大模型金融企业场景落地应用

一、商业银行体系

1. 江苏银行

企业背景：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：江苏银行每天需要处理大量的金融合同，传统人工质检耗时耗力，且容易出现疏漏。智能合同质检系统利用DeepSeek多模态模型的文档图像理解能力和自然语言处理能力，能够自动解析合同文本、识别印章、处理扫描件等多模态信息，全方位核验合同条款要素、风险项和合规性。质检环节覆盖信贷合同、票据合同、理财合同等多种类型。
• 自动化估值对账：  在托管业务中，江苏银行需要进行大量的资产估值和对账工作，传统人工对账效率低下，易出错。自动化估值对账系统利用DeepSeek-R1推理模型的数据分析能力和自动化处理能力，自动从托管系统、交易系统等多源数据中提取估值信息，进行智能比对和异常检测，实现7x24小时实时对账，并自动生成对账报告。
• 实际效果：
  合同审核时间由平均4小时缩短至15分钟，效率提升93.75%。年节省运营成本超2000万元，预计每年可节省运营成本2000万-3000万元。托管资产对账效率提升80%，人工对账工作量大幅减少。

2. 重庆农村商业银行

企业背景：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" ：重庆农商行将DeepSeek-R1模型集成到企业微信平台，打造智能助手“AI小渝”，为员工和客户提供7x24小时智能咨询服务。“AI小渝”能够自动解答业务咨询、流程指引、产品介绍等问题，辅助员工快速查找信息、办理业务，并支持多轮对话和上下文理解，提供更流畅的交互体验。
• 客户服务自动化： 重庆农商行将DeepSeek-R1模型应用于95588客服热线和在线客服平台，实现客户服务自动化。智能客服系统能够自动识别客户来电/在线咨询意图，解答常见问题，引导客户办理业务，分流复杂问题至人工客服，提升客服效率和用户体验。
• 实际效果：
  实现业务咨询与流程指引的智能应答，员工和客户自助服务能力显著提升。客服人力成本降低约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。

3. 北京银行

企业背景：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：北京银行将DeepSeek模型应用于信贷风控建模，构建更精准、更高效的风险预测模型。模型融合多维度数据，包括客户交易数据、行为数据、征信数据、外部风险数据等，全面刻画客户风险画像，提升信用风险、操作风险、市场风险等各类风险的预测能力。
• 反欺诈检测：北京银行将DeepSeek模型应用于反欺诈检测系统，实时监控交易行为，识别欺诈交易，保护客户资金安全。系统覆盖线上线下多渠道交易，检测场景包括信用卡欺诈、借记卡盗刷、网络支付欺诈等。
• 实际效果：信贷审批周期缩短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提升至98.7%，欺诈交易识别准确率由原来的95%提升至98.7%，有效降低欺诈损失。风险模型迭代周期缩短，能够更快地适应风险变化。

4. 苏商银行

企业背景：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：苏商银行利用DeepSeek模型构建供应链金融风险评估系统，全面评估供应链上下游企业的信用风险和运营风险。模型分析企业财务数据、交易数据、工商信息、舆情信息、行业数据等多维度数据，深入挖掘供应链风险传导路径和潜在风险点。
• 中小企业信贷决策： 苏商银行利用DeepSeek模型优化中小企业信贷决策流程，提升审批效率和风险控制水平。模型分析中小企业的多维数据，包括企业经营数据、税务数据、社保数据、电商数据等，全面评估企业信用状况和还款能力，辅助信贷审批人员进行快速、准确的决策。
• 实际效果： 贷款违约预测准确率提升25%，贷款违约预测准确率由原来的60%提升至75%，有效降低不良贷款率。审批效率提高3倍，审批时间缩短66.7%，中小企业贷款审批速度大幅提升。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。

5. 海南银行

企业背景：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：海南银行构建智能营销系统，利用DeepSeek-R1模型实现客户分群、精准推荐、个性化内容生成等功能，提升营销活动的精准度和转化率。系统分析客户交易数据、浏览行为、偏好信息等，构建多维度客户画像，精准识别潜在客户和营销机会。
• 客户画像分析： 海南银行利用DeepSeek-R1模型深入分析客户数据，构建更全面、更精准的客户画像。客户画像涵盖客户基本信息、交易行为、风险偏好、产品偏好、渠道偏好等多个维度，为精准营销、个性化服务、风险管理等提供数据支撑。
• 实际效果：营销转化率提升18%，营销活动平均转化率由原来的2%提升至2.36%，营销效果显著提升。客户流失预警准确度达92%，客户流失预警准确度达92%，可提前3个月预警高流失风险客户，为客户挽回和维系提供有力支持。客户满意度和忠诚度显著提升，客户复购率和交叉销售率稳步提高。

6. 海安农商银行

企业背景：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： 海安农商银行利用DeepSeek模型辅助生成品牌宣传文案、活动策划方案、社交媒体内容等，提升品牌宣传的效率和创意。模型学习品牌调性、目标受众特征，快速生成高质量、多样化的宣传内容。
• 投资者教育材料制作：海安农商银行利用DeepSeek模型辅助制作投资者教育材料，包括投资者教育手册、风险提示、市场解读等，提升投资者教育的专业性和趣味性。模型根据投资者需求和知识水平，生成通俗易懂、内容丰富的教育材料。
  实际效果：营销文案生成效率提升5倍，平均每篇营销文案生成时间由原来的2小时缩短至24分钟，内容生产效率大幅提升。合规审核通过率100%，合规审核效率提升60%，内容质量和合规性得到保障。品牌宣传效果和投资者教育效果显著提升，品牌知名度和美誉度稳步提高。

二、证券与资管机构

1. 国泰君安证券

企业背景：国泰君安证券是中国领先的综合金融服务商，在财富管理、机构服务、投资银行等领域具有优势。面对激烈的市场竞争和客户日益增长的财富管理需求，国泰君安证券积极拥抱金融科技，提升智能化投资服务能力。
应用场景：

• 智能投顾： 国泰君安证券打造智能投顾平台，利用DeepSeek-R1模型为客户提供个性化、智能化的投资建议。智能投顾系统分析客户的风险偏好、财务状况、投资目标，结合市场行情、投资策略，自动生成投资组合建议，并提供持续的投资组合优化和跟踪服务。
• 研报自动生成： 国泰君安证券利用DeepSeek-R1模型辅助分析师撰写研报，提升研报生产效率和质量。模型自动抓取和分析市场数据、行业信息、公司公告等，辅助分析师进行数据分析、逻辑推理、报告撰写，缩短研报生成周期。
• 实际效果：投资组合建议响应速度提升至秒级，投资组合建议平均响应时间缩短至0.5秒，客户体验大幅提升。分析师报告撰写效率提升60%，平均每篇研报撰写时间由原来的10天缩短至4天，研报生产效率显著提高。智能投顾服务规模和客户满意度快速增长，研报质量和影响力稳步提升。

2. 中信建投证券

企业背景：中信建投证券是中国领先的投资银行和证券公司，在机构业务、投资银行、财富管理等领域具有优势。面对复杂多变的市场环境和日益严格的监管要求，中信建投证券希望借助AI技术，提升风险管理和交易效率。
应用场景：

• 风险预警系统：中信建投证券构建风险预警系统，利用DeepSeek-R1模型实时监控市场风险、信用风险、操作风险等各类风险指标，及时预警潜在风险事件。系统监控超过800项风险指标，覆盖股票、债券、期货、衍生品等多个市场，实现全方位、立体化的风险监控。
• 算法交易优化：中信建投证券利用DeepSeek-R1模型优化算法交易策略，提升交易效率和盈利能力。模型分析历史交易数据、市场微观结构、交易对手行为等，优化交易参数、调整交易策略，降低交易延迟、提高成交率、提升收益率。
• 实际效果：实时监控800+风险指标，实时监控风险指标数量由原来的500+扩展至800+，风险监控覆盖范围大幅提升。高频交易延迟降低至3毫秒，高频交易平均延迟由原来的5毫秒降低至3毫秒，交易速度和效率显著提升。风险预警准确率和及时性显著提高，算法交易收益率稳步提升。

3. 中金财富证券

企业背景：中金财富证券是中国国际金融股份有限公司（中金公司）旗下的财富管理机构，专注于为高净值客户提供专业化、个性化的财富管理服务。面对客户日益多样化的财富管理需求，中金财富证券希望借助AI技术，提升客户洞察和服务精准度。
应用场景：

• 客户行为分析：中金财富证券利用DeepSeek-R1模型深入分析客户行为数据，挖掘客户的投资偏好、风险承受能力、产品需求等，构建更精准的客户画像。模型分析客户的交易数据、持仓数据、浏览行为、咨询记录等，全面了解客户行为特征，为精准营销、个性化服务提供数据支撑。
• 产品推荐引擎：中金财富证券构建产品推荐引擎，利用DeepSeek-V3模型为客户推荐个性化的财富管理产品。推荐引擎结合客户画像、产品特征、市场行情，智能匹配客户需求和产品，提升产品推荐的精准度和转化率。
• 实际效果：
  客户资产配置匹配度提升35%，客户资产配置匹配度评分由原来的70分提升至94.5分（满分100分），客户投资组合更符合自身需求。交叉销售成功率提高22%，交叉销售平均成功率由原来的10%提升至12.2%，产品销售效率显著提升。客户经理服务效率和客户满意度显著提升，客户资产规模稳步增长。

4. 国金证券（特色精品券商）

企业背景：国金证券是中国证券行业的创新型代表，以“佣金宝”等互联网金融产品著称，积极探索金融科技在证券研究领域的应用。国金证券希望借助AI技术，提升行业研究的效率和深度，为投资者提供更优质的研究服务。
应用场景：

• 行业研究数据库构建： 国金证券构建行业研究数据库，利用DeepSeek-R1模型自动化抓取和整理上市公司公告、研报、新闻资讯、行业数据等，构建全面、实时的行业研究数据库。数据库覆盖超过5000家上市公司，包含财务数据、经营数据、风险数据、舆情数据等，为研究分析提供数据支撑。
• 市场情绪分析： 国金证券利用DeepSeek-R1模型进行市场情绪分析，捕捉市场情绪变化，辅助投资决策。模型分析新闻资讯、社交媒体、投资者论坛等文本数据，识别市场情绪的积极程度和风险偏好，预测市场趋势。
• 实际效果：覆盖5000+上市公司实时数据，行业研究数据库覆盖上市公司数量由原来的3000+扩展至5000+，数据覆盖范围大幅提升。市场趋势预测准确率突破85%，市场趋势预测准确率由原来的80%提升至85%，投资决策参考价值显著提高。行业研究效率和数据质量显著提升，为投资者提供更及时、更深入的研究服务。

5. 国信证券

企业背景：国信证券是中国大型综合性证券公司，在经纪业务、投资银行、资产管理等领域均衡发展。面对日益复杂的合规监管环境和业务风险，国信证券希望借助AI技术，提升合规风控效率和质量。
应用场景：

• 智能尽调系统： 国信证券构建智能尽调系统，利用DeepSeek-R1模型辅助投行人员进行尽职调查，提升尽调效率和质量。系统自动解析尽调文档，例如招股说明书、审计报告、法律意见书等，快速提取关键信息、识别风险点、生成尽调报告。
• 合规审查：国信证券利用DeepSeek-R1模型辅助进行合规审查，提升合规审查效率和准确性。模型自动解读监管政策法规，比对业务流程与合规要求，识别潜在合规风险，辅助合规人员进行快速、准确的合规审查。
• 实际效果：尽调文档处理效率提升4倍，平均每份尽调文档处理时间由原来的8小时缩短至2小时，尽调效率大幅提升。监管合规错误率下降至0.3%，监管合规错误率由原来的1%下降至0.3%，合规风险显著降低。投行业务和合规风控效率和质量显著提升，业务合规性和风险控制能力稳步提高。

三、公募基金与保险机构

1. 汇添富基金

企业背景：汇添富基金是中国领先的公募基金管理公司，以主动投资能力著称，积极探索人工智能技术在量化投资领域的应用。汇添富基金希望借助AI技术，提升量化投资策略的收益和稳定性。
应用场景：

• 量化因子挖掘： 汇添富基金利用DeepSeek-R1模型进行量化因子挖掘，从海量数据中发现新的有效因子，提升量化投资策略的收益。模型分析市场数据、宏观经济数据、另类数据等，挖掘与股票收益相关的因子，构建多因子量化投资模型。
• 持仓组合优化： 汇添富基金利用DeepSeek-R1模型优化持仓组合，提升投资组合的收益和风险调整后收益。模型分析市场行情、因子表现、风险因素等，动态调整持仓组合，实现风险分散和收益最大化。
• 实际效果：发现有效新因子12个，新发现的12个有效因子，量化投资策略alpha收益显著提升。组合年化收益提升5.8%，投资组合平均年化收益率由原来的10%提升至15.8%，投资组合收益水平显著提高。量化投资策略的收益和稳定性显著提升，量化投资业务规模稳步增长。

2. 富国基金

企业背景：富国基金是中国最早成立的十家基金管理公司之一，以稳健投资风格著称，积极探索人工智能技术在客户服务和营销领域的应用。富国基金希望借助AI技术，提升客户服务效率和营销效果。
应用场景：

• 路演材料生成： 富国基金利用DeepSeek-R1模型辅助市场人员生成路演材料，例如PPT、演讲稿等，提升路演材料制作效率和质量。模型学习基金产品的特点、市场行情、投资者需求，快速生成高质量、专业化的路演材料。
• 客户服务知识库：富国基金构建客户服务知识库，利用DeepSeek-R1模型自动整理和维护客户服务知识库，提升客服人员的知识检索和问题解决效率。知识库涵盖基金产品信息、交易规则、常见问题解答等，为客服人员提供全面的知识支持。
• 实际效果：材料制作时间缩短70%，平均每份路演材料制作时间由原来的5天缩短至1.5天，路演准备效率大幅提升。客服问题解决率达95%，客服问题一次性解决率由原来的90%提升至95%，客户服务质量显著提高。路演效率和客户服务效率显著提升，客户满意度和营销效果稳步提高。

3. 诺安基金

企业背景：诺安基金是中国特色鲜明的公募基金管理公司，以“主题投资”见长，积极探索人工智能技术在投资者教育和市场资讯领域的应用。诺安基金希望借助AI技术，提升投资者教育的覆盖面和时效性。
应用场景：

• 投资者教育问答系统：诺安基金构建投资者教育智能问答系统，利用DeepSeek-R1模型为投资者提供7x24小时在线问答服务。问答系统解答投资者关于基金投资、市场行情、风险教育等问题，提升投资者教育的覆盖面和便捷性。
• 市场快讯生成： 诺安基金利用DeepSeek-R1模型自动生成市场快讯，及时向投资者传递市场信息。模型实时抓取市场数据、新闻资讯，快速生成简洁、准确的市场快讯，提升资讯的时效性。
• 实际效果：
  日均处理咨询量突破10万次，智能问答系统日均处理咨询量由原来的5万次提升至10万次，投资者教育服务能力大幅提升。资讯生产时效性提升至分钟级，市场快讯平均生产时间由原来的30分钟缩短至5分钟，市场资讯传递速度显著提高。投资者教育覆盖面和时效性显著提升，投资者投资知识和风险意识稳步提高。

4. 平安保险

企业背景：中国平安保险（集团）股份有限公司是中国领先的综合金融服务集团，业务涵盖保险、银行、投资等多个领域。面对海量的保险理赔案件和复杂的保险条款，平安保险希望借助AI技术，提升理赔效率和客户体验，降低运营成本和纠纷率。
应用场景：

• 理赔自动化处理：平安保险构建理赔自动化处理系统，利用DeepSeek-R1模型实现车险理赔的自动化处理。系统自动识别和解析理赔影像资料，例如事故现场照片、车辆损坏照片、维修单据等，自动提取理赔信息、进行损失评估、完成自动核赔，提升理赔效率和客户体验。
• 保险条款解析： 平安保险利用DeepSeek-R1模型辅助客户理解保险条款，降低条款纠纷。模型自动解析保险条款文本，提取关键条款信息，用通俗易懂的语言解释条款内容，解答客户关于条款的疑问。
• 实际效果：
  车险定损效率提升3倍，平均每笔车险定损时间由原来的2天缩短至0.67天，理赔速度大幅提升。条款纠纷率下降40%，保险条款纠纷率由原来的5%下降至3%，客户满意度显著提高。理赔效率和客户体验显著提升，运营成本和纠纷率有效降低。