《DeepSeek：技術(shù)突破與銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型應(yīng)用于實踐》（2天）

DeepSeek—技術(shù)突破與銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型應(yīng)用于實踐
【課程背景】
隨著人工智能技術(shù)的迅猛發(fā)展，金融領(lǐng)域正經(jīng)歷著前所未有的變革。Deep Seek作為一種先進的人工智能技術(shù)，憑借其強大的數(shù)據(jù)處理能力和深度學習算法，正在金融領(lǐng)域展現(xiàn)出巨大的應(yīng)用潛力。本課程將探討 Deep Seek在金融領(lǐng)域的深度應(yīng)用與創(chuàng)新實踐，分析其如何推動金融行業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型。
金融行業(yè)的核心之一是風險管理。DeepSeek 通過分析海量的歷史數(shù)據(jù)，能夠識別出潛在的風險因素，并預(yù)測未來的市場走勢。例如，在信用風險評估中，DeepSeek 可以通過分析借款人的歷史交易記錄、社交媒體行為等多維度數(shù)據(jù)，更準確地評估其信用狀況，從而降低壞賬率。智能投顧是近年來金融科技的熱門領(lǐng)域。Deep Seek 通過深度學習算法，能夠根據(jù)投資者的風險偏好、投資目標等因素，提供個性化的投資建議。與傳統(tǒng)的投資顧問相比，智能投顧不僅成本更低，而且能夠?qū)崟r調(diào)整投資策略，提高投資回報率。金融欺詐和合規(guī)問題一直是行業(yè)的痛點。DeepSeek 通過分析交易模式和行為特征，能夠?qū)崟r檢測出異常交易行為，從而有效預(yù)防欺詐行為。此外，DeepSeek 還可以幫助金融機構(gòu)自動生成合規(guī)報告，降低合規(guī)成本。DeepSeek 通過整合多源數(shù)據(jù)，為金融機構(gòu)提供數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策支持。通過分析客戶的金融行為和偏好，能夠提供個性化的金融服務(wù)。未來，隨著技術(shù)的不斷進步，DeepSeek 在金融領(lǐng)域的應(yīng)用將更加廣泛和深入。金融機構(gòu)需要積極擁抱新技術(shù)，加強技術(shù)研發(fā)和人才培養(yǎng)，以應(yīng)對未來的挑戰(zhàn)和機遇。2025全球金融體系正經(jīng)歷一場由技術(shù)驅(qū)動的“靜默重構(gòu)”，而銀行業(yè)作為金融生態(tài)的基石，已站在數(shù)字化浪潮的制高點。政策、技術(shù)與商業(yè)邏輯的深度耦合，推動銀行從“流程優(yōu)化”邁向“基因重塑”——這場轉(zhuǎn)型不再局限于效率提升，而是關(guān)乎生存權(quán)的爭奪。當中國《金融科技發(fā)展規(guī)劃（2022-2025年）》將技術(shù)賦能定位為金融供給側(cè)改革的核心路徑，傳統(tǒng)銀行與科技巨頭的競爭邊界正被徹底打破，“數(shù)據(jù)主權(quán)”與“智能密度”成為新時代銀行的核心資產(chǎn)。
金融科技的競爭已上升為國家戰(zhàn)略博弈，銀行構(gòu)建基于DeepSeek（數(shù)據(jù)庫）驅(qū)動的動態(tài)合規(guī)系統(tǒng)，已經(jīng)得到監(jiān)管機構(gòu)共識，未來的金融安全不再依賴人力巡檢，而是算力與算法的精密協(xié)作。技術(shù)突破正重新定義銀行業(yè)的價值鏈。通過人工智能實現(xiàn)“ 數(shù)據(jù)-算法-場景”三維一體穿透，推動銀行從“經(jīng)驗決策”轉(zhuǎn)向“智能決策“基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的資金鏈路追蹤，時序數(shù)據(jù)驅(qū)動的企業(yè)現(xiàn)金流預(yù)測，使得風險防控從“事后滅火”變?yōu)椤笆虑邦A(yù)判”實現(xiàn)智能風控，DeepSeek多模態(tài)融合技術(shù)打通銀行內(nèi)部數(shù)據(jù)，APP、線下網(wǎng)點與外部生態(tài)數(shù)據(jù)高度融合，構(gòu)建客戶“全維畫像”利用用戶智能標簽以及智能畫像，正真意義上實現(xiàn)智能營銷，通過自然語言處理（NLP）將數(shù)萬條監(jiān)管條文轉(zhuǎn)化為可執(zhí)行代碼，監(jiān)管自動化率達98%，錯誤率近乎歸零。
【課程收益】
學習Deepseek發(fā)展趨勢，以及Deepseek在銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來的新機遇。
學習人工智能 AI+新型數(shù)據(jù)構(gòu)建下一代風險管理案例，人工智能在商業(yè)銀行應(yīng)用與實踐。
學習Deepseek 技術(shù)創(chuàng)新在金融領(lǐng)域的應(yīng)用：營銷、輿情、風控、運營等方面。
了解大量國內(nèi)商業(yè)銀行金融科技優(yōu)秀實踐案例，以及國內(nèi)金融科技公司創(chuàng)新案例與實踐。學習金融科技在大數(shù)據(jù)背景下銀行人員如何使用客戶客戶建模，客戶智能畫像，基于畫像精準營銷、智能風控、智能投顧、客戶數(shù)據(jù)分析，賦能客戶，大數(shù)據(jù)如何重塑客戶獲客定價與服務(wù)。
【課程時長】
2 天（6小時/天）
【課程對象】
銀行全部門：管理層、零售部、電子銀行部、互聯(lián)網(wǎng)金融部、交易銀行部等各部門
銀行全員：普及金融科技、提升危機意識、啟發(fā)創(chuàng)新思維
銀行管理層：提升戰(zhàn)略決策、創(chuàng)新思維、銀行金融轉(zhuǎn)型
銀行零售部：提升專業(yè)人才技能
【課程方式】
理論+案例+行動學習+后期跟蹤
【授課風格】
授課嚴謹，邏輯性強，生動有趣，氣場強大，學員在工作與生活兩方面都備受啟發(fā)。
【課程大綱】
第一講：人工智能帶動數(shù)字化轉(zhuǎn)型的思路（1小時）
一、戰(zhàn)略升維：從“數(shù)字化工具”到“數(shù)字原生基因”
戰(zhàn)略定位重構(gòu)：推動銀行向“數(shù)據(jù)驅(qū)動型科技”躍遷
數(shù)字化能力嵌入組織基因
二、技術(shù)革命：深度技術(shù)重構(gòu)金融基礎(chǔ)設(shè)施
核心系統(tǒng)云原生改造
AI工程化與數(shù)字金融
三、業(yè)務(wù)模式進化：從“產(chǎn)品中心”到“場景中心化”
客戶生態(tài)數(shù)據(jù)重構(gòu)
嵌入式金融場景
四、組織與能力重構(gòu)：敏捷基因與數(shù)字覺醒
人才戰(zhàn)略升級：培養(yǎng)“金融+數(shù)據(jù)科學+倫理”的T型人才，AI訓(xùn)練師、量子金融工程師成核心崗位。
數(shù)字部門組織重構(gòu)
第二講：AI/人工智能DeepSeek在銀行應(yīng)用與實踐（3小時）
一、中美AI/人工智能發(fā)展戰(zhàn)略
美國科技霸權(quán)鐵三角
DeepSeek擊碎美國“星際之門”
DeepSeek與chat GPT博弈之戰(zhàn)
二、Deep seek成功的必然性
人工智能“漢語”之偉大
RI—ZERO大模型 有教無類
Deep seek 改變銀行新生態(tài)/新格局
Deep seek五大“殺招”
三、基于Deepseek本地部署知識庫
什么是知識庫
本地部署Deepseek+搭建知識庫
API調(diào)用DeepSeek+一站式工具
Ollama+Anything
硅基流動API+Cherry studio
內(nèi)容采集生成：內(nèi)外AI分離 合規(guī)前提下保證數(shù)據(jù)實時性
從靜態(tài)數(shù)據(jù)庫到動態(tài)知識引擎
四、DeepSeek在銀行中的應(yīng)用與實踐
智能客服/數(shù)字人
風險管理與預(yù)測
反欺詐與合規(guī)
高頻交易
智能投顧/智能理財
運營/流程自動化
智能營銷
銀行擁抱AI的誤區(qū)
人無我有人有我憂
照貓畫虎脫離實際
只看別人不看自己
只仰望星空不腳踏實地
國內(nèi)Deepseek應(yīng)用銀行優(yōu)秀案例分享
江蘇銀行應(yīng)用大語言模型
北京銀行ALL IN 部署滿血R1
蘇商銀行大模型智能風控信貸
交行數(shù)字人
銀行部署Deepseek 四大挑戰(zhàn)與機遇
通用AI
算法（通俗易懂的算法）
科技技術(shù)組件
AI新數(shù)據(jù)源提供全新檢測手段
AI新型數(shù)據(jù)構(gòu)建下營銷/風險管理系統(tǒng)
數(shù)字貨幣 “脫虛向?qū)崱?br /> DCEP數(shù)字人民幣生態(tài)：廣泛可得，厘清責權(quán)，公平競爭
DCEP探索跨境支付與貿(mào)易融合打破美元霸權(quán)
銀行如何借助DCEP發(fā)展業(yè)務(wù)新增長點
數(shù)字人名幣未來廣闊前景已經(jīng)商業(yè)銀行如何把握數(shù)字人名幣開創(chuàng)多元生態(tài)
第三講：DEEPSEEK——大數(shù)據(jù)在銀行數(shù)字化應(yīng)用與實踐（3.5小時）
一、大數(shù)據(jù)標簽采集與處理
傳感器數(shù)據(jù)采集
網(wǎng)絡(luò)日志數(shù)據(jù)
社交數(shù)據(jù)采集
移動位置數(shù)據(jù)采集
交易數(shù)據(jù)采集
文檔和圖像數(shù)據(jù)采集
二、基于大數(shù)據(jù)標簽挖掘用戶畫像（零售個人）
基礎(chǔ)標簽
家庭工作關(guān)聯(lián)標簽
興趣偏好標簽
用戶價值標簽
風險警示標簽
營銷目標標簽
金融類標簽
自然屬性標簽
社會屬性標簽
位置信息
征信信息
網(wǎng)站網(wǎng)頁/app標簽
瀏覽偏好
金融關(guān)聯(lián)標簽
產(chǎn)品偏好標簽
歷史標簽
行為標簽
咨詢標簽
貢獻度標簽
基于零售個人畫像典型案例分析
三、基于大數(shù)據(jù)標簽挖掘企業(yè)全息畫像（小微/對公全息畫像）
檢索海量企業(yè)數(shù)據(jù)
數(shù)據(jù)挖掘關(guān)聯(lián)圖譜
定量分析非財務(wù)信息
動態(tài)跟蹤運營狀態(tài)
基于小微/對公畫像典型案例分析
四、大數(shù)據(jù)分析在銀行應(yīng)用與實戰(zhàn)案例
1. 數(shù)據(jù)整理
分類數(shù)據(jù)
優(yōu)化數(shù)據(jù)
2. 數(shù)據(jù)提取
字節(jié)提取
關(guān)鍵靶向
字段ID
字段類型
用戶標簽匹配算法
產(chǎn)品標簽匹配算法
數(shù)據(jù)清洗
靜態(tài)數(shù)據(jù)
動態(tài)數(shù)據(jù)
業(yè)務(wù)接口數(shù)據(jù)
互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)
第三方機構(gòu)接口數(shù)據(jù)
4. 銀行數(shù)據(jù)基礎(chǔ)模型統(tǒng)計方法（基礎(chǔ)模型實操案例）
5. 銀行透過數(shù)據(jù)建立事實畫像
預(yù)測畫像以及模型畫像
智能營銷實操案例
6. 大數(shù)據(jù)在智能風控中的應(yīng)用
金融科技風控4.0
大數(shù)據(jù)智能風控8個維度
多維數(shù)據(jù)與客戶風險控制與管理
數(shù)據(jù)可視化數(shù)據(jù)分析應(yīng)用方法案例
遙感衛(wèi)星應(yīng)用信貸及風險防范案例
智能風控實操與案例
第四講：金融科技公司驅(qū)動銀行創(chuàng)新與改造的力量 （2.5小時）
一、螞蟻集團AI應(yīng)用
1. 螞蟻零售產(chǎn)品案例分析
產(chǎn)品設(shè)計
獲客來源
業(yè)務(wù)創(chuàng)新
風控營收
2． 310模式創(chuàng)新與設(shè)計應(yīng)用
3. 螞蟻大數(shù)據(jù)應(yīng)用
智能用戶畫像
智能精準營銷
智能風控
智能投顧
芝麻信用：信用評分體系與場景化應(yīng)用
螞蟻鏈：區(qū)塊鏈技術(shù)在跨境貿(mào)易、公益等領(lǐng)域的落地
流量與場景優(yōu)勢：10億+用戶覆蓋，全生活場景滲透
技術(shù)驅(qū)動：AI風控（CTU系統(tǒng)）、區(qū)塊鏈專利全球領(lǐng)先
數(shù)據(jù)生態(tài)：多維數(shù)據(jù)構(gòu)建精準用戶畫像
二、微眾銀行（騰訊）
1． 微眾銀行融會貫通ABCD
2． 微眾大數(shù)據(jù)風控
智能
多元
可信
可控
3. 微利貸(零售案例分析)
產(chǎn)品設(shè)計
獲客來源
業(yè)務(wù)創(chuàng)新
風控營收
微業(yè)貸(小微對公案例分析)
產(chǎn)品設(shè)計
獲客來源
業(yè)務(wù)創(chuàng)新
風控營收
6．經(jīng)銷商貸案例分析
7．微車貸案例分析
8. WeDigi平臺：開放銀行API賦能合作伙伴
9. 風控技術(shù)：聯(lián)邦學習、AI反欺詐模型
第五講：國內(nèi)外優(yōu)秀銀行人工智能大數(shù)據(jù)創(chuàng)新案例 （2小時）
深圳基于城中村改造項目集合大數(shù)據(jù)智能程序?qū)崿F(xiàn)對公與零售雙向營收
如何借助大數(shù)據(jù)技術(shù)找到營銷線索實現(xiàn)后臺助力前臺零售高速發(fā)展
分行基于信息科技如何提升銀行內(nèi)控合規(guī)管理
基于客戶畫像的小微企業(yè)評分體系
借助大數(shù)據(jù)技術(shù)構(gòu)建信用卡用卡新生態(tài)
圖靈項目-基于知識圖譜的電信詐騙個人交易管控
遙感衛(wèi)星風險防控
基于存量白名單客戶的深度挖掘模型
跨境電商第三方支付賬戶（境內(nèi)外）管理平臺（基于RPA技術(shù)）
基于區(qū)塊鏈技術(shù)的供應(yīng)鏈金融-酒商貸
普惠快押貸全流程線上化放款
養(yǎng)老生態(tài)與金融服務(wù)
萌寵貸
E競技
銀行輿情風險應(yīng)急處理
【課程總結(jié)與互動討論】
課程知識點回顧
學員提問與講師解答
案例分析與實戰(zhàn)策略討論
【課后作業(yè)與輔導(dǎo)】
課后作業(yè)布置
學員作業(yè)提交與講師點評
課后輔導(dǎo)與資源分享

劉清揚老師的其它課程