比攀升、市净率持续承 压的环境。 随着宏观经济形势波动（如利率骤升和贸易紧张局势加剧），全球银行正经历着迥然不 同的境遇。欧洲和印度银行业正享受着利率上升带来的红利，而北美银行业却面临着喜 忧参半的局面，且结果更加两极分化。日本银行业刚刚显现复苏的迹象，而中国银行业 银行业五大行动 5 银行绩效表现日益分化 2022 年之前，银行绩效相对稳定且趋于一致，但疫情以来，不同地区乃至同一市场内 部的银行绩效分化加剧（见图 1）。 2022 年利率大幅上升，但宏观经济的正面影响在各地区表现不一。欧洲银行业在经历 了长达十年的负利率限制后，获得了显著的收入增长，提高了平均股本回报率（ROAE）。 印度银行业的绩效也从 2020 年的历史低点复苏，当时的利率还不到 商业价值研究院对标准普尔全球数据的分析。 绩效改善 （ROAE 提高、CIR 降低、CET1 提高、PBR 提高） 绩效下滑 （ROAE 降低、CIR 提高、CET1 降低、PBR 降低） 7 8 银行利润受宏观经济和消费习惯变动影响，而其运营模式的效率仍然徘徊在长期平均水 平以下。全球金融危机（GFC）过后，银行业的成本收入比（CIR）仍然居高不下，尤其 是在主要发达经济体中。2024 年，美国银行业的平均成本收入比高达

户合同系统、ERP等系统实时对接，实现全口径敞口的分钟级更新。在分析层面，人工 智能通过深度学习算法能够自动分析企业的业务数据，识别潜在的外汇风险点，并对风 险的大小和影响程度进行精准评估。AI量化模型可基于宏观经济指标、地缘事件等200+ 变量进行汇率预测，较传统时间序列模型准确率提升28%。在执行层面，数字技术基于 敞口和市场行情走势等因素可实现自动对冲操作，避免人为决策偏差。在交易流程中， 系统采 作审计等关键技术，构建“事前防护—事中监控—事后追溯”的安全管理闭环，强化系 统抗攻击能力与数据防泄露机制。 2.1.3前瞻性原则 依托大数据分析与智能算法构建动态风险预判体系，以应对外汇市场的高频波动与非 线性特征。通过整合宏观经济指标、市场舆情、历史交易数据等多维度信息，建立自适 应预测模型与情景分析框架，实现汇率走势的前瞻性研判与极端风险场景的压力测试。 借助自然语言处理等技术解析政策动态与市场信号，为企业预留策略调整窗口期，提升 与金融生态的桥梁，通过标准化接口实现双向数据流通。一方面，系统直联中国银行、 中信银行等金融机构交易系统，实时获取外币账户资金动态、完成线上交易指令交互； 另一方面，对接彭博、路透等专业数据供应商，采集汇率行情、宏观经济指标等市场数 据。这些外部数据的接入，为上层业务应用提供了实时、准确的基础数据源，进而支撑 起全流程风险管理的决策基础。 2.2.2业务应用层：核心服务闭环的业务逻辑落地 在外部数据集成的

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 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

益分享。 六、加快构建高水平社会主义市场经济体制，增强高质量发展动力 高水平社会主义市场经济体制是中国式现代化的重要保障。坚持和完善社会主义基本经济制度， 更好发挥经济体制改革牵引作用，完善宏观经济治理体系，确保高质量发展行稳致远。 （18）充分激发各类经营主体活力。坚持和落实“两个毫不动摇”，促进各种所有制经济优势互补、 共同发展。深化国资国企改革，做强做优做大国有企业和国有资本，推进国有经济布局优化和结 活用好低效用地、闲置房产、存量基础设施。完善工商业用地使用权续期法律法规，依法稳妥推 进续期工作。推进全国行政事业单位存量国有资产盘活共享。推动司法判决执行与破产制度有机 衔接，依法有效盘活被查封冻结财产。 （20）提升宏观经济治理效能。强化国家发展规划战略导向作用，加强财政、货币政策协同，发 挥好产业、价格、就业、消费、投资、贸易、区域、环保、监管等政策作用，促进形成更多由内 需主导、消费拉动、内生增长的经济发展模 体制作出部署，强调坚持扩大内需这个战略基点，坚持惠民生和促消费、投资于物和投资于 人紧密结合，大力提振消费，扩大有效投资，坚决破除阻碍全国统一大市场建设卡点堵点， 强调充分激发各类经营主体活力，加快完善要素市场化配置体制机制，提升宏观经济治理效 能。同时，提出拓展国际循环，稳步扩大制度型开放，维护多边贸易体制，高质量共建“一 带一路”。 第五，关于全体人民共同富裕迈出坚实步伐。中国式现代化是全体人民共同富裕的现代化。 党的

息。DeepSeek 可配置字段级权限，确保信审员仅看到 必 要信息。测试显示，该措施减少 83%的数据泄露风险。 2.1.3 市场风险 市场风险是授信审批过程中不可忽视的核心风险点，主要源于 宏观经济波动、行业周期变化、利率汇率变动等外部因素对借款人 偿债能力的影响。银行需通过动态监测和量化分析，将市场风险纳 入授信决策体系，具体风险维度及防控措施如下： 1. 关键风险要素  利率风 与 PSI 稳定性分析相结合 的方式，确保模型跨周期有效性。部署阶段通过 DeepSeek 平台 实现： 1. 实时特征计算引擎：处理流式数据并生成特征向量 2. 动态权重调整模块：根据宏观经济指标自动调节行业风险系数 3. 双模型比对机制：新旧模型并行运行，差异超过 5 分时触发人 工复核 4. 解释性输出组件：自动生成拒绝原因代码及改进建议 模型监控体系包含以下核心指标： 始终保持在 0.82 以上。对于小微企业客户，额外 加载以下特色指标：  企业主个人资产抵质押覆盖率  供应链核心企业交易占比  水电煤缴纳异常波动系数 引擎内置压力测试模块，可模拟宏观经济下滑、行业政策调整 等极端场景下的风险指标变化。测试结果显示，当 GDP 增速下降至 5% 时，系统能自动将制造业客户的违约概率系数上调 1.8 倍，同时 触发抵质押物价值重估流程。所有计算过程留有完整的审计日志，

拟招商企业的对象监测和分析， 经销商 借助数据提高招商转化率 个人股东 利益集团 人 事 隐性股东 投融资 投资企业 宏观经济 行业 分支机构 历史股东 行业生态 合作伙伴 高管 生产 企业 画像 招商体验与宣传 项目过程管理 投资促进专报 招商政策兑付 企业流失预防 投资关系管理

建立可持续发展的产业链生态，对增强中小企业竞争力、快速打 开市场有着重要推动作用。 数字化转型能够助力合成橡胶行业中小企业优化供应链管 理。通过数字化供应链管理系统，在采购端利用数据工具追踪上 游原材料市场价格、供需动态和宏观经济指标，建立价格预测模 型，建立供应商评估体系，筛选优质供应商，及时应对价格波动、 提升议价能力。在库存端对原材料和产成品库存进行实时可视化 管理，根据预测需求、安全库存水平和采购提前期，自动生成采

数据作为新型生产要素的战略价值 随着数字经济的蓬勃发展，数据已正式成为继土地、劳动力、资本、技术 之后的第五大生产要素。其核心价值在于通过海量汇聚、深度挖掘和智能分析 ，优化资源配置效率，催生新的商业模式，并为宏观经济决策提供依据。数据 要素的价值释放，正成为驱动国家经济增长和提升全球竞争力的关键引擎。 1.2 “双碳”目标下的绿色金融新范式 中国提出的“2030年前碳达峰、2060年前碳中和”目标，不仅是一场深刻

知、公共资源配置、政府现代化治理、宏观决策指挥、事件预测预警、 “城市病 ” 治理等功能。 一个城市大脑 ：基础数据资源 数据基础资源是采用“国家数据”标淮狹系建设的 ，包含城市人口、法小、宏观经济 : 地理装瘪等基础瘁氵 各类注题库氵 发沛悻等湟逊擞邮资 源，支持数据化科学决策与分析，为“哦蜘堀说话，用敝据决策，用数据管哩，用数据创新”提拱坚实保璋的数据支撑氵 “ ”