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

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 推荐和信用

技术进行服务扩展，包括引入代理型 AI （agentic AI）。 新兴数字银行的盈利能力正在重塑金融科 技领域的竞争格局。 目前，全球已有超过 16% 的客户愿意接受无网点、完全数字 化的银行作为其主要银行业务平台。行业竞争正在从普惠性 数字产品向高价值服务转型，例如场景金融和面向高净值投 资者和中小企业（SMEs）的咨询服务。 3 摘要 3 面对长达十多年的盈利压力，银行业 CEO 需在强化机构 年峰值的一 半。相比之下，中国经济增长放缓，中国银行业陷入了国内信贷环境恶化的困境（见图 2 和图 3 ）。 在美国和加拿大，金融机构的表现则呈现出两极分化。一些机构取得了卓越的业绩：拥 有投资银行业务的美国大型银行首先利用利率快速上升的机会进行资本运作，然后在 2024 年利率开始下降时增加债券交易量。数字银行的出现使资金流动更加高效，客户 可以更迅速地将资金转移到更安全的机构或更高收益的账户。小型银行不得不迅速调整 尽管市场环境充满挑战，技术进步仍在推动行业格局发生变化。部分完全数字化的银行 （新兴数字银行）成功实现盈利，证明了其运营模式比许多银行业高管预期的更具韧性。 因此，金融科技独角兽企业正在从支付和个人银行业务扩展至商品化程度较低的细分市 场，如中小企业银行业务和财富管理，这些领域目前仍然由传统银行主导。然而，这些 银行仍处于技术升级的关键阶段。传统银行在拓展中小企业市场时面临的最大阻碍之一 是技术基础问题，65% 的银行高管认为云迁移尚未完成，57%

大模型的优势与应用潜力 DeepSeek AI 大模型作为国内领先的生成式人工智能技术，在 金融领域展现出显著的技术优势与应用潜力。其核心能力建立在千 亿级参数训练基础上，通过融合金融行业知识图谱与银行业务数据 微调，具备精准的语义理解、多轮对话管理和复杂业务逻辑推理能 力。在银行客户经理场景中，该模型展现出三大差异化优势： 首先，在服务效率维度，DeepSeek 可实现毫秒级响应速度， 单日可处理超过 于账户查询、理财产品咨询、贷款申请等高频需求，响应速度控制 在 3 秒内，准确率需达到 98%以上（参照 2023 年银行业智能客服 平均 85%的准确率基准）。关键性能指标包括：  业务覆盖范围：支持 12 类核心银行业务场景  意图识别准确率：≥95%（基于 Confusion Matrix 评估）  多轮对话维持能力：持续 5 轮以上交互不偏离主题  合规性检查：100%嵌入监管话术模板 其次，构建动态客户画像系统，通过 智能体功能设计围绕银行客户经理的核心工作场景展开，通过 DeepSeek 大模型的多模态交互、知识库整合及实时决策能力，构 建覆盖客户服务全流程的智能化解决方案。系统采用模块化架构， 确保功能可扩展性与银行业务的高适配性。 客户交互模块实现全天候自然语言对话，支持语音、文本及视 频多通道输入。智能体可自动解析客户查询意图，准确率需达到 92%以上（基于历史工单测试数据），对理财产品推荐、贷款条件

成，降低整体集成风险，同时便于后续的功能扩展和优化。 实时数据处理能力 04 结合流式计算框架（如 Apache Kafka 和 Flink ），实现大 模型对实时数据的快速处理和分析，满足银行业务对实时 性的高要求。 GPU 集群优化 算力动态调度 混合云架构 成本控制与优化 针对大模型的高计算需求，配置 高性能 GPU 集群，并通过优化算 法和并行计算技术，最大化利用 硬件资源，提升模型训练和推理 图谱，涵盖银行的核心业务、客户、 产品等信息。 动态知识图谱可应用于智能客服、风 险预警、精准营销等多个场景，提升 银行的智能化水平和业务效率。 基于大模型的实时学习能力，知识图 谱能够动态更新，及时反映银行业务 和市场的变化，确保知识图谱的时效 性和准确性。 基于大模型的动态知识图谱生成 应用场景 合规性审计 定期进行数据安全和隐私保护的合规性审计，检查 数据治理和知识图谱构建过程中的合规性，确保符 反馈闭环优化 自动化监控与评估 版本控制与回滚 设计增量学习机制，使模型能够 在不遗忘已有知识的基础上，持 续吸收新的金融数据和业务规则， 确保模型始终与银行业务的最新 发展保持同步。 建立用户反馈机制，将银行业务 人员和客户的反馈信息纳入模型 优化流程，通过持续迭代改进模 型，使其更好地满足实际需求， 提升用户体验。 构建自动化监控系统，实时跟踪 模型在业务场景中的表现，通过

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 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 DeepSeek 在 金融银行领域具有广泛的应用潜力和实际价值。其先进的技术手段 和灵活的部署方式，能够为金融机构提供全方位的智能支持，推动 行业向更加高效、智能的方向发展。 1.2 金融银行业务挑战 在金融银行业务中，随着全球经济的快速发展和客户需求的日 益多样化，金融机构面临着前所未有的挑战。首先，市场竞争的加 剧迫使银行不断提升服务质量以吸引和保留客户。传统的业务模式 已无法满足现代消费者的期望，尤其是在数字化和个性化服务方

..........................................................................103 1. 引言 随着金融行业的快速发展，银行业务的复杂性和数据量显著增 加，传统的核算流程已难以满足高效、准确和合规的需求。金融银 行核算流程涉及大量的数据采集、处理、分析和报告，任何环节的 延迟或错误都可能对银行的运营和客户信任产生重大影响。在此背 分析和 预测能力为银行的战略决策提供了有力支持。因此，DeepSeek 的 应用方案不仅是一项技术创新，更是银行业在数字化转型中的重要 实践。 1.1 背景介绍 随着金融行业的快速发展，银行业务的复杂性和规模日益增 加，传统的核算流程面临着巨大的挑战。金融银行的核算工作涉及 大量的数据处理、复杂的交易结构以及高标准的合规要求，这些都 需要高效、准确且可追溯的系统支持。然而，传统的手工操作或半 以满足银行业务中 对实时核算的需求。 模型训练层基于 DeepSeek 自研的深度学习框架，支持多种神 经网络模型的训练和优化。该层采用分布式训练策略，利用 GPU 集群加速模型训练过程，并通过自动超参数调优工具（如 Optuna）提升模型性能。模型的训练数据来源于数据处理层，训 练完成后，模型将通过 API 接口发布到应用服务层，供业务系统调 用。 应用服务层是面向银行业务的最终输出层，提供了包括风险预

VC6. 报告决策 VC2. 客户营销 BU1 BU2 BU3 消费金融 产业金融 财富管理 BU4 金融同业 xx银行主要业务线 商 业 银 行 价 值 链 商业银行业务线 数 字 化 能 力 商业银行业务架构 数字化能力（N）与价值链 （N）、业务线（N）的关系 是垂直交叉的，构成立体网络 关系 N3 数字化价值空间 战略引领 核心三角 支撑 ✓ 战略是统领 ✓ 组织是基础和保障

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。 图表：苏商银行大模型客服助手 资料来源：苏商银行、中泰证券研究所 14 降本增效场景之一：大模型承担智能客服角色 Advanced 图表：澳新银行 AI 编程对生产力的提 升 图表： AI 编程为软件开发带来的影 响 45 40 35 30 25 20 15 10 5 0 n 风控管理是银行业务经营的的核心任务之一， DeepSeek 拥有卓越的推理能力，能够助力银行显著提升风险识 别 的效率与准确性，快速剖析风险因素并生成详尽的分析报告，全面增强银行的风险管控能力。

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。 图表：苏商银行大模型客服助手 资料来源：苏商银行、中泰证券研究所 14 降本增效场景之一：大模型承担智能客服角色 控制组平均用时（分钟） Copilot 组平均用时（分钟） 生产力提 升 图表：澳新银行 AI 编程对生产力的提 升 图表： AI 编程为软件开发带来的影 响 n 风控管理是银行业务经营的的核心任务之一， DeepSeek 拥有卓越的推理能力，能够助力银行显著提升风险识 别的效率与准确性，快速剖析风险因素并生成详尽的分析报告，全面增强银行的风险管控能力。 n 重庆农村商业