DeepSeek在银行业务场景的应用

银行的敏前台、稳中台、强后台 ·智能化时代下，银行业务的数字化转型正加速重构"敏前台、稳中台、强后台"的协同体系。·"敏前台"层面，智能化与敏捷化成为核心突破方向：通过部署Al智能体应用实现客户交互场景的深度重构。·中台建设强调"稳",着力构建模块化、标准化的能力中枢。·后台系统则以"强基"为目标，依托分布式架构与云计算技术构建数字新基建。保障海量数据的安全承载，提供强大的算力支撑。·三者协同形成了"前端智能驱动、中台能力沉淀、后台算力筑基"的有机体，推动银行业务向"秒级响应、千人千面、无感风控"的智慧银行演进。 银 行 人 才 发 展 趋 势—复 合型 人 才 【案例】银行智能问答系统 自然语言问答系统(NaturalLanguageQuestionAnsweringSystem)是一种利用自然语言处理技术来实现用户与计算机之间进行问题和回答交流的系统。它能够理解用户提出的问题，并通过分析问题中的关键信息，从系统中提取相关的知识或信息来给出准确的答案。在实际应用中，问答系统可以用在各种场景，如智能客服、智能搜索引擎、智能助手等领域。 通过模拟实现基础功能来展示其原理和实现方式。我们将会通过以下几个步骤来完成问答系统的开发： 【案例】银行智能问答系统 1.数据预处理：我们首先需要准备一个包含问题和答案的数据集，用于训练我们的模型。这里我们可以使用一些简单的问题和答案，比如常见的知识性问题和对应的答案。 2.文本处理：接下来我们需要对问题进行文本处理，将问题进行分词、词性标注等操作，以便于对问题进行理解和匹配。 3.特征提取：我们需要将问题表示成计算机可理解的形式，比如将问题转换成向量的形式，以便于进行相似度计算和匹配。 4.模型训练：我们可以使用一些常见的文本匹配模型，如TF-IDF、Word2Vec、BERT等，来训练我们的问答系统模型。 5.交互界面：最后，我们可以通过一个简单的交互界面，让用户输入问题，然后通过我们训练好的模型来给出答案。 【案例分析1】某银行产品管理知识库 ·1、面向银行中台业务和产品人员，能查询银行产品案例。·2、产品管理工具和方法。 客户信息标签化 ·通过整合商业银行内部各条线分散的客户信息，与来自工商、司法、税务、舆情、政府公共信用信息等外部数据结合，从客户的工商注册、股权投资、信用状况、管理人员资质、运营管理能力、生产经营状况及财务情况等角度进行提炼，形成对公客户标签。 ·第一，客户基本特征，包括客户类型、所属行业、客户资质等客户身份特质。 ·第二，客户关联信息，涉及担保圈情况、合作机构性质、集团关系、关联方风险等信息，用以考察客户关联关系的复杂性和多样性。 ·第三，客户履约能力，用以考察客户履行合同的实际能力、支付能力。 ·第四，客户行为偏好，用以考察对公客户的经营行为、交易行为、投资行为、公共行为中存在的规律或习惯。 ·第五，客户信用历史，通过行政部门以及司法部门对客户的信用评价，了解客户经营过程中的不良行为。 标签数据模型化 ·客户打标的核心是根据客户特征构建数据模型。根据不同的实现方式，对公客户标签的数据模型分为两类。 ·一类是规则类模型。该模型按照业务规则，通过统计分析运算获得标签值。例如，在分析客户的股权结构时，可分别设定阈值X和Y用于判断客户股权是否集中。如果客户前N大股东的持股比例超过X%,即为股权集中，如果持股比例低于Y%,则为股权分散。 ·一类是预测类模型。该模型基于统计学中的决策树、回归等数学模型建模，探索各指标之间的相关性，通过多次迭代训练提升模型精度，并预测客户具有某项特征的概率。例如，如果验证发现客户日均存款、取现、同名划转等指标变化情况与客户违约存在相关性。 客户数据情感化 ·围绕情感倾向对标签进行分类，以支持客户画像的直观展现。 ·例如，客户拥有的多项资质、高资产、高贡献等特征体现了客户的优势，标记为正面标签； ·客户负面舆情、财务状况恶化涉诉、欠税及环保处罚等特征体现了客户的经营负向变动或出现违约行为，标记为负面标签； ·客户经营规模、融资方式、交易时段等特征的客观描述，标记为中性标签。 ·通过量化分析客户标签的情感倾向程度，并将客户多维度标签按场景进行汇总，即可形成完整、立体的客户画像。该客户画像有助于商业银行快速 认知客户，实现差异化营销及智能化预警。 客户素描化 ·在新形势下，银行面对的既有跨区域、跨行业的大型集团企业，又有成千上万生命周期快速更迭的小微企业。导致银行的客户信息分散、银企信息不对称、集团客户信息整合度不够等问题，使银行在营销获客和风险识别方面较为被动。通过建立以客户为中心的系统，可以运用技术实现抽取内外部多渠道数据的客户“速描”功能，便于既概要、又直观地掌握客户特征。 ·除了客户的基础特征画像，为了实现业务需求以及管理目标，还可以将多维度标签指标通过模型进行量化、分类、组合，最终形成适用特定场景的客户专业画像，包括高潜质客户画像、流失客户画像、财务欺诈画像等。 ·客户专业画像可用于客户维护、产品推荐、预警识别、反欺诈、数字化运营等众多领域。例如，可基于已流失客户的行业属性、账户交易等数据，挖掘特征标签绘制流失客户画像，分析客户流失的原因；也可通过预警类标签，筛选出有潜在流失趋势的客户，再结合营销和产品推荐类标签，提供流失客户找回的可行性建议。 客群结构化 ·银行面对宏观经济环境和行政指导政策的不断变化，必须随时把握航向，检视业务发展与战略规划的实际偏差。 ·通过客户画像可以“见微知著”地描绘存量客户结构特征，了解存量客户的结构分布，从行业、地区、产品、资产、交易、财务等多维度快速圈定待调整客群。 营销关联化 ·基于多维度数据，以客户为核心，以信息传递为路径，从股权、投资、资金往来、业务往来、担保、被担保、核心管理层、集团等八个维度绘制关联关系图谱。 ·在关联路径上的每个节点就是一个关联企业(或其控股股东、实际控制人),每个企业特有的客户画像，形成关联客群的画像体系，体现出群体特征属性。 ·通过此类客群画像可以挖掘出关联关系链上有价值、有潜力的客户，针对客户特征及其业务需求，结合产品和服务进行有针对性的营销拓展。 ·关联关系的挖掘还可以使客户画像的有效信息得以延展，突破企业自身信息的限制；此外，也可以识别出关系链上的风险因素，及时排查风险，实现客户价值的有效挖掘和风险预判。 决策动态化 ·随着外部环境和市场条件的变化，客户的状态也会处于动态变化之中，因此客户画像不会是一成不变的。·客户画像体系不能仅限于合成客户的时点“快照”,还要追溯研究客户的历史相册，通过定期抓取客户特征标签，绘制其时点画像。·通过对客户的特征变化进行持续跟踪，可以描绘客户特征随时间序列的变化，并通过预测模型研究其未来的趋势，为客户的增持、减退提供决策依据。 分析银行对客户价值 ·客户对银行的价值：是指客户对银行的价值贡献能力。·存量客户现有价值主要以利润贡献度体现。·利润贡献度=贷款内部转移净收入+存款内部转移净收入+中间业务净收入-资本成本分摊-运营成本分摊(含税费)-信贷成本分摊。·目标客户潜在价值主要通过对客户所属行业发展空间、企业所处生命周期阶段、市场影响力和产业链影响力等因素进行评价。·目标客户潜在价值贡献度=行业价值空间评分*权重值+企业成长性评分*权重值+市场影响力和产业链影响力评分*权重值。 分析客户对银行的价值 ·银行对客户价值：是指客户对银行所提供产品的接受程度。 ·银行对存量客户价值主要通过客户市场份额占比、客户产品和服务满意程度、产品覆盖度、账户数量和性质、续存时间、各项产品余额或交易额、有效账户数和活跃程度、各项业务增长率、高管人员是否为本行的VIP客户、资产质量、合作签约情况等指标进行综合评价。 ·银行对目标客户价值主要通过银行产品对客户的适用性、客户营销可行性、产品优势、服务的便利性等指标进行综合评价。 确定细分客群 ·以利润贡献度和银行对存量客户价值两个维度对存量客户群进行区隔，把存量客户分为重要、优质、普通、退出四类客户。·以目标客户潜在价值和银行对目标客户价值两个维度对目标客户群进行区隔，把目标客户分为黄金、潜力、关注、一般四类客户。·根据客户群细分结果，采取不同的产品、价格、服务、营销、流程、客户关系策略进行差别化服务。 【案例分析2】某银行存量客户洞察精灵 ·1、对用户输入的银行客户数据进行分析，编制出客户的标签结构。 ·2、根据客户标签结构，构建客户的数据模型。包括规则类模型和预测类模型等。 ·3、根据客户的标签和数据模型，绘制存量客群细分矩阵，指明哪些是重要客户，哪些是优质客户，哪些是普通客户，哪些是退出客户。 ·4、根据不同客户的分类，推荐精准的营销策略。 银行信贷部房融贷信息填写场景 ·数字员工的应用能实现贷款审批流程自动化，提高服务效率。数字员工可以自动填报房融贷流程中的13个环节：首先，数字员工自动登录填报系统，读取Excel表格信息并将这些信息进行建档，然后填写调查报告、授权方案和担保信息。数字员工可以自动进行对私单项授信审查与审批，并在最后进行授信审批书的打印工作。数字员工处理房融贷信息的业务流程如图所示。 ·信贷部房融贷信息的填写包括19个流程，如果全部由人工手动完成，那么单个信息的填写就需要花费30分钟左右，因此非常耗费时间。数字员工可以帮助业务人员自动完成13个流程的填写，可以将单个信息填写的时间缩短为5分钟，从而极大地节省了时间，提高了工作效率。此外，数字员工可 以7×24小时不间断地工作，并且不会因为疲惫而产生工作失误。对于银行而言这可以节省许多人力资 源 ， 让 业 务 人 员 将 精 力 投 入 到 更 有 创 造 性 的 工 作 中 ， 从 而 为 客 户 提 供 更 好 的 服 务 。 银行大额和可疑交易填补场景 ·数字员工可以将补录任务根据固定规则进行场景识别，判断业务类型，然后根据各个业务点的查询路径，查找客户的交易信息，最后将查询结果中的对应项补录至反洗钱系统。反洗钱信息补录数量庞大，年均300万笔左右，由于涉及操作系统多、操作烦琐等问题，人工操作每笔信息补录需要花费10分钟左右，但是数字员工的应用可以让流程实现自动化，业务人员只需一键点击，单笔信息就可以在1分钟内完成补录。反洗钱信息的录入要求具备一定的准确性，但是人工处理大量信息的过程中难免会出现错误，而数字员工可以很好地避免这一点。数字员工能准确无误地登录多个系统并获取缺失的详细信息，然后将这些数据自动填补到反洗钱系统中。此外，数字员工还有一个显著的优势就是它不需要休息，可以全天候运行。这样一来，不仅满足了信息实时更新的需求，还大大地降低了银行和其他金融机构的人力成本。 银行征信查询场景 ·查询征信时，工作人员需要手动录入待查询的企业/个人信息，将这些信息录入多个不同的系统且都进行截图保存，因此完成一笔征信查询可能需要花费30分钟以上。而使用了数字员工之后，工作人员只需轻轻点击鼠标，数字员工就可以将上述流程进行自动化操作，只需5～6分钟就可以完成一单征信查询。征信查询涉及多个政务系统，不同系统的操作也有差别，因此对于刚刚上手的银行业务人员来说可能操作比较困难。但是有了数字员工的帮助，这些烦琐的步骤可以一键解决，并且数字员工还可以灵活地应对系统的卡顿问题，随时保存数据，稳定运行。征信查询完之后，还需要将查询结果进行登记。在数据登记录入的阶段，人工手动录入免不了会出现一些差错，而数字员工就可以很好地避免这些问题，其准确率能达到100%,银行的业务人员也可以将时间花在更有价值的业务处理上。数字员工处理征信查询的业务流程。 银行可疑预警基础报告生成场景 ·人工操作时，反洗钱人员总是先登录总行的反洗钱平台，提取系统提示的预警信息，登录分行的查询辅助系统，然后提取预警账户的流水数据，在整理分析并提取好信息后，编辑分析统计报告。而数字员工参与后，会自动登录总行的反洗钱平台，提取好预警信息，然后自动登录