一、金融行業(yè)

　　1.券商應用案例

　　在金融行業(yè)中，券商面臨著海量的信息處理、復雜的市場分析以及精準的投資決策等挑戰(zhàn)。DeepSeek大模型憑借其強大的自然語言處理能力和數(shù)據(jù)分析能力，為券商在信息檢索、文檔處理、行業(yè)研究及市場分析等多個關(guān)鍵業(yè)務場景提供了創(chuàng)新的解決方案，顯著提升了券商的業(yè)務效率和競爭力。

　　國金證券在信息檢索和文檔處理方面率先引入了DeepSeek大模型。在日常工作中，券商員工需要在大量的研究報告、市場數(shù)據(jù)、法律法規(guī)文件等信息中快速準確地獲取所需內(nèi)容。傳統(tǒng)的檢索方式往往效率低下，難以滿足員工對信息的及時性和準確性需求。國金證券將DeepSeek大模型應用于信息檢索系統(tǒng)后，員工只需輸入簡單的關(guān)鍵詞或問題，模型就能通過強大的語義理解能力，在海量文檔中快速定位相關(guān)信息，并以清晰、有條理的方式呈現(xiàn)給員工。當員工需要查找關(guān)于某一行業(yè)的最新研究報告時，只需輸入行業(yè)名稱和相關(guān)關(guān)鍵詞，DeepSeek大模型就能迅速從眾多報告中篩選出最相關(guān)的內(nèi)容，并提供關(guān)鍵信息摘要，大大節(jié)省了員工的時間和精力。

　　在文檔處理方面，DeepSeek大模型同樣展現(xiàn)出了強大的能力。券商日常會產(chǎn)生大量的文檔，如研究報告、合同協(xié)議、會議紀要等，這些文檔的處理和分析需要耗費大量的人力和時間。國金證券利用DeepSeek大模型對文檔進行自動化處理，模型能夠自動提取文檔中的關(guān)鍵信息，如公司財務數(shù)據(jù)、行業(yè)趨勢分析、風險評估等，并生成結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)表格或摘要。對于一份復雜的研究報告，DeepSeek大模型可以快速識別出報告的核心觀點、主要論據(jù)和結(jié)論，將其轉(zhuǎn)化為易于理解的結(jié)構(gòu)化內(nèi)容，方便員工進行進一步的分析和應用。這不僅提高了文檔處理的效率，還減少了人為錯誤，提升了文檔處理的質(zhì)量。

　　興業(yè)證券則將DeepSeek大模型應用于行業(yè)研究和市場分析領域。在行業(yè)研究中，分析師需要對大量的行業(yè)數(shù)據(jù)、企業(yè)信息、政策法規(guī)等進行深入分析，以挖掘行業(yè)的發(fā)展趨勢和投資機會。興業(yè)證券借助DeepSeek大模型強大的數(shù)據(jù)分析和推理能力，對海量的行業(yè)數(shù)據(jù)進行快速處理和分析。模型可以自動收集和整理行業(yè)相關(guān)的數(shù)據(jù)，包括市場規(guī)模、競爭格局、企業(yè)財務數(shù)據(jù)等，并通過數(shù)據(jù)分析和機器學習算法，預測行業(yè)的未來發(fā)展趨勢。在分析新能源汽車行業(yè)時，DeepSeek大模型可以綜合考慮政策支持、技術(shù)發(fā)展、市場需求等因素，對新能源汽車行業(yè)的未來市場規(guī)模、增長速度、競爭格局等進行預測，為分析師提供有價值的參考依據(jù)。

　　在市場分析方面，DeepSeek大模型能夠?qū)崟r監(jiān)測市場動態(tài)，分析市場行情的變化趨勢，為投資決策提供及時準確的支持。興業(yè)證券利用DeepSeek大模型對股票市場、債券市場、期貨市場等多個金融市場進行實時監(jiān)測和分析。模型可以實時收集市場數(shù)據(jù)，包括股票價格、成交量、債券收益率、期貨合約價格等，并通過數(shù)據(jù)分析和機器學習算法，預測市場行情的變化趨勢。當市場出現(xiàn)異常波動時，DeepSeek大模型能夠及時發(fā)出預警，并分析波動的原因和可能的影響，為投資決策提供重要參考。在股票市場出現(xiàn)大幅下跌時，DeepSeek大模型可以迅速分析下跌的原因，如宏觀經(jīng)濟形勢變化、行業(yè)政策調(diào)整、企業(yè)業(yè)績不及預期等，并預測市場的后續(xù)走勢，幫助投資者及時調(diào)整投資策略，降低投資風險。

　　通過應用DeepSeek大模型，國金證券和興業(yè)證券在業(yè)務效率和競爭力方面取得了顯著的提升。在業(yè)務效率方面，信息檢索和文檔處理的自動化大大節(jié)省了員工的時間和精力，使員工能夠?qū)⒏�多的時間和精力投入到核心業(yè)務中。行業(yè)研究和市場分析的智能化也提高了分析的準確性和效率，為投資決策提供了更及時、更準確的支持。在競爭力方面，通過應用先進的人工智能技術(shù)，兩家券商能夠更好地滿足客戶的需求，提供更優(yōu)質(zhì)的服務，從而在激烈的市場競爭中脫穎而出。

　　2.銀行應用案例

　　銀行作為金融行業(yè)的重要組成部分，在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的浪潮中，積極探索人工智能技術(shù)的應用，以提升服務質(zhì)量、優(yōu)化業(yè)務流程、降低運營成本。DeepSeek大模型憑借其強大的語言理解和推理能力，為銀行在智能問答助手、郵件分類、產(chǎn)品匹配等多個關(guān)鍵業(yè)務場景提供了創(chuàng)新的解決方案，推動了銀行的智能化發(fā)展。

　　郵儲銀行將DeepSeek大模型應用于企業(yè)級多模態(tài)智能問答助手“小郵助手”，實現(xiàn)了多方面的創(chuàng)新突破。在傳統(tǒng)的客服模式中，客戶咨詢問題時，往往需要等待較長時間才能得到準確的回復，而且客服人員的專業(yè)水平參差不齊，難以滿足客戶的多樣化需求�！靶∴]助手”接入DeepSeek大模型后，新增了邏輯推理功能，能夠深入理解客戶問題的含義，準確把握客戶需求。當客戶詢問關(guān)于理財產(chǎn)品的復雜問題時，“小郵助手”可以根據(jù)客戶的風險偏好、投資目標、資金規(guī)模等因素，綜合分析各種理財產(chǎn)品的特點和優(yōu)勢，為客戶提供個性化的投資建議。通過深度分析功能，“小郵助手”能夠精準識別用戶需求，提供個性化和場景化的服務方案。對于有貸款需求的客戶，“小郵助手”可以根據(jù)客戶的信用狀況、收入水平、貸款用途等信息，為客戶推薦合適的貸款產(chǎn)品，并詳細介紹貸款流程、利率等相關(guān)信息。借助DeepSeek大模型的高效推理性能，“小郵助手”加快了響應速度和任務處理效率，大大提升了客戶的滿意度。

　　江蘇銀行通過應用DeepSeek-R1推理模型，實現(xiàn)了郵件分類、產(chǎn)品匹配、交易錄入、估值表解析對賬全鏈路自動化處理，取得了顯著的成效。在傳統(tǒng)的郵件處理方式中，銀行員工需要花費大量時間對郵件進行分類和篩選，以找出與業(yè)務相關(guān)的重要郵件。江蘇銀行利用DeepSeek-R1推理模型對郵件進行自動分類，模型能夠根據(jù)郵件的主題、內(nèi)容、發(fā)件人等信息，準確判斷郵件的類別，如業(yè)務咨詢、客戶投訴、內(nèi)部通知等，并將郵件自動歸類到相應的文件夾中。這大大提高了郵件處理的效率，使員工能夠更快速地找到所需郵件，及時處理業(yè)務。在產(chǎn)品匹配方面，銀行客戶的需求各不相同，如何為客戶精準推薦合適的金融產(chǎn)品是銀行面臨的挑戰(zhàn)之一。江蘇銀行借助DeepSeek-R1推理模型，根據(jù)客戶的基本信息、交易記錄、風險偏好等數(shù)據(jù)，為客戶精準匹配適合的金融產(chǎn)品。當客戶有存款需求時，模型可以根據(jù)客戶的資金規(guī)模、存款期限、預期收益等要求，推薦合適的存款產(chǎn)品；當客戶有投資需求時，模型可以推薦股票、基金、債券等不同類型的投資產(chǎn)品。通過這種方式，江蘇銀行提高了產(chǎn)品推薦的準確性和針對性，提升了客戶的購買意愿和滿意度。

　　在交易錄入和估值表解析對賬方面，江蘇銀行也實現(xiàn)了全鏈路自動化處理。傳統(tǒng)的交易錄入方式需要人工手動輸入大量的交易數(shù)據(jù)，容易出現(xiàn)錯誤，而且效率低下。江蘇銀行利用DeepSeek-R1推理模型，結(jié)合光學字符識別（OCR）技術(shù)，實現(xiàn)了交易數(shù)據(jù)的自動錄入。模型能夠識別交易憑證上的文字信息，將交易數(shù)據(jù)準確無誤地錄入到銀行系統(tǒng)中，大大提高了交易錄入的效率和準確性。在估值表解析對賬方面，銀行每天需要處理大量的估值表，對資產(chǎn)的估值進行核對和調(diào)整。江蘇銀行應用DeepSeek-R1推理模型，實現(xiàn)了估值表的自動解析和對賬。模型能夠快速讀取估值表中的數(shù)據(jù)，與銀行系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)進行比對，自動識別出差異并進行調(diào)整。這一過程大大減少了人工操作的工作量，降低了人為錯誤的風險，提高了估值表解析對賬的效率和準確性。通過應用DeepSeek-R1推理模型，江蘇銀行實現(xiàn)了郵件分類、產(chǎn)品匹配、交易錄入、估值表解析對賬全鏈路自動化處理，識別成功率達90%以上，每天可減少9.68小時工作量，有效提升了銀行的運營效率和服務質(zhì)量。

　　3.保險應用案例

　　保險行業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中，也積極引入人工智能技術(shù)，以提升服務質(zhì)量、優(yōu)化業(yè)務流程、創(chuàng)新產(chǎn)品和服務。DeepSeek大模型憑借其強大的自然語言處理能力和數(shù)據(jù)分析能力，為保險行業(yè)在日程管理、保險銷售方案提供等多個關(guān)鍵業(yè)務場景提供了創(chuàng)新的解決方案，推動了保險行業(yè)的創(chuàng)新和變革。

　　新華保險在內(nèi)部溝通軟件新華e家App中成功接入了DeepSeek-R1和DeepSeek-V3兩款模型產(chǎn)品，打造個人AI助理，為員工提供了高效的日程管理和銷售輔助支持。在日程管理方面，保險銷售人員的工作通常較為繁忙，需要同時處理多個客戶的業(yè)務和各種會議、培訓等活動。傳統(tǒng)的日程管理方式往往依賴人工記錄和提醒，容易出現(xiàn)遺漏和沖突。新華保險的個人AI助理接入DeepSeek模型后，員工只需通過語音或文字輸入日程安排信息，如客戶拜訪時間、會議時間、培訓時間等，AI助理就能自動將這些信息添加到日程表中，并根據(jù)員工的工作習慣和優(yōu)先級，合理安排日程。當有新的日程安排與已有的日程沖突時，AI助理會及時提醒員工，并提供調(diào)整建議。這大大提高了員工的日程管理效率，減少了日程沖突和遺漏的情況，使員工能夠更加合理地安排工作時間，提高工作效率。

　　在銷售輔助支持方面，保險銷售過程中，銷售人員需要根據(jù)客戶的需求和風險狀況，為客戶提供個性化的保險銷售方案。傳統(tǒng)的銷售方式往往依賴銷售人員的經(jīng)驗和知識，難以滿足客戶的多樣化需求。新華保險的個人AI助理借助DeepSeek模型強大的自然語言處理能力和數(shù)據(jù)分析能力，能夠與客戶進行自然流暢的對話，深入了解客戶的需求和風險狀況。當客戶咨詢保險產(chǎn)品時，AI助理可以根據(jù)客戶的年齡、職業(yè)、家庭狀況、收入水平等信息，分析客戶的風險狀況和保險需求，為客戶推薦合適的保險產(chǎn)品，并提供詳細的產(chǎn)品介紹和銷售方案。AI助理還可以根據(jù)客戶的反饋和意見，對銷售方案進行調(diào)整和優(yōu)化，以更好地滿足客戶的需求。通過這種方式，新華保險的銷售人員能夠為客戶提供更加專業(yè)、個性化的服務，提高客戶的購買意愿和滿意度。

　　中國平安也在積極探索DeepSeek大模型在保險行業(yè)的應用。在保險產(chǎn)品創(chuàng)新方面，中國平安利用DeepSeek大模型對大量的保險數(shù)據(jù)進行分析，包括客戶的風險偏好、購買行為、理賠記錄等，挖掘客戶的潛在需求和風險特征，為保險產(chǎn)品的創(chuàng)新提供數(shù)據(jù)支持。通過分析客戶的健康數(shù)據(jù)和生活習慣，中國平安可以開發(fā)出更加個性化的健康保險產(chǎn)品，滿足客戶在不同健康狀況下的保險需求。在客戶服務方面，中國平安將DeepSeek大模型應用于智能客服系統(tǒng)，實現(xiàn)了24小時不間斷服務，快速準確地回答客戶的問題，提高客戶滿意度。當客戶咨詢保險理賠流程、保險條款等問題時，智能客服系統(tǒng)可以通過DeepSeek大模型快速理解客戶的問題，并提供準確的回答和解決方案。在風險管理方面，中國平安利用DeepSeek大模型對保險風險進行評估和預測，通過分析市場數(shù)據(jù)、行業(yè)趨勢、客戶信息等，提前識別潛在的風險，并制定相應的風險防范措施。在車險業(yè)務中，DeepSeek大模型可以根據(jù)車輛的使用情況、駕駛記錄、事故歷史等信息，評估車輛的風險等級，為車險定價提供依據(jù)，同時也可以預測潛在的事故風險，提前采取措施降低風險。

　　通過應用DeepSeek大模型，新華保險和中國平安在保險業(yè)務的多個方面取得了顯著的創(chuàng)新和變革。在服務質(zhì)量方面，通過智能化的日程管理和銷售輔助支持，以及高效的智能客服系統(tǒng)，提高了客戶的滿意度和忠誠度。在業(yè)務流程方面，通過數(shù)據(jù)分析和風險評估，優(yōu)化了保險產(chǎn)品的設計和定價，提高了業(yè)務的效率和盈利能力。在產(chǎn)品和服務創(chuàng)新方面，通過挖掘客戶的潛在需求，開發(fā)出更加個性化的保險產(chǎn)品和服務，滿足了市場的多樣化需求，提升了企業(yè)的市場競爭力。

　　二、醫(yī)療行業(yè)

　　1.醫(yī)院應用案例

　　在醫(yī)療行業(yè)，提升醫(yī)療服務質(zhì)量和效率一直是關(guān)鍵目標。湖南省胸科醫(yī)院通過引入DeepSeek大模型，在多個醫(yī)療場景中取得了顯著成效，為患者提供了更優(yōu)質(zhì)、便捷的醫(yī)療服務。

　　在醫(yī)學科研小助手場景中，外科醫(yī)生將“胸外科無管化手術(shù)病人臨床路徑”方案上傳至基于DeepSeek大模型的“醫(yī)學科研小助手”智能體后，智能體基于模型豐富的知識庫搜索和計算，在短短10多秒鐘內(nèi)就能對文檔內(nèi)容進行深度分析，提供專業(yè)的優(yōu)化方案及建議。這不僅為醫(yī)生節(jié)省了大量查閱資料和分析方案的時間，還能借助大模型的廣泛知識儲備，提供更全面、精準的臨床路徑建議，有助于提高手術(shù)成功率和患者康復效果。

　　在結(jié)核病感染風險自測評估方面，湖南省胸科醫(yī)院將DeepSeek大模型運用到公共衛(wèi)生領域，開發(fā)了結(jié)核病感染風險自測評估程序。該程序利用大模型對大量的結(jié)核病相關(guān)數(shù)據(jù)進行分析，包括患者的癥狀、病史、接觸史、檢測結(jié)果等，結(jié)合先進的數(shù)據(jù)分析算法和機器學習模型，能夠準確預測結(jié)核病的流行趨勢。通過對這些數(shù)據(jù)的綜合分析，程序可以為個人提供個性化的結(jié)核病感染風險評估，幫助人們及時了解自己的健康狀況，采取相應的預防措施。這對于改善結(jié)核病監(jiān)測，優(yōu)化公共衛(wèi)生政策具有重要意義，有助于提高結(jié)核病的防控效果，減少疾病的傳播。

　　病歷質(zhì)控管理是醫(yī)療服務中的重要環(huán)節(jié)，直接關(guān)系到醫(yī)療質(zhì)量和患者安全。湖南省胸科醫(yī)院利用DeepSeek大模型對病歷進行智能分析，能夠快速準確地識別病歷中的錯誤、遺漏和不規(guī)范之處。模型通過對大量病歷數(shù)據(jù)的學習，掌握了病歷書寫的規(guī)范和標準，能夠?qū)Σ�歷中的內(nèi)容進行自動審核。對于病歷中的診斷描述不清晰、檢查項目遺漏、用藥劑量錯誤等問題，DeepSeek大模型能夠及時發(fā)現(xiàn)并給出提示，幫助醫(yī)生及時糾正，提高病歷的質(zhì)量。這有助于確保醫(yī)療記錄的準確性和完整性，為醫(yī)療糾紛的防范、醫(yī)保報銷的審核以及醫(yī)學研究提供可靠的數(shù)據(jù)支持。

　　通過在這些場景中的應用，DeepSeek大模型有效提升了湖南省胸科醫(yī)院的醫(yī)療服務質(zhì)量和效率。在醫(yī)學科研方面，為醫(yī)生提供了有力的輔助工具，促進了科研成果的轉(zhuǎn)化和應用；在公共衛(wèi)生領域，為結(jié)核病的防控提供了科學依據(jù)，有助于降低疾病的發(fā)生率；在病歷質(zhì)控管理方面，提高了病歷的質(zhì)量，保障了醫(yī)療安全。這些應用不僅使患者受益，也為醫(yī)院的可持續(xù)發(fā)展提供了強大動力。

　　2.醫(yī)療企業(yè)應用案例

　　在醫(yī)療企業(yè)領域，DeepSeek大模型同樣發(fā)揮著重要作用，推動著醫(yī)療企業(yè)在藥物研發(fā)和疾病診斷等方面的創(chuàng)新與發(fā)展。

　　在藥物研發(fā)過程中，傳統(tǒng)的研發(fā)方式往往需要耗費大量的時間和資金，且成功率較低。醫(yī)療企業(yè)利用DeepSeek大模型強大的數(shù)據(jù)分析和預測能力，能夠加速藥物研發(fā)的進程。DeepSeek大模型可以對海量的生物醫(yī)學數(shù)據(jù)進行分析，包括基因數(shù)據(jù)、蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)、藥物分子數(shù)據(jù)等，挖掘這些數(shù)據(jù)之間的潛在關(guān)系和規(guī)律。通過對基因數(shù)據(jù)的分析，模型可以預測某種疾病的發(fā)病機制，從而為藥物研發(fā)提供靶點；通過對藥物分子數(shù)據(jù)的分析，模型可以預測藥物的療效和副作用，篩選出更有潛力的藥物分子。這大大減少了藥物研發(fā)過程中的盲目性，提高了研發(fā)效率，降低了研發(fā)成本。

　　在疾病診斷方面，醫(yī)療企業(yè)借助DeepSeek大模型實現(xiàn)了更精準、高效的診斷。通過整合患者的多種醫(yī)療數(shù)據(jù)，如病歷、影像、檢驗報告等，DeepSeek大模型能夠進行綜合分析，輔助醫(yī)生做出更準確的診斷。在腫瘤診斷中，模型可以對醫(yī)學影像進行分析，識別腫瘤的位置、大小、形態(tài)等特征，結(jié)合患者的病史和其他檢查結(jié)果，判斷腫瘤的良惡性，為醫(yī)生提供診斷建議。這有助于早期發(fā)現(xiàn)疾病，提高治療效果，減少患者的痛苦和醫(yī)療費用。

　　例如，某醫(yī)療企業(yè)利用DeepSeek大模型開發(fā)了一款智能診斷系統(tǒng)，該系統(tǒng)可以快速分析患者的各種醫(yī)療數(shù)據(jù)，為醫(yī)生提供初步的診斷意見。在實際應用中，該系統(tǒng)大大縮短了診斷時間，提高了診斷的準確性，受到了醫(yī)生和患者的廣泛好評。這不僅提升了醫(yī)療企業(yè)的產(chǎn)品競爭力，也為患者帶來了更好的醫(yī)療體驗。

　　三、物流行業(yè)

　　隨著物流行業(yè)的快速發(fā)展，提升效率和降低成本成為企業(yè)競爭的關(guān)鍵。順豐同城作為物流行業(yè)的重要參與者，率先接入DeepSeek大模型，旨在借助其強大的智能分析能力，實現(xiàn)物流業(yè)務的智能化升級。

　　順豐同城接入DeepSeek大模型有著明確的背景和目的。在物流行業(yè)競爭日益激烈的背景下，客戶對物流服務的時效性、準確性和個性化要求越來越高。傳統(tǒng)的物流運營模式難以滿足這些需求，需要借助先進的技術(shù)手段進行優(yōu)化。DeepSeek大模型以其強大的自然語言處理、數(shù)據(jù)分析和推理能力，為順豐同城提供了實現(xiàn)智能化運營的可能。通過接入DeepSeek大模型，順豐同城希望能夠更精準地理解用戶需求，優(yōu)化配送流程，提高運營效率，降低成本，從而提升自身在市場中的競爭力。

　　在實際應用中，DeepSeek大模型在多個方面助力順豐同城提升運營效率。在智能業(yè)務規(guī)劃方面，模型可以分析歷史訂單數(shù)據(jù)、市場趨勢、用戶需求等信息，預測不同區(qū)域、不同時間段的訂單量，幫助順豐同城合理安排運力和資源，制定更科學的業(yè)務計劃。通過對歷史訂單數(shù)據(jù)的分析，模型可以發(fā)現(xiàn)某些區(qū)域在特定時間段內(nèi)訂單量會出現(xiàn)高峰，順豐同城可以提前調(diào)配更多的騎手和車輛，以應對高峰需求，避免出現(xiàn)運力不足的情況。

　　在騎手融合調(diào)度和智能訂單分發(fā)方面，DeepSeek大模型發(fā)揮了關(guān)鍵作用。模型可以實時獲取騎手的位置、狀態(tài)、配送能力等信息，結(jié)合訂單的要求和實時路況，實現(xiàn)訂單與騎手的最優(yōu)匹配。當有新訂單產(chǎn)生時，模型會根據(jù)騎手的當前位置、預計完成當前任務的時間、訂單的緊急程度等因素，快速選擇最合適的騎手接單，確保訂單能夠及時送達。同時，模型還可以根據(jù)實時路況，為騎手規(guī)劃最優(yōu)的配送路線，避免擁堵，提高配送效率。