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5🌃各位听众朋友们，晚上好！ 欢迎收听《风火撩银》第10期。在当下科技日新月异的时代，AI 浪潮正以汹涌之势席卷各个行业，其中大模型技术的发展更是成为了焦点中的焦点。看近期引起广大群众关注的DeepSeek，它为什么会一夜之间火遍全球？背后的团队又有什么特点？又将如何应用于银行一线岗位？
相信各位听完本期的播客，会有一定的了解。
在本次播客中，非常荣幸地邀请到了微软人工智能最具价值专家——李佳芮和我们的老朋友银行数字营销操盘手——谭景共同探讨DeepSeek在零售银行中的场景应用。深入分析如何借助AI优化客户服务、营销策略和合规审查，解决客户画像不精准问题，提升内容生产效率及客户互动体验。
🎧我们一同听听他们的见解，深入探索大模型在零售银行领域的无限可能~
【时间戳】
01:38 DeepSeek到底是什么？为什么一夜之间火遍全球？
DeepSeek是一款由深度求索公司开发的大规模语言模型，它在苹果美国地区和中国地区应用商店免费APP下载排行中登顶，并对英伟达股价造成显著影响。
其背后公司原本是一家做量化交易的公司，在大模型热潮中凭借自有资源和创新技术迅速崛起。DeepSeek通过低训练成本、优异的性能以及开源特性，在短短时间内吸引了大量用户，成为增长速度最快的千万级别应用。
06:25 DeepSeek的技术创新具体体现在哪些方面？
DeepSeek在技术上的创新并非颠覆性的底层架构创新，而是针对预训练和推理的优化，尤其在推理层面表现出色，能够重新评估并选择更好的解决方案，实现类似人类思考的逻辑推理和纠错能力。
08:35 DeepSeek团队文化有什么不同？
DeepSeek团队大多数是刚毕业的非海归博士生，小天才们的聚集加华为式的军团作战，再辅以原创精神。
面Deep Seek的团队成员多为天才工程师，他们倾向于从头开始解决问题，从而创造出行业最佳方案。
10:26 AI Agent 在银行场景中的应用情况如何？
在银行场景中，AI Agent 广泛应用在私域营销、合规审核等方面，帮助理财经理解决客户咨询、提供话术策略等实际问题，但大语言模型如deep seek本身并不能直接完成复杂的工作任务，而是作为智能决策的“大脑”，需要与外部世界（如智能体）交互以实现实际操作。
11:53 什么是智能体？智能体有什么特征？智能体在银行和零售行业的创新应用模式？
智能体的核心可以比喻为一个大模型，它不仅仅是理论上的存在，更重要的是如何让这个“脑子”与外部世界进行交互。例如，通过打造大模型驱动的员工，使它们能够真正执行任务并与外部世界进行有效沟通。
聊天机器人是智能体的一种，但AI的应用远不止对话，如数字销售领域。在银行私域场景中利用数字销售，通过AI了解用户信息，提供贴心的理财顾问服务，包括推送适时的生活提醒、回答问题等，进而售卖相关产品和服务。
14:50 腾讯广告在应用AI技术改造业务流程方面有哪些具体案例？
在腾讯广告中，AI技术被应用于批量处理客户线索，通过与广告主互动、激活潜在客户并提供行业资讯等方式唤醒潜在投放者。然后，基于客户活跃程度和画像信息，智能体为广告主做评分，评分高的客户会被转交给销售团队进行线下深度交互。这一过程极大地提高了线索转化率和营销效率。
18:24 经过腾讯广告基于大模型加Agent 的改造之后，这个业务流发生了哪些变化？
在腾讯广告和银行等场景下，通过AI进行销售线索的清洗和评分，以高效筛选出高价值客户。这种策略不仅适用于腾讯广告主的高预算投放，也适用于银行的零售业务中，通过AI分析大量标签数据，精准定位目标客户群体，实现精准营销。
AI系统通过与潜在客户互动，评估其决策能力和潜在预算，从而提高销售跟进的效率和成功率。此外，银行在数字营销过程中，也面临活动内容审核等痛点，显示出AI在业务流程优化中的潜力。
21:58 如何利用DeepSeek和AI Agent 来优化银行追热点的合规审核流程?
针对银行等金融机构在内容审核过程中存在的耗时长、效率低的问题，可以采用AI Agent 技术搭建一个包含五个角色的智能体系统。
其中，“前锋”负责提取非结构化物料的结构化数据，“守门员”负责审查内容是否符合监管要求及消费者保护法，“法官”进行最终审核，“顾问”提供专业意见，“秘书”协助整理和提交审核结果。通过这样的智能体组合，不仅减轻了合规团队的工作负担，也缩短了营销人员等待审核的时间，确保热点内容能及时利用。 解决时效性问题。
28:33 营销领域的痛点之一是什么？如何解决？
营销领域的痛点之一是客户画像不精准，以及静态数据与动态数据融合不及时，导致营销不够精准。
银行系统中存在大量客户静态数据，如年龄、性别和资产规模，以及动态数据，包括交易记录和APP交互活动。由于人才稀缺，手动处理这些数据并保持客户画像精准更新存在困难。通过引入DeepSeek的上下文理解和推理能力，结合本地化部署与知识库，可以实现客户行为动态标签的生成和需求预测。还可以利用大模型实现千人千面的个性化互动，以增强银行与客户的沟通效果，最终实现精准营销。
31:50 通用大模型如何应用于银行一线岗位，如理财经理或客户经理？
通用大模型有局限性，只能解决一些简单的 “玩一玩” 的问题。以银行场景为例，虽然DeepSeek 功能强大，但在实际应用中，比如一线营销，仅靠通用大模型难以满足复杂的业务需求。
对于一线理财人员、客户经理来说，在处理客户异议话术时，只需将自身角色、遇到的问题、客户的反馈等需求表达清楚，deep seek 就能提供一定的帮助。不过，这还不足以让其成为金融销售高手。要想让大模型在金融销售领域发挥更大作用，需要进行工程化改造和搭建本地知识库，获得行业垂直领域的支持。
34:26 大模型能否解决数据孤岛问题并重塑业务流？
AI技术，特别是大模型的出现，为重塑业务流程提供了许多机会，尤其在金融行业，如银行业，AI正逐渐改变传统的业务流程。然而，面对数据孤岛和跨部门协作的问题，大模型并非万能解药。
银行内部各分支、部门间存在数据不统一的问题，同一用户数据可能分散在多个地方，这要求银行内部需要首先进行业务流梳理和数据整合。即使在AGI时代，大模型也无法解决一切问题，特别是需要一线业务人员参与的业务流梳理和数据孤岛问题。大模型的落地应用实际上反推了银行内部的业务流程优化和数据梳理，强调了只有解决了这些问题，AI技术才能更有效地重塑业务流程。
36:17 对于银行客户权益系统复杂难懂的问题，大模型能否提供解决方案？
可以通过构建权益传送门Agent ，利用本地化部署或云端部署方式，结合合规的数据使用方式和知识库，帮助客户更方便地理解和使用银行权益活动。
可以根据客户当前的情况，如金融资产额度，主动提醒客户可以参与的相关活动，并且会提前通知活动时间，让客户更容易获取和参与这些权益。
38:07 这种基于人工智能的交互方式转变会带来怎样的变化？
这种转变将极大地改善银行与客户之间的交互体验，从传统的APP点击操作转变为更便捷高效的对话式交互界面，用户可以通过一句话完成操作，大大提升了用户体验。
39:15 短信营销效果不佳，银行应如何转变线上经营客户的方式？
目前短信营销触达率低，客户不看短信，且发送短信需要花钱，业务下滑明显。
银行应借助企业微信开展数字化私域经营，以此实现金融产品的高效销售。接下来会介绍人工在私域经营中的操作流程，以及 AI 如何助力私域经营，例如通过对客户标签的组合分析来洞察需求，实现精准营销，同时解决高质量内容生产等问题
40:24 银行如何利用AI进行线上客户经营和精准营销？
银行网点离柜率上升，线上经营成为必然。人工处理私域经营时，面对大量客户标签，分类组合困难，像 “女性 30 岁车主代发客户全职太太” 这样的多标签组合，人工筛选出的精准客户数量少，且洞察客户需求全靠人力，效率和精准度都不理想。
借助DeepSeek的逻辑链，对客群标签组合分析，能生成大量精准画像和匹配话术，实现千人千面互动，让客户感受到个性化服务。比如针对不同年龄、性别的客户在保险需求场景下，可生成不同话术。
银行线上经营缺乏吸引客户的内容，客户对单纯产品推广不感兴趣，更爱看有故事性的内容。目前人工生产内容效率低，而 DeepSeek 结合行业知识学习后，能批量生产多种类型内容，并与不同人群包组合，实现精准营销。
59:32 普通人如何训练自己的智能体，特别是在银行一线工作的人群中，是否有可能建立个人知识库？一线人员如何运用AI工具解决实际工作中的问题？
对于普通人而言，直接进行模型训练难度较大且并非必要。智能体搭建相对专业，更适合交给技术公司来完成。可以打开 DeepSeek 与它聊天，在这个过程中清晰地表达自己的需求。持续这样做能从 AI 处获得新知识，这是应用 AI 的基础。
在银行一线人员可以尝试建立个人知识库是可行的，但仅依靠DeepSeek存在一定困难，可借助外部工具链，将个人在营销过程中积累的客户异议处理经验、各类知识等上传到向量数据库，进行向量化处理。之后，每次检索到相关内容便放入上下文，以此优化 AI 的回答效果。此外，银行内部还可区分企业级和个人级知识库，综合运用并设置权重，让 AI 给出更优质的回答。
一线人员在实际工作中，遇到问题时无需过度考虑工程化和提示词等复杂因素，只需把工作中遇到的问题清晰地告知 AI，如客户提出挑战不知如何回应时，直接向 AI 描述情况寻求解决方案。长期使用这种方式，随着对 AI 的熟悉和需求表达的精准化，就能逐渐借助 AI 解决各类工作问题。另外，随着银行对 AI 工具的应用逐渐深入，未来一线人员可能会配备智能助手，智能助手基于对客户的洞察，为一线人员提供管护客户的需求信息、匹配好的营销内容以及应对客户问题的提醒等，辅助一线人员完成营销工作 。
54:49 针对网络错误频发以及DeepSeek部署问题，有何解决方案？
DeepSeek服务器压力大导致卡顿是由于使用人数众多，无需自行部署，因为671B版本的DeepSeek是专为服务器设计的，普通电脑无法部署。用户可以尝试使用云端版DeepSeek或官网上提供的满血版服务，无需自行搭建。
55:54 在银行数字化营销私域经营中，内容如何改进？AI 在其中发挥什么作用？
当前朋友圈和一对一营销多是概率成交，难以精准定位客户需求。客户可分为无需求、明确需求和有潜在需求却不自知三类，其中有潜在需求的客户群体庞大。银行可以利用 DeepSeek 开展财商教育，设计课程体系、在社群互动，挖掘客户潜在需求，实现精准营销。
银行私域经营包含三个关键环节。首先是人群包加内容定策略，AI 能够分析海量客户标签，生成精准人群包，并依据每个包的特性生成相应内容；其次是高质量内容生成，AI 学习内容套路后，结合人群包批量生产短内容，例如朋友圈营销话术，以及长内容，像财商教育课程；最后是线索跟进，当客户出现资产配置需求时，AI 可依据客户线索提供建议，辅助营销人员跟进商机 。
58:57 DeepSeek＋AI 智能体的出现，会对未来人机交互模式产生哪些重大改变？
脑洞大开：未来可能不再需要大量 APP，人们拥有一个 AI Agent 私人助理即可。这个助理能连接银行、生活服务、学习等各领域的Agent ，用户只需告诉它需求和提醒时间，就能满足各种生活需求，极大简化人机交互流程，从图形交互界面转向对话式交互界面。
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主播：谭景
编辑：郑诗婷
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