DeepSeek赋能金融行业应用

Luis Shen 查看讲师

百林哲咨询（北京）有限公司专家团队成员

前字节、360产品总监，AI领域创业者，12年产品经验

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课程简介

在金融行业加速迈入数字化与智能化时代的当下，传统业务模式正面临效率瓶颈、风控压力、客户需求多元化及监管合规要求升级等多重挑战。与此同时，以DeepSeek为代表的生成式AI与大模型技术，凭借其强大的数据处理能力、自然语言交互优势及多场景适配性，正在重塑金融行业的服务链条——从智能投研、精准营销到风险预测，从合规审查到客户服务自动化，AI技术已成为金融机构提升核心竞争力、实现降本增效的关键引擎。然而，金融行业对数据安全、模型可解释性及业务合规性的严苛要求，使得AI落地面临技术适配与场景创新的双重考验。

本课程系统梳理AI大模型技术演进与DeepSeek核心能力，结合金融智能营销、数字员工、智能投研等实战案例，深入解析银行、证券、保险等领域落地路径。帮助企业掌握AI选型、场景优先级评估及ROI测算方法，推动降本增效与业务创新。

课程收益

1、帮助学员构建AI技术全景认知，精准把握技术趋势与行业定位；

2、帮助学员掌握DeepSeek落地方法论，学会如何结合企业部门需求设计可复用的AI辅助提效方案，平衡技术可行性与业务价值。；

3、帮助学员深度学习AI大模型在金融领域的内外部应用场景，助力企业智能化转型

受众人群

面向金融行业及相关领域的从业者，包括但不限于：金融机构管理层、数字化转型负责人及业务部门核心骨干、风控、投研、营销、运营、客服等条线的专业人员、金融科技公司技术及产品团队以及对AI在金融领域应用感兴趣的研究者与开发人员

课程周期

0.5天（3H）

课程大纲

标题	授课内容
一、AI技术的进化之路	1、如何理解AI：AI相关概念解读 2、AI的技术演进：从传统AI到AI⼤模型，从通⽤⼤模型到推理⼤模型 3、国内外AI⼤模型盘点 4、AI⼤模型的缺陷和边界 5、AI智能体（Agent）：⼤模型发展的下⼀阶段 6、智能体⼯作逻辑案例：撰写调研报告 7、智能体发展趋势和应⽤领域 8、智能体应⽤案例：⽣活娱乐+智能硬件+⽣产提效 9、Manus：智能体的进化形态⸺通⽤多Agent智能体平台
二、DeepSeek带来国产模型变⾰	1、什么是DeepSeek 2、DeepSeek⼤模型的特点介绍 3、DeepSeek的能⼒有哪些 4、可以拿DeepSeek⼲什么？ 5、使⽤DeepSeek的限制和⼀些解决⽅案 6、怎么向DeepSeek提问：提⽰词技巧和实操案例
三、DeepSeek能如何落地企业场景	1、AI⼤模型的应⽤落地阶段 2、我国AI⼤模型产业图谱 3、各⾏业场景AI落地案例：互联⽹和电商 4、各⾏业场景AI落地案例：政务和医疗 5、企业各部⻔AI辅助提效⽅案
四、AI⼤模型⾦融业应⽤实践	1、⼤模型催⽣“效率⾰命”，为⾦融⾏业提质增效 2、案例解读⾦融⾏业可以如何落地AI⼤模型：客情调研、客⼾沟通、数据分析 3、AI⼤模型在⾦融⾏业的应⽤场景：内部VS外部 4、AI⼤模型⾦融⾏业产业图谱 5、AI⼤模型六⼤国有银⾏战略布局 6、AI⼤模型⾦融⾏业应⽤实践案例：智能营销、数字员⼯、智能投研
五、银⾏业如何落地AI⼤模型和DeepSeek	1、银⾏业⼤模型标准架构参考 2、企业落地AI⼤模型的挑战 3、企业落地AI⼤模型的的解法：选模型、选场景、定优先级、定迭代节奏、估ROI