于兆鹏：2025年DeepSeek在银行业务场景的应用报告.pptxVIP

银行的敏前台、稳中台、强后台;技(技术应用);【案例】银行智能问答系统;【案例】银行智能问答系统

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。

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。

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。

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。

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。;·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;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??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。;·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;营销关联化;决策动态化;分析银行对客户价值;分析客户对银行的价值;确定细分客群;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;银行大额和可疑交易填补场景;银行征信查询场景;银行可疑预警基础报告生成场景;·1、邮件自动监控与转发。

·2、需人工每日多次登录邮箱查收通知并转发，耗时耗力(如每天需登录6次，耗时30分钟)。

·3、机器人自动登录邮箱并转发通知，释放人力用于高价值工作，效率提升90%以上。;银行客户流失预测必要性;银行数据分析的步骤与流程;构建客户流失特征;小结;1、自动合成高保真的流失客户数据，解决类别不平衡问题，同时避免过拟合。

2、结合在线学习(Online Learning)和时序分析，实时识别客户交易频率下降、账户余额骤变等动态风险特征，并触发预警。

·3、集成SHAP/LIME解释性工具，将流失预测结果转化为‘关键因子报告(如‘近30天登录减少70%),并推荐具体挽留动作。

4、模拟不同客户分群的反馈(如高净值客户对费率敏感),自动生成‘定向优惠券或‘专属理财方案等个性化策略。

·5、针对准流失客户，生成客户挽留策略和话术。;【案例】某银