DeepSeek—技术突破与银行数字化转型应用于实践

【课程背景】

随着人工智能技术的迅猛发展，金融领域正经历着前所未有的变革。Deep Seek作为一种先进的人工智能技术，凭借其强大的数据处理能力和深度学习算法，正在金融领域展现出巨大的应用潜力。本课程将探讨 Deep Seek在金融领域的深度应用与创新实践，分析其如何推动金融行业的智能化转型。

金融行业的核心之一是风险管理。DeepSeek 通过分析海量的历史数据，能够识别出潜在的风险因素，并预测未来的市场走势。例如，在信用风险评估中，DeepSeek 可以通过分析借款人的历史交易记录、社交媒体行为等多维度数据，更准确地评估其信用状况，从而降低坏账率。智能投顾是近年来金融科技的热门领域。Deep Seek 通过深度学习算法，能够根据投资者的风险偏好、投资目标等因素，提供个性化的投资建议。与传统的投资顾问相比，智能投顾不仅成本更低，而且能够实时调整投资策略，提高投资回报率。金融欺诈和合规问题一直是行业的痛点。DeepSeek 通过分析交易模式和行为特征，能够实时检测出异常交易行为，从而有效预防欺诈行为。此外，DeepSeek 还可以帮助金融机构自动生成合规报告，降低合规成本。DeepSeek 通过整合多源数据，为金融机构提供数据驱动的决策支持。通过分析客户的金融行为和偏好，能够提供个性化的金融服务。未来，随着技术的不断进步，DeepSeek 在金融领域的应用将更加广泛和深入。金融机构需要积极拥抱新技术，加强技术研发和人才培养，以应对未来的挑战和机遇。2025全球金融体系正经历一场由技术驱动的“静默重构”，而银行业作为金融生态的基石，已站在数字化浪潮的制高点。政策、技术与商业逻辑的深度耦合，推动银行从“流程优化”迈向“基因重塑”——这场转型不再局限于效率提升，而是关乎生存权的争夺。当中国《金融科技发展规划（2022-2025年）》将技术赋能定位为金融供给侧改革的核心路径，传统银行与科技巨头的竞争边界正被彻底打破，“数据主权”与“智能密度”成为新时代银行的核心资产。

金融科技的竞争已上升为国家战略博弈，银行构建基于DeepSeek（数据库）驱动的动态合规系统，已经得到监管机构共识，未来的金融安全不再依赖人力巡检，而是算力与算法的精密协作。技术突破正重新定义银行业的价值链。通过人工智能实现“ 数据-算法-场景”三维一体穿透，推动银行从“经验决策”转向“智能决策“基于图神经网络的资金链路追踪，时序数据驱动的企业现金流预测，使得风险防控从“事后灭火”变为“事前预判”实现智能风控，DeepSeek多模态融合技术打通银行内部数据，APP、线下网点与外部生态数据高度融合，构建客户“全维画像”利用用户智能标签以及智能画像，正真意义上实现智能营销，通过自然语言处理（NLP）将数万条监管条文转化为可执行代码，监管自动化率达98%，错误率近乎归零。

【课程收益】

w 学习Deepseek发展趋势，以及Deepseek在银行数字化转型带来的新机遇。

w 学习人工智能 AI+新型数据构建下一代风险管理案例，人工智能在商业银行应用与实践。

w 学习Deepseek 技术创新在金融领域的应用：营销、舆情、风控、运营等方面。

w 了解大量国内商业银行金融科技优秀实践案例，以及国内金融科技公司创新案例与实践。学习金融科技在大数据背景下银行人员如何使用客户客户建模，客户智能画像，基于画像精准营销、智能风控、智能投顾、客户数据分析，赋能客户，大数据如何重塑客户获客定价与服务。

【课程时长】1天（6时/天）

【课程对象】

w 高管与战略规划人员

w 银行前台中台后台

w 银行零售对公营销条线

          风险合规条线

第一讲：Deep Seek技术革命（1.5小时）

一、中美AI/人工智能发展战略

1. 美国科技霸权铁三角

2. DeepSeek击碎美国“星际之门”

3. DeepSeek与chat GPT博弈之战

二、Deep seek成功的必然性

1. 人工智能“汉语”之伟大

2. RI—ZERO大模型“有教无类”

3. Deep seek改变银行新生态/新格局

4. Deep seek五大“杀招”

三、基于Deepseek本地部署知识库

1. 什么是知识库

2. 本地部署Deepseek+搭建知识库

3. API调用DeepSeek+一站式工具

4. Ollama+Anything

5. 硅基流动API+Cherry studio

6. 内容采集生成：内外数据——合规前提下保证数据实时性

7. 从静态数据库到动态知识引擎

第二讲：Deepseek在银行实践与应用（1小时）

一、智能合规与反欺诈

1. 智能客服/数字人

2. 风险管理与预测

3. 反欺诈与合规

4. 高频交易

5. 智能投顾/智能理财

6. 运营/流程自动化

二、银行拥抱Deepseek的误区

1. 人无我有，人有我忧

2. 照猫画虎，脱离实际

3. 只看别人，不看自己

4. 只仰望星空，不脚踏实地

三、国内Depseek应用银行优秀案例分享

1. 江苏银行应用大语言模型

2. 北京银行ALL IN部署满血R1

3. 苏商银行大模型智能风控信贷

4. 交行数字人

5. 银行部署Deepseek 四大挑战与机遇

四、 通用ai与数字货币

1. 算法（通俗易懂的算法）

2. 科技技术组件

3. AI新数据源提供全新检测手段

4. AI新型数据构建下营销/风险管理系统

5. DCEP数字人民币生态：广泛可得，厘清责权，公平竞争

6. DCEP探索跨境支付与贸易融合打破美元霸权

7. 银行如何借助DCEP发展业务新增长点

8. 数字人名币未来广阔前景已经商业银行如何把握数字人名币开创多元生态

第三讲：基于Deepseek商业银行数字化应用（2小时）

一、Deepseek数据标签采集与处理

1. 传感器数据采集

2. 网络日志数据

3. 社交数据采集

4. 移动位置数据采集

5. 交易数据采集

6. 文档和图像数据采集

二、Deepseek大数据标签挖掘用户画像（零售个人）

1. 基础标签

1) 家庭工作关联标签

2) 兴趣偏好标签

3) 用户价值标签

4) 风险警示标签

5) 营销目标标签

2. 金融类标签

1) 自然属性标签

2) 社会属性标签

3) 位置信息

4) 征信信息

3. 网站网页/app标签

1) 浏览偏好

2) 金融关联标签

3) 产品偏好标签

4. 历史标签

1) 行为标签

2) 咨询标签

3) 贡献度标签

5. 基于零售个人画像典型案例分析

三、Deepseek大数据标签挖掘企业全息画像（小微/对公全息画像）

1. 检索海量企业数据

2. 数据挖掘关联图谱

3. 定量分析非财务信息

4. 动态跟踪运营状态

5. 基于小微/对公画像典型案例分析

四、Deepseek大数据分析在银行应用与实战案例

1.数据整理

1) 分类数据

2) 优化数据

2. 数据提取

1) 字节提取

2) 关键靶向

3) 字段ID

4) 字段类型

5) 用户标签匹配算法

6) 产品标签匹配算法

3．数据清洗

1) 静态数据

2) 动态数据

3) 业务接口数据

4) 互联网数据

5) 第三方机构接口数据

4.  银行数据基础模型统计方法（基础模型实操案例）

5.  银行透过数据建立事实画像

1) 预测画像以及模型画像

2) 智能营销实操案例

6.  大数据在智能风控中的应用

1) 金融科技风控4.0

2) 大数据智能风控8个维度

3) 多维数据与客户风险控制与管理

4) 数据可视化数据分析应用方法案例

5) 遥感卫星应用信贷及风险防范案例   

6) 智能风控实操与案例

第四讲：内外优秀银行金融科技创新案例（1小时）

w 深圳基于城中村改造项目集合大数据智能程序实现对公与零售双向营收

w 如何借助大数据技术找到营销线索实现后台助力前台零售高速发展

w 分行基于信息科技如何提升银行内控合规管理

w 基于客户画像的小微企业评分体系

w 借助大数据技术构建信用卡用卡新生态

w 图灵项目-基于知识图谱的电信诈骗个人交易管控

w 遥感卫星风险防控

w 基于存量白名单客户的深度挖掘模型

w 跨境电商第三方支付账户（境内外）管理平台（基于RPA技术）

w 基于区块链技术的供应链金融-酒商贷

w 银行舆情风险应急处理

【课程总结与互动讨论】

w 课程知识点回顾

w 学员提问与讲师解答

w 案例分析与实战策略讨论

【课后作业与辅导】

w 课后作业布置

w 学员作业提交与讲师点评

w 课后辅导与资源分享