模型调用参数、输出结果哈希值 o 数据流出/流入标记（跨境传输需单独加密） 4. 第三方依赖管理 若使用 DeepSeek 云端 API，需签署数据处理协议（DPA）， 明确： o 服务商不得留存金融业务数据 o 模型微调必须在客户本地环境完成 o 跨境传输需通过中国银联等境内清算通道 5. 实时风险拦截机制 在智能体对话中部署关键词过滤与意图识别双引擎，例如： | 风险类型 | 能力已在国内某大型商业银行的智能投顾系统中得到 验证，使复杂产品说明的自动解读效率提升 40%，同时将合规审核 人工干预率降低至 5%以下。模型支持动态热更新策略，可在不中 断服务的情况下完成业务知识库的增量学习，满足金融业务持续迭 代的需求。 3.1.2 多模态支持能力 DeepSeek 大模型在多模态支持能力上展现出显著优势，能够 无缝处理文本、图像、表格、文档等多种数据类型，为金融银行业 务场景提供全面 等20+文件格式的端到端处理，具 备以下特征： o 自动识别文档中的关键字段（如金额、账号、日期） o 理解多页文档的全局逻辑关系 o 保留原始排版格式的语义标注 3. 场景化适配能力 针对金融业务特别优化的功能包括： o 支票/汇票的防伪特征检测 o 合同文档的版本差异比对 o 财报数据的趋势可视化生成 在银行智能客服场景实测数据显示，引入多模态支持后： - 复 杂工单处理效率提升

的文本分类器过滤无关文档 - 时序预测模型发现周期性 数据断点 数据标准化采用分层建模方法，底层建立符合审计准则的全局 数据模型（如 ACL 标准字段体系），中层按行业特性扩展子模型 （如金融业需补充 Basel III 相关指标），上层支持企业自定义字段 映射。通过 ETL 管道实现自动化转换，关键步骤包括： - 时间维度 统一为 ISO 8601 标准 - 货币单位强制转换为报表本位币 43%。 4.2 风险预警与评估 在风险预警与评估模块中，DeepSeek 智能体通过实时监测审 计数据流，结合预设规则与机器学习模型，动态识别异常指标与潜 在风险点。系统内置行业风险特征库（如金融业的资金池异常波 动、制造业的成本畸高订单），通过多维度交叉验证（横向同业对 比、纵向历史趋势分析）降低误报率。典型场景包括： 1. 异常交易检测 o 自动标记单笔超过阈值（如 500 万元）的跨省转账，并 自动引用最新会计准则条款 2. 交叉验证底稿间数据一致性 3. 风险提示字段自动高亮 这些场景已验证智能体在审计质量、效率、成本三个维度的提 升，下一步将聚焦于行业定制化模型的训练，例如金融业审计特有 的减值测试模型。 7.1 财务报表审计 在财务报表审计中，DeepSeek 智能体能够显著提升审计效率 与准确性。通过自然语言处理与机器学习技术，智能体可自动解析 企业提供的原始

者的需求。推广期间，“手机公交卡推广大使”更是活跃在公交车上、各个车站站点上、大街小巷等地， 向广大消费者进行宣传推广。在推广大使的努力下，此次活动得到了广大消费者的积极响应。 11.4.3 广东工行手机支付项目 广东采用国内外金融业通用标准 13.56M Hz 技术开展的手机支付业务正式在广州展开。据了解， 广州携手银联、工行广东分行，推出“手机支付”最新产品―――“牡丹・沃银”卡。它通过对金融账户与 移动通信终端的结合，实现小额支付的 方案背景 13.1.1 项目背景 在“十二五”大背景下，金融信息化的趋势越发明显。改革开放 20 多年来，中国的金融信息化建设 是从无到有、从单一业务向综合业务发展。如今已从根本上改变了传统金融业务的处理模式，建立了 以互联网为基础的电子清算系统和金融管理系统。目前随着移动互联网的发展，金融信息化呈现多渠 道、移动化的趋势。目前，中国的金融数据通信网络框架已基本形成，建立了越来越全面的电子化系 服务的不多。金融信息化不是为了向客户提供一批简单的海量信息，而是要向客户提供个性化的金融 服务，成为客户的投资理财专家，为客户整合加工所有的信息，分析投资动态，推荐投资产品等。 总而言之，金融业的信息化进程可以概括为：以数据大集中为前提，以完善的综合业务系统为基 础平台，以数据仓库为工具，以信息安全为技术保障，提供现代化、网络化、随时随地的金融服务。 13.1.2 需求描述 结合“十

方位的技术支持和解决方案，确保用户能够充分利用 DeepSeek 的 技术优势，实现业务的持续增长和优化。 总之，DeepSeek 在金融银行核算流程中的应用不仅仅是一个 技术工具的引入，更是一次金融业务流程的深刻变革。随着技术的 不断进步和市场的日益成熟，DeepSeek 有望成为金融行业不可或 缺的智能伙伴，共同开创金融科技的新时代。 10.1 技术升级 随着金融行业的快速发展，传统银行核算流程面临着效率瓶颈 化转型。首先，DeepSeek 将在更多核算场景中实现自动化处理， 例如跨行清算、外汇结算及信贷核算等领域，通过智能算法提升处 理效率与准确性。同时，系统将支持多币种、多账户的复杂核算需 求，满足全球化金融业务的快速发展。其次，DeepSeek 将通过数 据挖掘与机器学习技术，为银行提供更精准的风险评估与利润预测 模型。这不仅有助于优化资源配置，还能为银行管理层提供数据支 持的战略决策。 在业务扩展过程中，DeepSeek

第三产业 #交通运输、仓储和邮政业 批发和零售业 住宿和餐饮业 金融业 房地产业 其他服务业 8、 省内辖区生产总值。按照地区进行汇总，统计信息包括地区生产总 值、比去年同期增减百

资源、能源、材料）的重要载体，也引起了政府相关部门和行业内的重视和关注，出 台了一系列利好发展的政策和促进产业规范健康的行业标准。 2 金融行业发展趋势 2.1 数字化需求迫切 受疫情等因素影响，我国金融业近年来面临宏观经济和金融环境的深刻变化。在同业 竞争加剧、非金融机构跨界竞争等压力下，为应对挑战，金融机构纷纷加 快推动数字化 转型，金融行业对 IT 的投入不断加大。 金融科技成为各家银行重要的发力方向之一。2021 统一监控平台。提高运维侧研发能力，积极运用大数据加强态势感知、故障预警和故 障自愈，不断提高运维智能化水平。积极推进数据中心绿色转型。 2022 年 4 月，人民银行《金融科技发展规划（2022-2025 年）》提出金融业 数字化转型更加深化的发展目标，要全面加强数据能力建设，在保障安全和隐私前提下 推动数据有序共享和综合应用。建设绿色高可用数据中心，综合功能定位、区域分布、网 络通讯、电力保障等统筹规划数 本项目选址具有非常有利的区位优势，符合国家战略布局要求，作为“多地多中心”IT 基础设施建设的重要一环，为XX银行数字化转型提供坚实基础设施底座，满足日益增长 的数据存储与计算需求，推动行内业务系统部署，为XX银行金融业务发展及运营管理提 供强有力的支撑，完善上海、福州、贵安三中心布局，助力XX银行实现行业领先。 （1） 项目符合区域经济发展方向。本项目符合国家和行业长远规划及产业结构调整方向， 符合战略性新

特征 的业务作为试点： 1. 业务规模适中：既不会因样本量过小导致统计显著性不足， 也不会因规模过大增加试错成本。建议选取单笔授信金额在 50 万-500 万之间的中小微企业贷款或消费金融业务，这类业 务通常具备以下优势： o 风险敞口可控，且违约数据积累充分 o 业务流程标准化程度较高，便于模型验证 o 客户群体特征差异明显，适合测试模型泛化能力 2. 数据基础完备 ：试点业务需满足 倍时，违约概率上升 37%“）。 6.2.1 历史数据训练 在历史数据训练阶段，首先需对银行存量授信数据进行多维度 清洗与结构化处理。重点覆盖过去 5 年的企业贷款、零售信贷及供 应链金融业务数据，包括但不限于客户基本信息、财务指标、征信 记录、还款行为、担保情况、行业特征等字段。数据清洗需遵循以 下标准流程：缺失值采用同类客户中位数填充，异常值通过箱线图 法识别后由业务专家复核处理，分类变量进行

策略迭代效率突破：遗传算法优化的神经网络策略研发周期从 传统数周缩短至 72 小时内  收益稳定性增强：集成学习模型在标普 500 指数上的年化波 动率较传统策略下降 35% 然而，该技术的实际应用仍面临关键可信度挑战。美国金融业 监管局 2022 年审计报告显示，约 43%的 AI ” 交易系统存在 黑箱决 ” 策 问题，导致监管合规风险；另据剑桥大学量化金融研究所实证 研究，过度拟合现象使得约 31%的策略在实盘阶段表现显著低于回 要求是确保业务合法性的核心前提。全球主要金融市场对算法交易 的监管框架存在共性要求，同时也需针对不同司法管辖区的特殊规 定进行本地化适配。以下是关键合规要点及实施方案： 1. 牌照与资质管理 运营主体必须取得相应金融业务许可，包括 但不限于： o 证券自营/经纪牌照（如中国证监会《证券期货业网络和 信息安全管理办法》要求） o 算法交易备案（欧盟 MiFID II 第 17 条规定的算法识别码 申报）

.......................................................................................... 7 1.2 金融业大数据应用投资分布..........................................................................................

标准化将数据转换为均值为 0、标准差为 1 的分布。对于 类别型数据，则采用独热编码（One-Hot Encoding）或标签编码 （Label Encoding）进行转换。 特征工程是提升模型性能的核心。基于金融业务的特性，可从 原始数据中提取有意义的特征。例如，从交易数据中提取日平均交 易金额、交易频率、交易时间分布等特征；从客户行为数据中提取 活跃度、偏好等特征。此外，还可通过主成分分析（PCA）或因子