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基于 DeepSeek,神州信息赋能金融全场景业务智能化升级

  在迈向智能化阶段的当下,如何实现金融前中后台全量业务流程的智能化重构,已成为金融业务创新的关键突破口。

  近日,作为领先的金融科技企业,神州信息引入国产开源大模型DeepSeek,成功实现对全栈金融解决方案的智能化迭代升级,通过低成本、高安全的私域环境部署,帮助银行客户快速获得大模型的各项能力,全面加速银行智能化发展。

  多业务环节的智能化变革与价值跃升

  通过接入DeepSeek,神州信息9大产品线、30多款关键业务解决方案成功完成智能化升级,全面覆盖零售客户运营、数字化渠道、开放银行、信贷业务、数据智能、企业级中台、核心系统、风险管理、财务管理内部研发、业务后端交易系统、前端客户交互以及运维管理等多领域。同时,在超100个前中后台业务场景中接入DeepSeek V3/R1,全面提升各业务流程自动化水平,实现降本增效,进一步优化客户体验,赋能金融业务创新。

  前台业务:以数字化渠道为例,通过DeepSeek大模型能力,客户可通过自然语言的方式与银行进行交互,极大简化手机银行、网银操作界面,更轻松完成账户查询、转账汇款等各类操作,进一步提升用户满意度,增强客户粘性和忠诚度。

  中台业务:以核心系统的业务流程优化为例,通过对传统银行核心系统能力进行系统重组,并将DeepSeek接入重构后的产品中心,银行业务部门能以自然语言描述金融产品需求,快速完成新产品设计和发布,提升银行产品创新速度。

  后台业务:以监管报送流程自动化为例,通过DeepSeek实现监管政策的智能解读和自动化报送流程,快速响应政策变化,及时调整报送内容和格式,大幅减少人工干预和错误率,提高报送效率和合规性,高效满足监管合规要求。

  DeepSeek大模型的精准适配与深度优化

  为保障向DeepSeek的平稳过渡,神州信息研发团队多措并举、扎实推进。

  模型微调:基于大量精准标注的金融业务数据,对DeepSeek大模型进行训练,使模型在知识问答、代码生成、风险评估、市场预测等关键业务环节具备更强的理解和处理能力。

  持续优化:构建一套自适应的持续学习机制,运用先进的算法和工具对模型参数进行动态调整与优化。

  混合部署:在私有化环境中,采用通用大模型与多个专业金融模型相结合的混合部署策略,通过智能任务分配模块,精准调度各类模型协同工作,有机融合通用性与专业性,实现智能化效率和精度的全面提升。

  工具升级:凭借DeepSeek模型的强大代码能力,对公司的金融业务代码自动化生成工具进行升级,可显著缩短开发周期,提升代码的准确性和稳定性。

  进一步深化应用与创新

  未来,神州信息将继续秉持“AI for Process”理念,结合AI原生赋能平台“神州问学”,扎实推进DeepSeek大模型在金融领域应用的广度和深度,全面实现“全量金融科技解决方案+AIGC”,持续引领金融机构智能化发展新篇章。

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