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 ，实现同效能低成 本，训练成本 10% ， 推理成本仅同类 1% ， 大幅削减银行算力投入。 开源生态赋能 开放模型代码与框架， 中小银行可二次开发， 打破技术垄断壁垒。 强 大的社区支持，加速功 能迭代与问题解决。 本地化部署优势 多个尺寸开源模型支持 私有化部署，满足金融 数据安全与合规要求， 如江苏银行本地化微调 案例。 性能与成本双赢 DeepSeek 在保证高性 能的同时，显著降低银 无脑贬低，毫无技术 含量，蒸馏抄作业。 • 甚至拿汉芯来比，又 是一地鸡毛 • 拿一些偶尔出现的幻 觉和 bug 来完全否 定之。 典型 误解 银行拥抱 AI 的常见误 区 02 银行拥抱新技术误区——为 AI 而 AI 银行拥抱新技术 误区 人无我有 人有我优 不管有没有用，先得有 解不解决问题先不说，新 闻稿先发 照猫画虎 脱离实际 看到他行案例或者供应商 方案，直接复制到本地，

DeepSeek 在金融银行的应用方案 2025 年 02 月 21 日 目 录 1. 引言...............................................................................................................6 1.1 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.......................................... 4 数据挖掘与分析..................................................................................20 3. 金融银行应用场景......................................................................................22 3.1 风险管理

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 | 的应用效果，有望进一步催生银行落地应用。 n 我们认为金融行业人工智能的应用价值大体可以分为三个层次： 降本增效，价值创造与决策赋能。在实际银行落地应用 中，可能包括： 1 ）降本增效：智能客服、信贷审批、合同质检； 2 ）价值创造： AI 编程、智能风控、智能营销等； 3 ） 决 策赋能： 深度分析和决策辅助。 n 从实际落地应用情况看， 大行发力更早， 中小银行正在快速追赶。如工商银行、建设银行、招商银行等大行布局更早， 中小银行正在快速追赶。如工商银行、建设银行、招商银行等大行布局更早， 邮 储银行、浦发银行、江苏银行等也有较为领先布局应用。 AI 一体机的出现为机构提供了全新的解决方案，凭借其开箱 即 用、软硬件一体化设计等优势， 正在成为很多中小银行智能化转型的重要选择。 n 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 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.......................................... ........................................172 1. 项目概述 在当前金融科技的迅速发展中，银行系统面临着处理大量复杂 数据和提供高效服务的挑战。为了应对这些挑战，本项目旨在部署 Deepseek 大模型，以提升银行系统的智能化水平和处理效 率。Deepseek 大模型，作为一种先进的 AI 技术，能够处理结构化 和非结构化数据，提供精准的预测和决策支持。 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 效能。Deepseek 大模型作为一种具备强大自然语言处理能力和深

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。 智联猎头助力我国众多类型的金融机构人才战略实施，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 为应对复杂的国内外经济形势，我国于 2019 年 2 月首次提出“深化金融 供给侧结构性改革”，强调要增强金融服务实体经济的能力，解决金融与实体 经济之间的失衡问题。2022 年 1 月，中国人民银行印发《金融科技发展规划 （2022-2025 年）》（以下简称《规划》）再次指出： 5 “以深化金融供给侧结构性改革为目标，以加快金融机构数字化转型、强 化金融科技审慎监管为主

中原银行实时风控体系建设实践 Construction practice of real-time risk control system of Zhongyuan bank 陈玉强 中原银行数据银行部 河南省唯一省级法人银行 贴心、专业、合作、共赢 服务战略、服务实体、服务企业、 服 务人民 • 蝉联六年《金融时报》 “年度十佳城市商业银行” ，相继荣获“铁马 十佳银行 ”、“最佳上市公司 ”、“最佳上市公司 ”、“年度卓越城商行 ”等称号 • 2021 年《银行家》全球 1000 大银行排 185 名 • 2021 年《财富》 中国 500 强，在入围的商业银行中排名第 24 名 总资产 7530.02 亿 营业网点 494 家 中原银行业务发展概 况 分行 18 家 村镇银行 9 家 #1 #2 #3 贷后管理难度大，需要多种新技 术发现隐性风险，提高管控度。 操作风险 随着银行线上化能力的增强，操 作风险识别从预防人员不合规操 作转为线上流程漏洞和异常行为 识别等。 流动性风险 从线下的，面向审批的逐步转 向实时的智能决策。 银行数字化风控新挑战 授信 运营 实时化不 足 银行传统风控的痛点 数据流通受限 精准度不够 智能化

智慧银行 以人工智能驱动转型并创造价值 毕马威 创·见不同 毕马威国际 kpmg.com/intelligentbanking © 2025 毕马威华振会计师事务所（特殊普通合伙） — 中国合伙制会计师事务所，毕马威企业咨询（中国）有限公司— 中国有限责任公司，毕马威会计师事务所— 澳门特别 行政区合伙制事务所，及毕马威会计师事务所— 香港特别行政区合伙制事务所，均是与毕马威国际有限公司 （英国私营担保有限公司)相关联的独立成员所全球组织中的成员。 版权所有，不得转载。 智慧银行：以人工智能驱动转型并创造价值 2 目录 引言 阶段二：融合 概要 阶段三：演进 调研结论 为迎接人工智能奠定基础 简介 主要考虑因素 阶段一：赋能 打造智慧银行 毕马威：以经验与诚信为您的人工智能转型保驾护航 03 04 05 08 11 15 22 28 32 37 40 © 2025 版权所有，不得转载。 智慧银行：以人工智能驱动转型并创造价值 3 然而，许多银行却因为保守而故步自封。定义长期价值 颇为不易，许多银行在制定明确目标、确定关键业绩指 标（KPI）和验证投资回报率（ROI）方面步履维艰。技 术升级需要成本，实施存在风险，而且高管希望转型但 却对领导这项工作犹豫不决，使得挑战显得更为严峻。 如欲将自身打造成为智慧型金融机构，银行应该积极拥 抱人工智能，将其视为可持续发展的驱动因素之一。银

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 数字化转型背景与必要性 银行业面临的竞争压力与市场挑战 国有大行服务下沉 国有大型银行通过下沉服务覆盖更多区域，加剧了中小银行的获客难度，迫使后者加快数 字化转型步伐。 新金融业态冲击 客户需求升级 互联网金融、金融科技公司等新兴业态迅速崛起，凭借灵活的数字化服务模式抢占传统银 行市场份额。 客户对数字化服务的需求日益增长，期望获得更便捷、高效、个性化的金融服务体验，推 动银行必须转型以满足市场需求。 所未有的变革机遇，通过提 升数据处理能力、优化决策 流程和创新服务模式，助力 银行实现数字化转型。 大模型能够快速分析海量数据，识别潜在风险，提升 银行风险管理的精准性和效率。 辅助风险管理 通过大模型技术，银行可以更高效地评估客户信用状况， 缩短信贷审批周期，提升客户体验。 优化信贷审批 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

项目编号： 某银行数据中心项目可行性 研 究 报 告 目 录 一、总论 1 1 项目名称 1 2 项目建设单位 1 3 本报告的依据和范围 1 3.1 可行性研究的依据文件 1 3.2 可行性研究报告的范围 1 4 项目基本情况 2.2 数字化能力提升 11 2.3 银行数据中心特点 12 3 地方规划与产业优势 13 3.1 贵州地区政策环境 13 3.2 大数据产业聚集区 14 4 XX银行战略布局 15 4.1 XX银行发展战略 15 4.2 XX银行经营能力 17 4.3 XX银行数字赋能 18 5 项目实施的必要性 项目实施的必要性 19 5.1 夯实XX数字化转型的坚实底座 19 5.2 提升金融服务生态系统的竞争力 19 5.3 保障银行的业务安全与运营稳定 20 6 建设必要性小结 20 三、需求分析与建设规模 21 1 数据中心需求分析 21 1.1 数据中心市场概况 21 1.2 数据中心市场分布 22 1.3 数据中心市场竞争

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） ..............................................................................74 5.1.1 内部系统数据接入（核心银行系统、CRM 等）.......................77 5.1.2 外部数据源接入（征信、市场数据）.........................................80