应用成效显著
有金融科技平台负责人坦率表示，目前他们和合作银行在内测的时候发现，DeepSeek在企业风险报告方面，自动填充率不逊色于其他大模型，在尽职调查报告自动填充率方面，也不逊色于其他大模型，在舆情风险分析准确性方面，同样不逊色于其他大模型。银行依靠大模型技术，分析大量用户数据与非结构化数据，挖掘传统模型难以发现的风险因素和潜在信号。据评估，基于DeepSeek的信贷风险管理系统，使银行潜在风险事件预警准确率得到提升，提升幅度约为20%。
此前，银行在信贷风险管理方面手段比较有限，大模型的应用带来了新的突破，DeepSeek展现出了独特的价值，它让精准风险评估成为可能，也让预警成为可能，从而为银行信贷业务保驾护航 。
融合发挥优势
大模型的性能是不一样的，金融机构要是想让大模型在信贷场景里充分地降低成本、提高效率，那就需要依据不同的性能以及优势来融合使用。比如说，银行会先借助数据参数比较大的大模型去处理用户数量很多的信息数据，然后再利用DeepSeek的强大推理能力，这样就能让AI生成的企业信贷报告更加精准、更加全面。在实际操作的时候，某银行把DeepSeek和其他大模型进行搭配，这样一来，信贷报告的质量得到了大幅提升，效率也有了明显提高。
不同的大模型都有各自的长处，在信贷场景里，将它们合理搭配并融合使用，就好像让它们各自处在合适的位置，从而发挥出最大的效能，一起为银行的信贷业务提供服务。
提升智能水准
大模型在金融场景的应用越来越多，众多银行和助贷机构都在努力，想用大模型提高信贷业务的智能化操作水平。特别是在信贷业务风险管理方面，银行期望大模型能够具备更精准的评估能力和预警能力。在某城市，有银行已经开始试点，使用大模型开展信贷业务操作，这减少了人工失误，还提升了整体效率。
科技推动银行信贷业务朝着智能化的方向前进，大模型成了重要的助力因素，它使得信贷业务更加规范，更加高效，能够满足现代金融发展的需求。
架构升级需求
为了让DeepSeek在信贷场景能有更好的应用效果，银行开始对数据处理架构进行升级，也对数据分析架构进行升级。因为现有架构可能没办法完全满足大模型运行的需求，也无法完全满足数据处理的需求，所以升级这件事十分紧迫。比如说，一些先进的银行察觉到了架构存在限制，就已经开始投入资源来做优化改造，目的是提高模型性能，同时提高数据处理能力。
架构升级是银行利用大模型的关键一步，它能为大模型更好地服务信贷业务打下基础，进而让银行在未来金融竞争里更具优势。
数据挑战难题
银行运用DeepSeek处理涉足多个信贷系统的复杂业务场景，这时，保证数据的一致性与完整性成了挑战。不同系统的数据来源不同，格式也不一样，整合时容易出问题。在一些银行的试点项目里，已出现因数据不一致致使模型分析结果不准确的情况。
数据是大模型发挥作用的基础，只有解决了数据一致性和完整性问题，DeepSeek才能在复杂业务场景中准确分析，才能在复杂业务场景中进行预警，进而为银行提供可靠支持。
适配安全之虑
银行对公业务部门的人士察觉到，使DeepSeek与银行现有的数据安全技术相适配，这是迫切需要解决的挑战。经过初步测试，尽管并行运用DeepSeek和其他大模型能够生成更为精准的报告，然而数据安全问题不能被轻视。银行在保障数据安全的同时，要让模型发挥出最佳效果，这并非是一件容易的事情。这就如同要在确保城门安全的条件下，让士兵能够顺利出征作战一样 。
数据安全是银行的核心所在，银行要使用大模型来提升业务水平，在此过程中还要保障数据安全，这是银行必须面对的问题，也是银行必须解决的问题。
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