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江苏银行已应用DeepSeek大语言模型(2)

结合DeepSeek的模型特性,江苏银行“智慧小苏”应用在不同场景实现智能化创新:运用多模态模型实现合同质检智能化,筑牢企业信贷防火墙。“智慧小苏”通过DeepSeek-VL2多模态模型的细粒度文档理解能力解决了传统模型在非制式合同中存在合并单元格、跨页表格等多结构表格内容识别准确率不足、精度局限的问题,将嵌套表格、手写体混合排版等复杂场景的识别成功率提升至领先水平。

通过创新的多模态技术与混合专家框架,识别综合准确率跃升至96%,较传统方案提升12个百分点。利用识别结果结合外部数据等方式智能检测校验合同传统资产托管估值对账依赖人工处理每日超2000封差异化邮件,对TA信息、交易信息、估值信息等区分后手工录入比对,存在录入工作量大、对账异常回溯困难等问题。江苏银行应用R1推理模型,结合邮件网关解析处理能力,实现邮件分类、产品匹配、交易录入、估值表解析对账全链路自动化处理,识别成功率达90%以上,目前已初步实现业务集中运营,按照平均手工操作水平测算,每天可节约9.68小时工作量。

江苏银行持续探索大模型技术在金融场景的应用,在智能客服、智慧办公、数据治理、风险防控等领域都有领先的创新实践,已落地近二十个场景,为客服坐席、客户经理、研发运维人员释放大量生产力。未来,江苏银行将紧紧围绕做好“数字金融”这篇大文章,持续推动数智化转型,积极拥抱大模型带来的变革,不断创新金融服务模式,打造更具竞争力的智慧金融生态,更高效、更智能地服务实体经济。

(责任编辑:卢其龙 CN070)

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