DeepSeek 如何影响银行业 通义智能 PPT 张鲲 conten t目录 01 DeepSeek 为何一夜之间爆火？ 02 银行拥抱 AI 的常见误区 03 DeepSeek 如何重塑银行业？ 04 行业影响：缩小技术鸿沟，推动生态变革 05 挑战与未来展望 DeepSeek 为何一夜 之间爆火？ 01 低门槛优势：大幅降低使用 / 注册门槛， AI 平民化 使用成本低 和发声，不考虑解决内部 实际问题 需精准定位业务需求，选 择合适的结合点。 只仰望星空 不脚踏实地 管理层关注快速创新迭代 基层疲于提升基础数据质 量和完成手工报表 DeepSeek 如何影响 银行业？ 03 内容采集与生成：内外 AI 分离，合规前提下保持数据实时性 01 自动化尽调报告 整合财报与舆情数据， DeepSeek 自动生 成初步分析框架，显著提升报告编制效率 02 合规审查智能化

智联猎头 2025 中国银行业数字化转型人才报告 2025 年 6 月 2 核心观点 1. 当前我国经济复苏基础仍需巩固，深化金融供给侧改革，注重金融创新 与数据赋能，助力我国金融科技从“立柱架梁”全面迈入“积厚成势” 新阶段，有效支撑实体经济发展。 2. 银行业具备数字化项目推进的组织优势，不过部分数字化人才实现快速 补充可能需要借助人力资源服务机构。 ，基本覆盖全业态 体系，并且已与开发性金融机构、政策性银行、国有大行、股份制银行 及金融资产管理公司中的九成以上机构达成深度合作。 3 1 银行业发展现状 4 据世界银行 2025 年 1 月发布的《世界经济展望》，自 2024 年 6 月以 来，全球经济环境有所改善，通胀压力开始缓解，主要经济体未出现显著放 从“立柱架梁”全面迈入“积厚成势”新阶段，力争到 2025 年实现整体水平 与核心竞争力跨越式提升。” 目前，我国银行业正积极深化金融供给侧结构性改革，从宏观层面看，改 革有利于金融资产合理配置，更有效地支撑实体经济发展，助力构建绿色金融 体系和可持续发展格局。就银行业自身发展而言，也将增强金融机构的竞争力 和抗风险能力，显著提升服务效率与运营能力，强化风险管理与合规水平，推 动普惠

项目编号： 金融银行业务 DeepSeek AI 大模型智能体 建 设 方 案 目 录 1. 项目背景与目标.................................................................................................8 1.1 金融银行业务智能化转型需求...................... 业务场景分析与需求梳理...............................................................................16 2.1 银行业务场景分类...................................................................................18 2.1.1 客户服务场景（如智能客服、语音助手） ................................................................302 1. 项目背景与目标 随着金融行业数字化转型的加速推进，银行业务场景对智能化 技术的需求呈现爆发式增长。传统金融服务模式面临三大核心挑 战：客户服务效率与个性化需求难以平衡，风险管理依赖人工导致 响应滞后，以及业务流程自动化程度不足造成的运营成本居高不

IBM 商业价值研究院 | 研究洞察 2025 全球银行 和金融市场展望 把握 AI 新时代，推动银行业绩增长 IBM 如何提供帮助 现代金融机构需要模块化、安全性、开放性、AI 驱 动的功能以及基于混合云的协作能力。IBM 致力于帮 助您改善客户体验、打造现代化核心银行基础架构、 开拓创新性支付解决方案以及推动企业风险管理转 型。如需了解更多信息，请访问 ibm.com/industries/ 序言 2025 年银行业迎来关键时刻，既面临机遇也面临挑战，未来十年的发展方向由此决定。 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 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 则依然面临着持续的经济逆风。舞台已经搭好，决战一触即发：能够适应变化的银行将 蓬勃发展，而其他银行则可能被进一步甩在后面。 然而，在重重挑战之下，一个不可否认的趋势正在改变行业格局：AI。AI 不再只是一个 流行词。它正迅速成为银行战略的核心基石，重塑运营转型和商业模式，在追求更健康

高客户忠 诚度。本报告提供的措施建议和真知灼见，能够有助银 行消除转型障碍，扩大人工智能应用规模，为在竞争和 智能化程度与日俱增的未来取得成功奠定基础。 本报告总结了针对人工智能（AI）给银行业带来的价值 进行大量研究的结果，旨在为从刚开始试点到希望在内 部整体推行人工智能计划的银行管理层提供在人工智能 转型各阶段切实可行的真知灼见。 当前，虽然部分银行在应用人工智能方面取得了很大的进 资，也将成为重新定义战略、运营和文化的 催化剂。为充分挖掘人工智能的潜力，银行 必须以开放的心态拥抱变革，并将人工智能 融入成为推动以客户为中心实现可持续发展 的一大核心因素。 Francisco Uría 全球银行业与资本市场主管合伙人 毕马威国际 调研结论 阶段二 阶段三 主要考虑因素 为迎接人工智能奠定基础 为您的人工智能转型保驾护航 简介 概要 引言 引言 打造智慧银行 阶段一 © 2025 毕马威华振会计师事务所（特殊普通合伙） 正从根本上重 塑其业务 人工智能支出可能出现大幅增加 认为将增加20% 受访者中， 另有 认为将超过20% 人工智能在银行业得到广泛应用 实现了成本 节约 认为能够拥抱人工智能的银行 将在业内形成竞争优势 预计人工智能投资将达到中等 至极高的回报率 银行业高管对人工智能寄予厚望 调研结论 阶段二 阶段三 主要考虑因素 为迎接人工智能奠定基础 为您的人工智能转型保驾护航 简介 概要

Deepseek 大模型，我们期望能够显著提升银 行系统的智能化水平，为客户提供更加个性化、高效和安全的服 务，同时增强银行的风险管理和运营能力。 1.1 项目背景 随着金融科技的迅速发展，银行业务的复杂性和数据量呈现指 数级增长，传统的 IT 系统在处理效率、智能化水平和客户体验方 面已逐渐显现出瓶颈。尤其是在风险管理、客户服务、智能营销等 核心业务领域，银行迫切需要引入先进的人工智能技术来提升业务 阶段的任务和时间节点；组建专业的项目团队，包括数据科学家、 软件开发工程师、系统架构师等；建立有效的沟通机制，确保项目 各方的信息对称和及时反馈。 具体任务分解如下： - 需求分析与模型定制：根据银行业务需 求，定制和优化 Deepseek 模型； - 模型部署与优化：设计部署方 案，优化模型参数，确保高效运行； - 系统集成与接口开发：将模 型集成到现有系统，开发 API 接口； Deepseek 大模型需要首先明确需求，以确 保解决方案能够满足银行业务的复杂性和安全性要求。银行业的特 殊性决定了其对数据处理、模型精度、响应时间以及合规性有着极 高的要求。因此，需求分析应从功能性需求、性能需求、安全需求 以及合规性需求四个方面展开。 首先，功能性需求方面，Deepseek 大模型需要支持多样化的 银行业务场景，包括但不限于客户服务、风险评估、反欺诈、智能 推荐和信

准体系为支撑，以 模式创新和地方实践为路径，大力推进应对气候变化投融资发展，引导和撬动 更多社会资金进入应对气候变化领域。 2021 年 6 月 中国人民银行 《银行业金融机构绿色金融评价方案》 通过绿色金融评价手段，鼓励银行业金融机构进一步加快推进绿色金融业务发 展。同年 11 月，中国人民银行创设推出碳减排支持工具这一结构性货币政策 工具，引导金融机构在自主决策、自担风险的前提下，向碳减排重点领域内的 《关于加快推进公募基金行业高质量发展的意见》 提出要引导行业总结 ESG 投资规律，大力发展绿色金融，积极践行责任投资 理念，改善投资活动环境绩效，服务绿色经济发展。 2022 年 6 月 原中国银保监会 《银行业保险业绿色金融指引》 进一步强化了绿色金融政策的指导性、覆盖面和有效性，积极服务兼具环境和 社会效益的各类经济活动，有序推进碳达峰、碳中和工作。 2023 年 10 月 中共中央金融委员 会和中共中央金融 色低碳政策协同高效推进，金融支持绿色低碳 发展的标准体系和政策支持体系更加成熟，资源配置、风险管理 和市场定价 功能得到更好发挥。”这标志着我国绿色金融领域顶层设计再度完善。 2024 年 5 月 国家金融监督管理 总局 《关于银行业保险业做好金融“五篇大文章”的指导意见》 要求绿色金融标准和评价体系更加完善，对绿色、低碳、循环经济的金融支持 不断加强，绿色保险覆盖面进一步扩大，银行保险机构环境、社会和治理（ESG） 表现持续提升。

DeepSeek 技术概述.............................................................................7 1.2 金融银行业务挑战................................................................................9 1.3 DeepSeek 在金融银行的应用前景 .......145 1. 引言 随着金融科技的迅猛发展，传统金融银行业面临着前所未有的 挑战与机遇。数字化转型已成为金融银行业提升效率、优化客户体 验、增强竞争力的必由之路。在这一背景下，DeepSeek 作为一款 先进的智能解决方案，凭借其强大的数据分析能力、智能决策支持 以及高效的业务流程自动化，为金融银行业提供了切实可行的应用 方案。 DeepSeek 的核心优势在于其深度学习和人工智能技术的深度 能在数字化转型的浪潮中占据先机，实现可持续发展。 1.1 DeepSeek 技术概述 DeepSeek 是一种基于深度学习和自然语言处理（NLP）技术 的先进人工智能平台，旨在通过高效的算法和海量数据训练，提升 金融银行业务的智能化水平。该技术通过多层次的神经网络模型， 能够自动提取、分析和处理复杂的金融数据，从而为银行和金融机 构提供精准的业务决策支持。DeepSeek 的核心优势在于其高精度 的预测能力和强

...........................................................................................6 1.1 银行业客户经理的现状与挑战......................................................................................... ...235 1. 项目背景与目标 随着金融科技的快速发展和数字化转型的深入推进，银行业正 面临客户需求多元化、服务效率提升以及人力成本优化的多重挑 战。传统客户经理模式受限于服务时间、专业能力覆盖范围以及个 性化服务深度，难以满足现代客户对实时性、精准性和智能化的服 务需求。根据 2023 年银行业协会报告显示，超过 65%的客户期望 获得 7×24 小时即时响应，而传统客户经理仅能覆盖工作时间的客 处理标准化需求+ ” 人工专注复杂咨询 的协同服务范式。 1.1 银行业客户经理的现状与挑战 当前银行业客户经理面临多重挑战，主要体现在服务效率、客 户需求复杂度以及人力成本三个方面。传统客户经理平均需要同时 维护 200-300 名客户，导致服务响应时间长达 24 小时以上，且高 端客户与普通客户的服务资源分配失衡。根据 2023 年银行业协会 数据显示，客户经理日均处理事务中，60%为标准化业务咨询（如

建议关注：宇信科技、京北方、天阳科技、长亮科技、百融云等。 n 风险提示 ： AI 技术落地不及预期、竞争加剧、信息更新不及时等。 2 核心观点 DeepSeek 开源、低成本、强推 理 助推银行业应用 1 n DeepSeek 模型在 Post-Train 阶段大规模应用了强化学习方法。 R1 使用了冷启动 + 大规模强化学习方法， R1-Zero 版 本模 型使用纯强化学习方法。随训 资料来源：中泰证券研究所 13 n 降本增效场景通常基于大模型的生成能力，进行人力替代或赋能，在银行业 AI 应用场景中落地最早。 n 商业银行主要通过人工客服和智能客服两种方式为客户提供咨询服务。人工客服工作强度高、处理和响应时间相对较长， 而当下智能客服难以覆盖全部服务场景。如工商银行在远程银行业务中将知识搜索与大模型生成能力结合，实现基于实 时通话向坐席人员主动推送答复话术或知识的能力。 ，充分释放开发者的价值。未来可能会由 AI 承担部分基础工作， 而开发者则转向更高层次的 架构设计和业务规划，专注于更复杂、更创造性的任务， 如架构设计、算法优化或用户体验创新。 n AI 编程在银行业可有效赋能内部研发。从具体用例看， 澳新银行对 1000 名软件开发人员进行了为期六周的 AI 编程助手试 用实验。实验发现，当软件开发人员使用 AI 编程助手时，平均生产率提高 42% ，代码质量提高