课程背景与动因
以人工智能、大数据、云计算、区块链等为代表的新一代信息技术蓬勃发展，推动人类社会进入数智时代。数智技术正在深刻改变着各行各业的生产方式、商业模式和治理模式，数字化转型已成为全球共识。
银行业在运用 数智技术提升服务效率和降低运营成本的同时，也面临着前所未有的机遇与挑战。一是，银行机构面临着来自科技公司、数字金融等新兴力量的竞争压力；二是，银行机构临数据安全、技术风险等挑战；三是，面临金融监管政策的变化与客户需求的多样化。银行机构必须借助新技术来提升风险控制能力，保障自身经营安全，做好业务模式创新和服务边界的进一步拓展。
DEEPSEEK作为一款开源、低成本、高性能的AI大模型工具，可以致力于将先进的人工智能技术与行业应用深度融合，包括金融、医疗、教育、社交、培训等领域提供智能化解决方案。其核心技术包括自然语言处理(NLP)、机器学习(ML)、知识图谱技术、大模型及计算等。需要指出的是，DEEPSEEK与银行业之间具有天然和迫切的需求结合点，它将通过较低的算力要求、灵活的数据训练能力和强大的多模态处理能力，为银行机构提供更为敏捷、具有深度的专业化服务。
未来，通过DEEPSEEK的应用，可促使银行优化客户服务、提高运营效率、降低风险，从而在激烈的市场竞争中脱颖而出；降低银行大模型的研发门槛，加速银行业的数字化转型，推动数字金融的深度发展，还有助于缩小中小银行与大型银行在技术应用上的差距。
课程收益与目的
为响应国家数字中国发展战略，推动数字技术与实体经济深度融合，本课程旨在帮助银行机构把握数字化转型机遇，实现高质量发展。同时，积极宣贯和推广DEEPSEEK技术，促进信息技术与银行业务的深度融合。
通过本培训，将实现以下目的：
一是，了解数智时代银行业发展趋势： 帮助银行从业人员把握数智时代银行业发展脉搏，洞察未来发展方向。
二是，掌握DEEPSEEK核心技术及应用场景： 深入了解DEEPSEEK在自然语言处理、机器学习等领域的技术优势，以及其在银行业的应用场景和成功案例。
三是，提升数字化转型能力： 学习如何利用DEEPSEEK技术解决银行业实际问题，提升银行数字化转型能力，增强核心竞争力。
授课形式与对象
授课形式：课件讲授+视频与素材解析+案例分析。
授课对象类型如下：
▪ 银行管理层：了解DEEPSEEK带来的战略机遇与挑战，制定数字化转型战略。
▪ 金融科技部门：掌握DEEPSEEK的技术细节和应用场景，推动技术落地。
▪ 业务部门：了解DEEPSEEK如何优化业务流程，提升客户体验和业务效率。
▪ 风险管理与合规部门：学习如何在应用DEEPSEEK时确保数据安全与合规。
课程要点与课纲
课程时长为0.5天－1天。课程要点如下：
▪ DEEPSEEK技术认知与应用
▪ DEEPSEEK在银行业的应用场景
▪ DEEPSEEK在银行业的应用实践
▪ 银行数智化转型与未来展望
授课课纲：
第一部分：DEEPSEEK技术认知
1. DEEPSEEK技术背景与使命
▪ 中美科技竞争与DEEPSEEK的诞生
▪ DEEPSEEK推动人工通用智能（AGI）民主化的愿景
▪ DEEPSEEK与开源大型语言模型（LLM）的发展
2. DEEPSEEK的发展历程与成就
▪ 深度求索公司简介与创始人介绍
▪ DEEPSEEK模型版本迭代（如DeepSeek—LLM、DeepSeek—R1等）
▪ DEEPSEEK在应用商店的排名与市场影响力
3. DEEPSEEK的技术优势
▪ 高性价比与推理能力对比（如与OpenAI o1模型）
▪ 混合专家架构（MoE）与Transformer架构
▪ 知识蒸馏、强化学习等技术原理
▪ 多Token预测、多头潜在注意力机制等核心技术
4. DEEPSEEK与其他大模型的比较
▪ 成本与效率：训练成本、算力需求
▪ 开源与封闭：开源模式与社区驱动发展
▪ 性能表现：在编码、写作、推理等任务上的表现
▪ 架构设计：专家混合架构与复杂密集模型对比
第二部分：DEEPSEEK在银行业的适用场景
1. 数智时代下的银行数字化转型
▪ 金融强国发展战略与数字化转型的重要性
▪ DEEPSEEK在银行数字化转型中的角色
2. DEEPSEEK在银行核心业务中的应用
▪ 信贷决策优化
▪ 非结构化数据分析与小微企业贷款审核
▪ 信贷风险评估：多维度数据整合与动态风险画像
▪ 支付反欺诈
▪ 交易时序数据与地理位置信息结合的盗刷识别
▪ 智能客服
▪ 自然语言处理能力与客户意图理解
▪ 智能问答、情感分析、多轮对话管理
▪ 财富管理与智能投顾
▪ 个性化投资组合生成与动态调整策略
▪ 案例分享：某基金公司投资组合收益提升
▪ 运营管理与决策支持
▪ 自动化报表生成与智能化决策支持
▪ 数据管理与分析：多源数据整合与深度洞察
▪ 文档处理与代码开发
▪ 信贷报告、合规文件自动生成
▪ 智能代码助手：代码补全、错误检测
▪ 风险管理
▪ 信用风险管控
▪ 市场风险管控
▪ 操作风险的智能化管控
▪ 风险模型优化与实时监控预警系统
3. DEEPSEEK在银行内部管理中的应用
▪ 产品研发
▪ 代码助手与开发效率提升
▪ 运营与资产管理
▪ 智能办公与数据资产管理
4. DEEPSEEK在银行客户服务中的应用
▪ 客户关系管理
▪ 客户画像、细分与个性化推荐
▪ 客户流失预警与挽留策略
▪ 客户体验优化
▪ 从标准化服务到个性化陪伴的转变
▪ 多语言、多渠道接入的智能客服体验
第三部分：DEEPSEEK的银行应用实践
1. DEEPSEEK在银行的应用案例分析
▪ 工商银行
▪ 基于“工银智涌”平台的DeepSeek应用
▪ 财报分析助手、AI财富管家等场景介绍
▪ 建设银行
▪ 定制化训练与生成式AI体系化应用
▪ 资产配置优化、风险预警等理财场景探索
▪ 邮储银行
▪ “邮智”大模型与DeepSeek集成应用
▪ 远程银行服务、公司金融、风险防控领域实践
▪ 江苏银行
▪ “智慧小苏”服务平台与DeepSeek模型部署
▪ 智能合同质检、自动化估值对账等场景优化
▪ 其他银行案例
▪ 招商银行、北京银行、中原银行等的实践分享
2. DEEPSEEK部署与应用的关键要点
▪ 部署方式选择
▪ 本地化部署的优势与挑战
▪ 模型版本选择（如满血版、蒸馏版）
▪ 数据治理与安全
▪ 数据质量问题的解决策略
▪ 数据安全风险的防护措施
▪ 模型可解释性与监管合规
▪ 可视化工具开发与决策过程透明化
▪ 面临的监管挑战与应对策略
▪ 人才培养与团队建设
▪ 复合型人才需求与培训计划
▪ 内部导师制度与学习途径拓展
第四部分：银行数智化转型与未来展望
1. 银行数智化转型的阶段与特征
▪ 大模型应用的初级阶段：智能客服、办公辅助等
▪ 深度融合与拓展阶段：核心业务流程嵌入与风险评估
2. DEEPSEEK助力银行数智化转型的优势
▪ 开源、低成本、高性能的技术特性
▪ 混合专家系统与多模态处理能力
3. 银行数智化转型的挑战与应对
▪ 数据安全与隐私保护的重要性
▪ 合规要求与监管趋势
▪ 应对策略：数据加密、访问控制、脱敏与匿名化
4. DEEPSEEK技术演进与银行未来变革
▪ DEEPSEEK核心技术的持续优化
▪ 支持更多模态数据处理与应用场景拓展
▪ 金融与智能深度融合：全渠道数字化服务、业务流程自动化、智能化决策
▪ 组织协作模式变革：AI作为“决策参与者”与新岗位的催生
授课老师
梁力军 北京信息科技大学信管学院副教授
常驻地：北京
邀请老师授课：13439064501 陈助理
