银行业DeepSeek大模型应用跟踪报告-沙丘智库
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银行业DeepSeek大模型
应用跟踪报告
2025年2月
研究说明:
本研究是沙丘智库日常研究工作进展,不代表我们的最终立场,我们邀请您提供建设性的反馈(客服微信: zimu738),以帮助分享这—研究的进展,所有相关的更新和反馈都将纳入最终的研究。
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目录 (1/3)
第一部分 DeepSeek大模型技术洞察
1.1 大模型发展进入深度推理时创
1.2 国内外厂商发布的推理模型梳理
1.3 DeepSeek系列模型对比
1.4 从DeepSeek R1看推理模型的进化路径
1.5 DeepSeek R1的性能突破
1.6 DeepSeek大模型的局限性
第二部分 银行业应对DeepSeek的策略建议
2.1 推理模型带来的提示词思路变化
2.2 银行业DeepSeek部署应用情况
2.3 银行业DeepSeek大模型建设路径
2.4 银行业DeepSeek大模型短期应用场景
2.5 银行业DeepSeek大模型中长期应用场景
2.6 大模型技术栈与DeepSeek的结合思路
点击目录(超链接)快速跳转页面。
第三部分 银行业DeepSeek应用典型案例
3.1 中国工商银行:网络金融对公业绩考评
3.2 中国工商银行:对公营销AI问答助手
3.3 中国邮政储蓄银行:增强“小邮助手”服务能力
3.4 江苏银行:智能合同质检和自动化估值对账
附录 19家银行DeepSeek大模型部署应用情况
2沙丘智库:银行业DeepSeek大模型应用跟踪报告
第一部分
DeepSeek大模型技术洞察
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作者：钢铁侠
分类：研究报告
价格：免费
属性：31 页
大小：1MB
格式：PDF
时间：2025-03-07
