北京
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。
免责声明：本文仅供参考，不构成投资建议。
特别声明：以上内容(如有图片或视频亦包括在内)为自媒体平台“网易号”用户上传并发布，本平台仅提供信息存储服务。
Notice: The content above (including the pictures and videos if any) is uploaded and posted by a user of NetEase Hao, which is a social media platform and only provides information storage services.
