金融企业如何搭建DeepSeek
发布时间：2025-02-27 点击数：9395
金融企业搭建应用 DeepSeek 可从以下几个方面着手：
前期规划
明确应用目标：确定是用于智能客服提高客户服务效率、智能投研进行市场分析和投资决策，还是智能风控识别风险等。如银行可通过 DeepSeek 优化贷款审批流程，券商用其提升投资顾问服务质量123。
评估企业需求与资源：分析数据量、算力、人力等资源状况，评估是否需要增加硬件设备、招聘或培训专业人才等。若数据量庞大，需确保存储和计算能力能支持 DeepSeek 运行。
制定预算：预估购买或租赁 DeepSeek 服务费用、硬件升级成本、人员培训费用、后续维护费用等。
数据准备
数据收集：整合客户信息、交易数据、市场行情数据、行业研究报告等内部数据，以及政策法规、宏观经济数据等外部数据。
数据清洗与标注：去除重复、错误、缺失数据，对数据进行标准化处理，并根据应用场景进行标注，如将风险数据标注为高、中、低风险等。
数据安全与合规：建立严格的数据访问权限管理体系，确保数据使用符合法律法规和监管要求，防止数据泄露13。
技术搭建
选择部署方式本地化部署：对数据安全要求高、有足够算力和技术团队的大型金融企业，可在自有服务器和数据中心部署 DeepSeek，如国泰君安证券、广发证券等多家券商完成了 DeepSeek 的本地化部署2。
云端部署：中小金融企业可选择云服务提供商提供的 DeepSeek 服务，降低硬件投入成本，通过腾讯云等平台实现分钟级搭建基于 DeepSeek 大模型的联网应用5。
模型选择与优化：根据应用场景和需求，选择合适的 DeepSeek 模型版本，如 DeepSeek-R1、DeepSeek-V3 等。并结合企业数据对模型进行微调、优化，提高模型在特定金融场景下的准确性和性能2。
与现有系统集成：将 DeepSeek 与金融企业现有的核心业务系统、客户关系管理系统、风险管理系统等进行集成，实现数据共享和业务流程自动化。如银行将 DeepSeek 集成到信贷审批系统，提高审批效率。
人员培训与组织保障
人员培训：对技术人员进行 DeepSeek 技术培训，使其掌握模型部署、优化等技能；对业务人员进行应用培训，让其了解如何在工作中使用 DeepSeek 提高效率和质量，如培训理财经理使用 DeepSeek 进行客户需求分析和投资方案制定。
建立跨部门团队：组建由技术、业务、风险管理等多部门人员构成的跨部门团队，负责 DeepSeek 的搭建、应用和管理，促进各部门协作。
制定管理制度：建立模型使用规范、数据管理规定、安全管理制度等，确保 DeepSeek 应用的稳定、安全和合规。
测试与优化
功能测试：在搭建完成后，对 DeepSeek 在各个金融业务场景中的功能进行全面测试，如智能客服的回答准确性、智能投研的分析结果合理性等，确保功能符合预期。
性能测试：评估模型的响应时间、吞吐量、资源占用等性能指标，若性能不达标，优化模型参数、调整硬件配置等。
持续优化：根据实际应用情况和用户反馈，不断对 DeepSeek 进行优化和改进，如更新模型版本、增加数据量、调整业务规则等，提升应用效果。
前期规划
明确应用目标：确定是用于智能客服提高客户服务效率、智能投研进行市场分析和投资决策，还是智能风控识别风险等。如银行可通过 DeepSeek 优化贷款审批流程，券商用其提升投资顾问服务质量123。
评估企业需求与资源：分析数据量、算力、人力等资源状况，评估是否需要增加硬件设备、招聘或培训专业人才等。若数据量庞大，需确保存储和计算能力能支持 DeepSeek 运行。
制定预算：预估购买或租赁 DeepSeek 服务费用、硬件升级成本、人员培训费用、后续维护费用等。
数据准备
数据收集：整合客户信息、交易数据、市场行情数据、行业研究报告等内部数据，以及政策法规、宏观经济数据等外部数据。
数据清洗与标注：去除重复、错误、缺失数据，对数据进行标准化处理，并根据应用场景进行标注，如将风险数据标注为高、中、低风险等。
数据安全与合规：建立严格的数据访问权限管理体系，确保数据使用符合法律法规和监管要求，防止数据泄露13。
技术搭建
选择部署方式本地化部署：对数据安全要求高、有足够算力和技术团队的大型金融企业，可在自有服务器和数据中心部署 DeepSeek，如国泰君安证券、广发证券等多家券商完成了 DeepSeek 的本地化部署2。
云端部署：中小金融企业可选择云服务提供商提供的 DeepSeek 服务，降低硬件投入成本，通过腾讯云等平台实现分钟级搭建基于 DeepSeek 大模型的联网应用5。
模型选择与优化：根据应用场景和需求，选择合适的 DeepSeek 模型版本，如 DeepSeek-R1、DeepSeek-V3 等。并结合企业数据对模型进行微调、优化，提高模型在特定金融场景下的准确性和性能2。
与现有系统集成：将 DeepSeek 与金融企业现有的核心业务系统、客户关系管理系统、风险管理系统等进行集成，实现数据共享和业务流程自动化。如银行将 DeepSeek 集成到信贷审批系统，提高审批效率。
人员培训与组织保障
人员培训：对技术人员进行 DeepSeek 技术培训，使其掌握模型部署、优化等技能；对业务人员进行应用培训，让其了解如何在工作中使用 DeepSeek 提高效率和质量，如培训理财经理使用 DeepSeek 进行客户需求分析和投资方案制定。
建立跨部门团队：组建由技术、业务、风险管理等多部门人员构成的跨部门团队，负责 DeepSeek 的搭建、应用和管理，促进各部门协作。
制定管理制度：建立模型使用规范、数据管理规定、安全管理制度等，确保 DeepSeek 应用的稳定、安全和合规。
测试与优化
功能测试：在搭建完成后，对 DeepSeek 在各个金融业务场景中的功能进行全面测试，如智能客服的回答准确性、智能投研的分析结果合理性等，确保功能符合预期。
性能测试：评估模型的响应时间、吞吐量、资源占用等性能指标，若性能不达标，优化模型参数、调整硬件配置等。
持续优化：根据实际应用情况和用户反馈，不断对 DeepSeek 进行优化和改进，如更新模型版本、增加数据量、调整业务规则等，提升应用效果。
