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江苏银行成功部署DeepSeek模型,提升金融语义理解与业务效率

来源:网络   作者:   日期:2025-02-11 10:06:01  

根据官方帐户的“江苏金融技术”,江苏银行已成功地将DeepSeek-VL2多模式模型和轻量级DeepSeek-R1推理模型的部署定位到智能合同质量检查和自动化估值中,这些模型分别用于和解方案。通过挖掘和分析大量财务数据,金融服务模型被重塑,并实现了财务语义理解和业务效率的准确性。

根据官方帐户,江苏银行于2023年研究并开发了大型语言模型服务平台“智能小米”。这次,通过介绍复杂的多模式和多任务方案,通过介绍DeepSeek大语言模型“ Smart Xiaosu”,以此进行处理。 DeepSeek大语言模型。能力,计算节省,效率和其他方面的能力得到了进一步提高。

这不是行业中唯一部署DeepSeek的银行。 Sushang Bank的高级研究员Sun Yang向论文介绍了Sushang Bank已开始使用DeepSeek,例如使用DeepSeek VL2多模型来处理非标准材料,例如桌子,图像材料,文档图片等,为了提高综合信贷材料,识别精度率高达97%,并且DeepSeek R1推理模型被整合到“开发助手”的独立研究和开发中,该研究和开发将核心系统的迭代周期缩短了30%。此外,Sushang Bank已将DeepSeek的蒸馏技术应用于诸如信用风险控制和反欺诈等20多种情况,将尽职调查报告的生成效率提高了40%,并将欺诈风险标签的准确性提高了35%。

“我们有研究部署的部门。”另一位银行业内部人士告诉论文,其银行正在研究DeepSeek的应用,其中可能包括客户的尽职调查,风险判断,自动化统计陈述等。与之前使用的系统相比,DeepSeek更加聪明,可以节省银行的能源。和收集和组织信息的时间。

数据安全也是银行需要考虑的问题。上述行业内部人士说,DeepSeek的本地部署可以在银行内留下相关数据,并且不允许数据流向DeepSeek,从而避免了数据安全问题。

Sun Yang指出,与DeepSeek相关的模型和系统支持本地部署。银行应建立完整的数据治理,数据安全和隐私保护系统,建立完整的数据授权并使用控制过程,加强数据安全管理系统并改善数据安全管理。意识。

银行业拥抱DeepSeek:可用于哪些场景?如何保障数据安全?_银行业拥抱DeepSeek:可用于哪些场景?如何保障数据安全?_

部署DeepSeek有什么影响?

银行业已经开发金融技术了几年。 Iresearch Consulting发布的“ 2024年中国金融科技行业发展洞察报告”表明,2019年,国内金融机构对金融技术投资的总体规模超过了2200亿元人民币,国内金融技术市场将在大约12%未来。在2027年,增长率超过5800亿元人民币。DeepSeek的推出将如何影响银行业金融技术的发展?目前,银行业的金融技术面临着哪些困难?

Sun Yang说,DeepSeek将能够帮助银行在情报,决策和管理方面取得重大突破。由于DeepSeek特别适合使用少量数据和缺乏数据的加固学习方案,因此它非常适合银行方案应用程序,并且为了提高银行数字银行业务的水平,将具有很大的促进效果。

但是,Sun Yang认为,仍然缺乏具有强大创新能力的金融技术人才,并且很难用金融技术和商业知识来培养复合人才,而且培训周期很长。此外,金融技术需要大量数据,但是与平台公司相比,银行具有相对较少的数据资源。

中国商人工会首席研究员兼上海金融与发展实验室副主任董Ximiao分析了大规模模型技术,例如生成人工智能(例如DeepSeek),将加速银行数字化转型的效率和质量商业银行非常重视的发展方向。但是,加速应用程序(例如大型模型)可能会导致隐私,版权和其他问题。如何发挥积极作用,减少负面影响并促进数字融资的高质量发展是一个主要问题,在金融行业的人工智能技术中应认真面临。

中国邮政储蓄银行的研究人员卢·费彭(Lou Feipeng)告诉该论文,银行业的发展本身在很大程度上依赖于数据收集和分析,并且具有强大的数据处理能力,例如大型模型。银行积极采用它可以更准确,有针对性地分析客户需求。产品创新,提高业务处理效率并提高风险管理的准确性。 DeepSeek的出现将有助于加速银行业的数字化转型,并促进数字融资的深入发展。

Lou Feipeng认为,在加强大型模型的应用时,银行业需要加强数据信息的管理等,以维持客户信息的安全性。同时,应根据业务开发需求合理使用数据。

分类: 股市
责任编辑: admin
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