中银研讨院 带动各类业务效率清楚优化 DeepSeek赋能银行业数字化转型 (中银研究中心)

3月27日，研讨院公布2025年第二季度经济金融展望报告。其中就DeepSeek赋能银行业数字化转型启动了专题研讨。

终年以来，以银行为代表的金融部门以其大规模、高质量的数据资源和多维度、多元化的运转场景，被视为最适宜大模型运转的行业之一。2025年1月，中国人工自动公司深度求索（DeepSeek）公布推理模型DeepSeek-R1，不只在性能上迫近甚至跨越了OpenAI的o1系列产品，并且推理本钱仅需o1的3%左右。这一里程碑式进度被硅谷科技媒体、德意志银行等誉为中国人工自动范围的“斯普特尼克时辰”(SputnikMoment)。以后，以DeepSeek为代表的人工自动大模型继续赋能银行等金融相关范围，有望为金融行业数字化转型提供关键助力。

DeepSeek经过运转于精准营销、理财顾问、贷前风控、信誉评价等外围范围，带动银行各类业务效率清楚优化。例如，在精准营销环节，DeepSeek构建的对话式AI引擎，采意图图识别（NLU）与对话外形跟踪（DST）双引擎架构，多轮对话控制系统支持上下文感知的特性化服务，结合情感计算模块成功客户体验的量化评价。基于DeepSeek的自动客服系统，能够成功全天候不延续服务，加快照应客户的咨询和疑问。经过天然言语处置技术，自动客服可以了解客户的意图，依据客户的历史记载和偏好，为客户提供特性化的服务引见，优化客户满意度。此外，DeepSeek基于客户消费习气和金融资源运转外形、所处行业特征、产品特性等生成的各类营销方案，也将为客户经理提供多维度的参考。

在投资决策环节，DeepSeek可以经过对客户的资产状况、风险偏好、投资目的等信息的剖析，为客户制定特性化的投资组合方案。同时，DeepSeek也可以实时监测全球金融市场灵敏，包括股票、债券、外汇等各类金融市场的多少钱坚定、买卖质变化等，经过对历史数据和实时数据的剖析，捕捉到市场趋向的纤细变化，延迟收回风险预警。在自动风控环节，DeepSeek基于实时风险决策引擎和整合流式计算框架与复杂事情处置（CEP）技术，能够成功毫秒级风险决策照应。从目前已成功或方案成功DeepSeek本地化部署的商业银行来看，其多元化业务为DeepSeek赋能提供了丰厚场景。

报告指出，DeepSeek在赋能银行业数字化转型中面临一系列应战。如DeepSeek惹起的推翻式创新对行业监管体系跟进完善提出较高要求；大模型幻觉疑问无法根治，影响相关业务消费力潜能开释；商业银行部署环节中对算力、数据、IT基础设备要求一直优化，转型压力依然较大等。

关于上述疑问，中银研讨院提出三点倡议：首先，推进完善银行业AI大模型监管体系。商业银行应积极介入监管政策的研讨与制定，与监管机构坚持亲密沟通，及时了解监管灵敏。同时，树立外部合规审查机制，对DeepSeek模型的开发、训练和运前启动全流程合规审查。

其次，增强系统性优化，缓解大模型幻觉疑问。商业银行应增强数据控制，整合外部数据资源，树立分歧的数据平台。经过数据清洗、标注、建模等任务，提高数据质量和可用性。增强外部数据的失掉和整合，经过推进可信数据空间树立，打通公共数据空间、城市数据空间与金融数据空间互联互通，激起公共数据在金融可信数据空间中的带动效应。

最后，多维度制定优化战略，为AI继续赋能筑牢基础。如，在机构外部构建“AI+业务”的思想体系，奖励职工以数据沟通业务和技术，放慢构成人机协同任务新方式；加大对云计算、大数据等基础设备的投入，提高算力水平等。

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