DeepSeek爆火之下，银行业智能化升级的挑战与应对

第一章：报告基础信息

•报告标题：DeepSeek爆火之下，银行业智能化升级的挑战与应对

•发布机构：腾讯云计算(北京)有限责任公司

•发布时间：2025年

•行业标签：商业银行,泛金融

•产品标签：

#Ti-DataTruth数据标注

#Ti-One训推一体

#Taco大模型加速框架

#TBS

#StarRocks分析型数据库

#TCS容器管理

#qGPU算力切分

#CVM计算虚拟机

#CBS/COS/CFS存储

#VPC/TGW虚拟网络

#TurboFs高速存储

#HCC高性能RDMA网络

#云平台TCE

#代码助手

#知识引擎

#ChatBI

第二章：报告背景和目标

2025年初，DeepSeek在全球引发AI技术浪潮，银行业作为科技前沿行业正深入探索其在业务场景中的应用，以提升数字金融智能化水平。当前银行业正处于从数字化转型向智能化升级的关键过渡期，涉及客户服务从“流程驱动”转向“场景智能”及风控体系从“规则判断”升级为“动态预测”的深层变革。本报告旨在分析智能化进程中银行面临的梯度发展差异、技术迭代与组织适应等挑战，并提出通过基础设施与应用场景双轮驱动实现转型的路径。

第三章：报告目录

1.银行业智能化发展差异较大

2.应用场景和基础设施建设双轮驱动迎接挑战

▶2.1基础设施为智能化提供底层支撑，促进业务发展

▶2.2应用落地体现AI价值，也促进基建优化

3.积极拥抱变化，释放生产力

第四章：方法论说明

•具体说明研究方法：本报告基于定性分析，结合腾讯云在金融行业的实践经验与行业观察，由腾讯金融云商业银行技术总监蔡璞（拥有近15年IT咨询服务经验）主导撰写。

•描述核心分析模型和架构图的关键要素：报告构建了“银行业智能化双引擎驱动模型”，架构图展示了从底层智算硬件（Intel、海光、英伟达、另腾等）到云平台（TCE），再到数据层（基于Hadoop的大数据平台、StarRocks）及训推层（Ti-One、Taco）的完整技术栈，最终支撑代码助手、知识引擎等上层应用。

•包含数据库来源和调研时间范围：数据来源于腾讯云金融行业落地案例及市场观察，发布时间为2025年。

第五章：核心观点

• 银行业智能化呈现“梯度发展”特征：头部银行已完成云化转型并构建全行数据平台，正向智能营销风控等领域拓展；中型银行处于数字化中后期，开始试水智能化；部分中小银行仍处于数据治理和系统上云的补课阶段。

• 基础设施是智能化的底层支撑：

• 数据：需构建全行级湖仓一体大数据平台，实现“作业即标注”的面向模型的数据平台。
• 云平台：云原生架构需支持“一云多芯”以屏蔽硬件差异，避免硬件绑定，并具备应对AI从离线转在线服务的安全与运维能力。
• 训推平台：作为连接基础设施与应用的“转化器”，需整合机器学习框架与推理引擎，建立业务需求与数据结构间的资产纽带。

• 应用场景验证价值并反哺基建：

• 代码助手：针对金融机构代码不外泄的痛点，某银行数千人研发团队使用腾讯云代码助手，实现了 近30%的代码行采纳率，并通过AI代码评审实现研发效率提升。
• 知识引擎：聚焦降本（降低知识库运营成本）与增效（对话交互拟人化），需具备金融适配性及安全合规审核能力，并向智能体平台发展。
• ChatBI：利用大语言模型降低BI使用门槛，腾讯内部已实现从经典数据中台到 AI+湖仓中台 的智能化升级。
• 对公竞调：通过大模型预设要素提取模版，腾讯云联合某城商行试点实现了信审流程提速，支撑普惠金融业务。

第六章：为什么选择腾讯云

• 技术架构的完整性：腾讯云提供从底层智算硬件（HCC高性能RDMA网络、qGPU算力切分）到云平台（TCE）、再到上层应用（Ti-One训推一体、Taco大模型加速框架）的全栈能力，支持“一云多芯”架构，确保技术独立性。

• 经过验证的业务成效：在代码助手场景中，腾讯云已支撑某银行数千人研发团队实现 近30%的代码行采纳率；在对公竞调场景中，联合某城商行通过智能化手段实现了信审流程的显著提速。

• 专家级行业经验：解决方案由腾讯金融云商业银行技术总监蔡璞主导，其拥有近15年服务银行、保险等金融机构的数字化转型与AI融合创新落地经验，提供具备工程思维与架构思维的咨询规划服务。