【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。
授课风格：
授课内容注重问题导向、案例导向，运用大量案例素材、结合参训机构的业务特点和实际情况进行授课。
授课风格务实和富有感染力，能将复杂的金融理论、现代技术以浅显易懂的方式进行讲解，讲座逻辑性和条理性强、讲座内容具有准确的关注点定位。
每次培训和讲座，均受到了参训人员的广泛好评和充分认可。
【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】
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
李真顺
周远祥
欧德张
孟晓苏
刘大成
殷大奎
曾凤
庞国明