DeepSeek如何加速金融业数字化转型？（77页PPT）（附下载方式）

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资料解读：DeepSeek如何加速金融业数字化转型？

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引言

详细资料请看本解读文章的最后内容。本篇文章将深入探讨DeepSeek如何加速金融业的数字化转型，分析其在金融行业中的应用价值及其带来的变革。

DeepSeek的出现背景与价值

DeepSeek的出现对于国内金融业的数字化转型具有重要意义。其核心在于其低成本和高性能的特点。DeepSeek的通用及推理模型在性能上不输于头部同类大模型，但其成本却大幅降低，相较于头部大模型下降了数十分之一。这一特点使得金融机构无需重资本投入底层模型研发，降低了试错成本和二次开发难度，对创新更加友好。

DeepSeek的另一大优势是其适配国产GPU的特性。这为金融机构基础设施的信创改造提供了可落地的AI改造路径。通过技术普惠，DeepSeek加速了AI的落地，将竞争焦点从技术壁垒转向金融数据价值挖掘，推动AI能力与金融场景的深度融合。

金融机构数字化转型的核心痛点

金融机构在数字化转型过程中面临诸多痛点。首先，顶层设计与一线人员的考核之间存在矛盾。金融机构的数字化转型需要长期的战略目标，但一线人员的考核往往是短期的业绩KPI。其次，公司的数字化战略转型与短期财报压力之间存在矛盾。金融机构需要在长期价值与短期财务压力之间找到平衡。此外，成熟金融机构的优势业务增速放缓，而创新业务虽然增速快，但占比太小，形成了结构性矛盾。

金融机构如何应用好大模型

金融机构在应用大模型时，需要关注不断动态沉淀的本地数据及业务逻辑。这是金融机构利用大模型加速数字化转型的核心。AI与金融的竞争力将取决于能否持续积累高质量的业务数据、深化垂直场景认知，并通过迭代形成“数据-模型-业务”的正向循环，不断提升金融服务水平。

大模型在金融领域的应用场景广泛，包括科技金融、养老金融、普惠金融和绿色金融等。金融机构需要围绕这些场景，通过大模型提升业务效率和客户体验。

DeepSeek推动金融行业数字化转型的核心逻辑

DeepSeek通过“信息平权”重构“人效杠杆”，推动金融机构的数字化转型。其核心逻辑在于通过低成本、高人效的个体数字化闭环自下而上撬动系统性变革。具体体现在以下几个方面：

1. ​​人机协同​​：实现个体生产力跃迁，绕过组织层面转型的高摩擦成本。
2. ​​低学习和使用成本​​：显著提升人效，用业绩增量消解变革阻力。
3. ​​数据沉淀​​：沉淀个人数字化数据，反向驱动中台迭代敏捷升级。
4. ​​数据驱动​​：高质量数据的重要性凸显，推动金融机构形成“数据-模型-业务”的正向循环。

金融行业的应用场景

数字营销

在数字营销场景中，DeepSeek可以帮助金融机构提升营销生产力。通过生成式AI能力赋能生产工具，实现营销生产力效率的全面提升。金融机构可以通过大模型优化营销策略，提升客户满意度和忠诚度。

海外投顾与保险业

在海外投顾和保险业中，DeepSeek的应用也非常广泛。通过技术重构生产关系，DeepSeek帮助投顾从重复劳动中释放，转而聚焦于客户关系维护与信任构建。在保险业中，DeepSeek可以优化产品设计与定价、核保与理赔、客户服务等多个环节，提升业务效率和客户体验。

未来展望

未来，金融行业的数字化转型将继续深化。DeepSeek等大模型技术将在金融行业中发挥更大的作用，推动金融机构实现更高效的数字化转型。金融机构需要围绕数据、模型和业务，形成正向循环，不断提升服务水平和竞争力。

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