在當今科技飛速發(fā)展的時代，人工智能技術正以前所未有的態(tài)勢重塑著各個行業(yè)，金融領域也不例外。從傳統(tǒng)的柜臺服務到線上便捷的金融交易，從人工審核信貸到智能風控體系，金融服務的模式與效率在AI科技的驅動下不斷革新。
作為國內金融科技行業(yè)的積極探索者與創(chuàng)新實踐者，數(shù)禾科技一直以來都敏銳地捕捉著技術發(fā)展的脈搏，堅持以大數(shù)據(jù)和人工智能等前沿技術為業(yè)務賦能。在DeepSeek誕生后，數(shù)禾科技果斷行動，迅速完成了DeepSeek大模型的私有化部署，開啟了金融服務智能化轉型的新篇章，深度探索著金融服務的全新邊界。
風控升級：精準識別風險，打擊電信詐騙
眾所周知，風險管理是金融服務的核心與關鍵環(huán)節(jié)。在過去，金融機構主要依賴傳統(tǒng)的風險評估方式，通過分析用戶的征信報告、基本財務數(shù)據(jù)等有限信息來判斷風險。然而，這種方式存在一定的局限性，難以全面、精準地識別復雜多變的風險，尤其是在面對日益猖獗的電信詐騙等新型風險時，顯得力不從心。
DeepSeek等大模型的深度接入，突破性地為數(shù)禾科技風控體系注入了全新動能。基于該模型的技術底座，數(shù)禾科技正著力構建新一代風險評估體系：一方面，將大模型深度嵌入貸前授信審批、反電詐等核心風控環(huán)節(jié)，實現(xiàn)風險決策鏈路的全流程智能化升級;另一方面，創(chuàng)新性搭建動態(tài)算法微調框架，通過生態(tài)內部數(shù)據(jù)的實時采集、分析與反饋閉環(huán)，驅動大模型能力持續(xù)迭代進化，精準破解復雜金融場景下的風險評估難題，筑牢智能風控護城河。
更為重要的是，在打擊電信詐騙方面，DeepSeek持續(xù)發(fā)揮重要作用。數(shù)禾科技利用深度學習等算法，對歷史數(shù)據(jù)進行訓練，構建出識別欺詐模式的智能模型，幫助識別異常交易，有效減少損失。數(shù)禾科技還將人工智能應用于反詐的智慧識別，并對可能存在受詐風險的用戶進行風險提示。
客服增效：提升服務效率，優(yōu)化用戶體驗
客服是金融機構與用戶直接溝通的橋梁，然而在傳統(tǒng)的客服模式中，人工客服需要面對大量重復、繁瑣的咨詢問題。同時，由于人工客服的知識儲備和經驗有限，在面對一些復雜問題時，可能無法及時準確地為用戶提供滿意的解答。
對此，數(shù)禾科技借助DeepSeek大模型，對客服業(yè)務進行了全方位升級。其自主研發(fā)的坐席輔助系統(tǒng)，通過與DeepSeek的深度融合，實現(xiàn)了質的突破。數(shù)禾科技依托情緒識別、實時質檢、知識引導等AI技術，全面助力客服團隊提升服務效率與質量。
此外，在會話小結環(huán)節(jié)，DeepSeek大模型的優(yōu)勢也十分明顯。以往人工進行會話小結，耗時費力且容易出現(xiàn)遺漏和錯誤。現(xiàn)在，通過DeepSeek，能夠自動、準確地生成會話小結，生成效率大幅度提升，生成質量也顯著高于人工水平。這一系列的優(yōu)化措施，使得數(shù)禾科技的客服團隊能夠更加高效、優(yōu)質地服務用戶，極大地提升了用戶在金融服務過程中的體驗感。
成本優(yōu)化：降低開發(fā)運維成本，提升整體效能
在金融科技領域，技術的研發(fā)與應用往往伴隨著高額的成本投入，包括開發(fā)成本、人工運維成本等。對于金融機構來說，如何在保證技術先進性與服務質量的前提下，有效降低成本，是實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展的關鍵問題之一。
DeepSeek大模型的接入，為數(shù)禾科技在成本優(yōu)化方面帶來了顯著成效。首先，通過和DeepSeek的深度合作，數(shù)禾科技約20%研發(fā)人員借助AI輔助工具，能夠輕松完成代碼補全與生成任務，使編碼效率大幅提升約30%，顯著提高研發(fā)團隊工作效率。
其次，在代碼生成之后，數(shù)禾科技旗下的BetterCDS平臺還支持AI自動審查。相比人工審查，AI審查速度更快、覆蓋更廣，能發(fā)現(xiàn)易被忽略的細節(jié)問題，為代碼質量筑牢防線，降低系統(tǒng)故障風險。這大幅減少了人工運維工作量，人工運維成本也得到了有效控制。
通過與DeepSeek的深度合作，數(shù)禾科技已經在風控、客服、成本優(yōu)化等多個金融服務領域取得了顯著的成果，為金融服務開拓了新的邊界。未來，數(shù)禾科技將繼續(xù)借助DeepSeek的底層能力，不斷拓展AI應用邊界，為客戶提供更加多元化、個性化的服務體驗，在金融科技的道路上持續(xù)創(chuàng)新前行，引領行業(yè)邁向更高水平的智能化發(fā)展階段。
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