分享 | Deepseek在银行业的应用：6个案例，13个场景实践

DeepSeek热潮席卷整个互联网，也在银行业陆续落地。为了帮助银行客户更好地了解DeepSeek如何助力实现业务流程优化、风险管控升级和客户体验革新，今天为大家梳理了业内已落地的6大案例、13个真实场景。

一、江苏银行

银行背景：江苏银行是总部位于江苏南京的全国性股份制商业银行，在城商行中资产规模位居前列，积极拥抱金融科技，将数字化转型作为核心战略之一。近年来，江苏银行持续加大在人工智能、大数据等领域的投入，探索智能化金融服务新模式。

应用场景：

• 智能合同质检：面对每日大量金融合同的处理需求，传统人工检查方法既耗时又容易出错。采用DeepSeek多模态模型后，系统能够自动解析合同文本、识别印章并处理扫描件等信息，从而全面检验合同条款要素、风险项及合规性。此系统适用于信贷合同、票据合同及理财合同等多种类型。

• 自动化估值对账：针对托管业务中的资产估值和对账工作，江苏银行利用DeepSeek-R1推理模型实现了数据的自动提取与智能比对，支持7x24小时实时对账，并能自动生成报告。

实践效果：合同审核时间减少了93.75%，由原来的平均4小时缩短至15分钟，每年节省运营成本约2000万至3000万元；托管资产对账效率提高了80%，人工对账的工作量显著减少。

二、重庆农村商业银行

银行背景：重庆农村商业银行是西部地区规模最大的农商行，深耕本地市场，积极推进普惠金融和数字化转型。面对日益增长的客户咨询和服务需求，重庆农商行亟需提升智能化客户服务能力，降低运营成本。

应用场景：

• 智能助手"AI小渝" ：通过集成DeepSeek-R1模型到企业微信平台，重庆农商行为员工和客户提供了全天候的智能咨询服务。“AI小渝”能够自动解答业务咨询、流程指引、产品介绍等问题，并支持多轮对话和上下文理解，提供更加流畅的交互体验。

• 客户服务自动化：利用DeepSeek-R1模型优化了客服热线和在线客服平台，实现了客户服务的自动化处理。智能客服系统能够自动识别客户来电或在线咨询意图，解答常见问题，引导客户办理业务，并分流复杂问题至人工客服，从而提升客服效率和用户体验。

实践效果：客服人力成本降低了约30%，预计每年可节省客服人力成本数百万元。客户问题平均解决时长缩短，客户满意度稳步提升。

三、北京银行

银行背景：北京银行是国内领先的城市商业银行，以科技金融为特色，积极探索人工智能技术在风险管理领域的应用。面对日益复杂的金融风险形势，北京银行希望借助AI技术提升风险识别和防控能力，保障资产安全。

应用场景：

• 风控建模：通过使用DeepSeek模型进行信贷风控建模，融合了客户交易数据、行为数据、征信数据、外部风险数据等多个维度的数据，构建了更精准的风险预测模型，全面刻画客户风险画像，提升了信用风险、操作风险、市场风险等各类风险的预测能力。

• 反欺诈检测：部署DeepSeek模型用于反欺诈监测系统，实现对线上线下多渠道交易的有效监控。系统覆盖信用卡欺诈、借记卡盗刷、网络支付欺诈等多种场景，实时监控交易行为，识别欺诈交易，保护客户资金安全。

实践效果：信贷审批周期缩短了50%，平均信贷审批周期由原来的5天缩短至2.5天，客户等待时间大幅减少。欺诈交易识别准确率达到了98.7%，有效降低了欺诈损失。风险模型迭代周期缩短，能够更快地适应风险变化。

四、苏商银行

银行背景：苏商银行是江苏省首家民营银行，专注于服务中小微企业和供应链金融，以科技创新驱动业务发展。苏商银行希望借助AI技术，提升供应链金融和中小企业信贷业务的风险管理和运营效率。

应用场景：

• 供应链金融风险评估：利用DeepSeek模型构建的供应链金融风险评估系统，能够全面分析企业财务数据、交易数据等多维度信息，深入挖掘潜在风险点和风险传导路径。

• 中小企业信贷决策： 通过DeepSeek模型优化中小企业信贷决策流程，提升了审批效率及风险控制水平，通过对多维数据的综合分析，辅助信贷审批人员做出快速准确的决策。

实践效果：贷款违约预测准确率提升了25%，审批时间缩短了66.7%，有效降低了不良贷款率。供应链金融业务风险管理水平显著提升，业务规模稳步增长。

五、海南银行

银行背景：海南银行是服务于海南自由贸易港建设的区域性银行，致力于打造特色化、智能化金融服务。海南银行希望借助AI技术，提升智能营销能力，精准触达客户，提升客户转化率和忠诚度。

应用场景：

• 智能营销系统：基于DeepSeek-R1模型建立的智能营销系统实现了客户分群、精准推荐和个性化内容生成等功能，提高了营销活动的精准度和转化率。

• 客户画像分析： 利用DeepSeek-R1模型深入分析客户数据，构建了更为全面、精确的客户画像，涵盖了客户基本信息、交易行为等多个维度，为精准营销、个性化服务和风险管理提供了强有力的数据支持。

实践效果：营销转化率提升了18%，平均转化率从原来的2%提升至2.36%。客户流失预警准确率达到92%，可提前3个月预警高流失风险客户，显著提升了客户满意度和忠诚度。

六、海安农商银行

银行背景：海安农商银行是扎根县域的农商行，服务本地社区和中小微企业。面对数字化营销和品牌建设的新趋势，海安农商银行希望借助AI技术，提升品牌宣传和投资者教育的内容生产效率和质量。

应用场景：

• 品牌宣传内容生成：利用DeepSeek模型辅助生成品牌宣传文案、活动策划方案和社会媒体内容等，大大提升了品牌宣传工作的效率和创意性，确保内容既高质量又符合合规要求。

• 投资者教育材料制作：借助DeepSeek模型帮助制作投资者教育手册、风险提示和市场解读等材料，使得这些材料更加专业且易于理解，增强了投资者教育的专业性和趣味性。

实践效果：营销文案生成效率提升了五倍，平均每篇文案生成时间从原来的2小时缩短至24分钟。合规审核通过率达到100%，内容质量和合规性得到了充分保障。品牌知名度和美誉度显著提升，投资者教育效果也有了明显改善。

这些案例揭示了AI时代银行智能化转型的可行路径，更印证了“AI+知识库”在金融场景中的实践价值。无论是流程自动化、风险预测还是客户服务，DeepSeek通过知识沉淀与智能应用的结合，为银行业提供了可复制、可扩展的解决方案。

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