数字金融行业系列深度之一：DeepSeek如何加速金融业数字化转型？-中信建投-20250223.pdf
DeepSeek 如何加速金融业数字化转型？——数字金融系列深度之一
本文主要探讨了DeepSeek大模型如何加速金融业数字化转型，并分析了其在金融业的应用场景、优势和挑战。
一、核心观点：
1. 金融机构数字化转型的核心痛点在于传统金融机构的组织架构与业务模式难以适应数字化时代的需求。
2. DeepSeek大模型在金融行业中的应用，核心在于以低成本、高性能的优势，加速金融机构数字化转型。
3. DeepSeek能够应用于金融业的多个场景，包括营销、投顾、保险、风控、合规以及运营等，且在这些场景中可以提供智能化的解决方案，提升效率，降低成本。
4. 金融业数字化转型的难点在于数据安全与隐私、模型内生风险、概率决策与金融确定性、技术与业务的协同以及人才结构性缺口等。
二、DeepSeek 的优势：
1. 低成本、高性能： DeepSeek 模型在性能上不输于头部大模型，但成本更低。
2. 适配国产 GPU： 为金融机构提供可落地的 AI 改造路径。
3. 推动生态重构： 加速 AI 落地，推动 AI 能力与金融场景深度融合。
4. 通过重构组织结构，解决toB端业务痛点。
5. 通过数字化转型的三阶段跃迁（效率提升到生态重构）。
6. 大模型的主要应用场景是在业务场景简单的非决策类环节。
7. 提升单据处理及语义理解能力，实现自动化提取和高效审单。
8. 助力客户服务与运营支持，提升客户服务效率。
9. 深度学习和推理分析，助力供应链金融平台风控、合规和融资决策。
三、DeepSeek 的应用场景：
1. 金融机构数字营销： 通过大模型赋能，实现营销生产力的提升，从产品销售转向用户运营。
2. 买方投顾： DeepSeek 可以帮助实现从产品销售到买方投顾的转型。
3. 保险科技： DeepSeek 在保险科技领域有广泛的应用，包括渠道变革、模式优化和基层架构演变。
4. 供应链金融： 解决供应链金融平台在非标准化合同、票据处理以及中小微企业客户服务成本高的问题，并提升风控能力。
5. 通用领域： AI 赋能的四个方面：客户运营、营销和销售、软件工程、产品研发。
6. 助力各个环节赋能： 以 DeepSeek 为代表的大模型技术有望为保险价值链各个环节赋能。
四、挑战与展望：
1. 数据安全与隐私风险、模型内生风险、概率决策与金融确定性、技术与业务协同、人才结构性缺口等是金融业数字化转型面临的挑战。
2. 未来金融机构的数字化转型需要渐进式创新，以应对金融市场的复杂性和风险。
3. AIGC 赋能的价值: 提升用户参与度、转化率、风险降低、运营成本降低。
总而言之，DeepSeek大模型在金融业数字化转型中具有巨大的潜力，但也面临着诸多挑战。金融机构需要结合自身特点，制定合适的策略，才能更好地利用DeepSeek大模型，实现数字化转型，提升竞争优势。
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