發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟和數(shù)字金融已成為推動銀行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、擁抱新一輪科技革命的重要途徑。近日，隨著國產(chǎn)大模型DeepSeek崛起，其推出的一系列大模型，以極低成本實現(xiàn)了卓越的性能表現(xiàn)。江蘇銀行主動融入數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展浪潮，依托“智慧小蘇”大語言模型服務平臺，成功本地化部署微調(diào)DeepSeek-VL2多模態(tài)模型、輕量DeepSeek-R1推理模型，分別運用于智能合同質(zhì)檢和自動化估值對賬場景中，通過對海量金融數(shù)據(jù)的挖掘與分析，重塑金融服務模式，實現(xiàn)金融語義理解準確率與業(yè)務效率雙突破，為業(yè)務發(fā)展注入強勁動力。
江蘇銀行于2023年率先研究并開發(fā)出行業(yè)級大語言模型服務平臺 “智慧小蘇”，通過構(gòu)建基礎設施層、工具層、模型層、服務層與應用層五層架構(gòu)，做到高度自主可控與定制化。“智慧小蘇”依托行業(yè)領先的大模型底座，具備文本、圖像、代碼、語音等靈活可擴展的生成能力，集成的多種單一領域模型，在各特定場景下表現(xiàn)優(yōu)異。
此次通過引入DeepSeek大語言模型，“智慧小蘇”在復雜多模態(tài)、多任務場景處理能力、算力節(jié)約、效能等方面得到進一步提升。DeepSeek-VL2多模態(tài)模型，能夠同時處理文本、圖像、語音等多種數(shù)據(jù)類型，較單一領域模型部署節(jié)約了算力成本，為進一步解決金融領域復雜的多模態(tài)場景問題(如票據(jù)識別、合同解析等)提供了技術基礎;DeepSeek-R1模型，在模型規(guī)模和性能上具備顯著優(yōu)勢，為處理復雜任務(如風險評估、投資分析)和生成高質(zhì)量文本(如報告撰寫、合規(guī)審查)提供更優(yōu)解決方案。結(jié)合DeepSeek的模型特性，江蘇銀行“智慧小蘇”應用在不同場景實現(xiàn)智能化創(chuàng)新。
“智慧小蘇”通過DeepSeek-VL2多模態(tài)模型的細粒度文檔理解能力解決了傳統(tǒng)模型在非制式合同中存在合并單元格、跨頁表格等多結(jié)構(gòu)表格內(nèi)容識別準確率不足、精度局限的問題，將嵌套表格、手寫體混合排版等復雜場景的識別成功率提升至領先水平。通過創(chuàng)新的多模態(tài)技術與混合專家框架，識別綜合準確率躍升至96%，較傳統(tǒng)方案提升12個百分點。利用識別結(jié)果結(jié)合外部數(shù)據(jù)等方式智能檢測校驗合同信息，對風險較高的交易提前發(fā)出預警，有效防范潛在的信貸風險。利用DeepSeek模型優(yōu)化后，識別及預警響應速度提升20%，有效防范潛在的信貸風險，助力分支行更高效地完成受托支付合規(guī)性審核。
“智慧小蘇”通過輕量化DeepSeek-R1推理模型引擎的高效計算特性完成資產(chǎn)托管估值信息自動化解析錄入、自動化對賬。傳統(tǒng)資產(chǎn)托管估值對賬依賴人工處理每日超2000封差異化郵件，對TA信息、交易信息、估值信息等區(qū)分后手工錄入比對，存在錄入工作量大、對賬異常回溯困難等問題。江蘇銀行應用R1推理模型，結(jié)合郵件網(wǎng)關解析處理能力，實現(xiàn)郵件分類、產(chǎn)品匹配、交易錄入、估值表解析對賬全鏈路自動化處理，識別成功率達90%以上，目前已初步實現(xiàn)業(yè)務集中運營，按照平均手工操作水平測算，每天可節(jié)約9.68小時工作量。
江蘇銀行持續(xù)探索大模型技術在金融場景的應用，在智能客服、智慧辦公、數(shù)據(jù)治理、風險防控等領域都有領先的創(chuàng)新實踐，已落地近二十個場景，為客服坐席、客戶經(jīng)理、研發(fā)運維人員釋放大量生產(chǎn)力。未來，江蘇銀行將持續(xù)推動數(shù)智化轉(zhuǎn)型，打造更具競爭力的智慧金融生態(tài)，更高效、更智能地服務實體經(jīng)濟。
來源：大眾證券網(wǎng)
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