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| 編輯推薦： |
（1）作者实战背景硬：深耕银行20余年，曾任北京银行总行审贷官10年+，主导3家持牌消金风控搭建，培训1000+银行的3万余人。
（2）内容覆盖极全面：覆盖超过15大核心业务领域，拆解500+银行典型场景，从战略到实操无死角。
（3）实战落地性极强：首创“三板斧”提示词方法论，配套10+工具组合方案，每个场景都提供“提示词+工具使用+业务实操”的零门槛方案。
（4）读者对象广泛：兼顾中小行与大行需求，为战略层、管理层、执行层设计差异化阅读路径。
（5）合规防控贯穿全程：衔接监管政策，提供AI幻觉、Deepfake治理方案，关键场景嵌入合规校验规则。
（6）兼顾当下与未来：既讲当前实操，也预判2030年后“人机共生”趋势，覆盖前沿技术应用可能。
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| 內容簡介： |
这是一本面向银行业所有从业者的全场景AI实战指南，它直击AI时代各种银行业务的痛点，提供“提示词技术+工具使用+业务实操”三位一体的AI实战路径，旨在帮助银行人摆脱重复劳动、应对“AI 平权”带来的职业颠覆，实现从“流程执行”向“价值创造”的转型。
作者深耕银行业20余年，本书是他多年银行业务实战经验、为1000余家银行的30000余人提供培训和咨询的经验、深度的DeepSeek等AI工具的使用经验三者的融合，具有非常强的针对性和实用性，得到了10余位金融领域专家的一致好评和推荐。
在银行业面临客户“代际变革”、竞争“跨界打击”和监管“数字规制”三重倒逼机制的当下，本书以 DeepSeek 核心能力为基座，构建“技术原理 + 场景落地 + 工具赋能”的立体化知识体系，深度解析银行 AI 应用全链路方法论，覆盖对公零售、风控营销、财富管理、智能客服等超过15大类银行核心场景，详解 500+典型场景的 AI 实战路径。
本书分为上下两册，一共19章，上册为第1~9章，下册为10-19章。掌握本书内容，你将收获以下价值：
（1）根除行业痼疾：揭示 AI 驱动下银行业从“效率革命”到“人机共生”的五阶段进化路径，阐述银行业从“流程执行”向“价值创造”的转型逻辑。
（2）掌握核心能力：详解 DeepSeek 在银行场景的五大核心能力（智能服务中枢、合规风控体系、业务决策引擎、数据管理体系、开放银行生态）及应用实践。
（3）实现高效协作：学习作者独创的“三板斧”提示词方法论（角色+任务+追问、复盘优化、自生成框架），实现银行业务人员零门槛人机高效协作。
（4）覆盖全场景实战：聚焦银行各项业务数智化转型痛点，提供对公业务、零售业务、普惠金融、财富管理、授信审批、贷后管理等超过15大类核心业务的AI实战方法。
（5）坚守合规底线：强调合规与风险防控，提供银行场景 AI 幻觉治理体系，确保技术应用符合各种监管要求。
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| 關於作者： |
吴燕克（笔名：吴易璋）
资深金融风控专家，深耕银行领域20余年，曾担任北京银行总行专职审贷官10年以上，参与设立3家持牌消费金融公司并负责风控工作，分别是北银消费金融有限公司风控负责人、海尔消费金融有限公司风险总监和蒙商消费金融有限公司风险总监。1998年毕业于山西财经大学国际金融专业，现为山西财经大学金融学院金融专业硕士研究生校外导师。
银行数字化转型和风控领域的资深培训专家和咨询顾问，11年时间，已累计为国内1000余家银行三万余人做过培训与咨询，包括国有六大行总分行、十二家股份制银行总分行、部分城商行与农商行等，主要讲授消费金融、互联网贷款、银行数字化风控与银行数字化转型等热点内容。2025年2月开始，密集为全国各地不同类型的银行讲述DeepSeek赋能银行课程，广受好评，培训项目持续增加中。
畅销书《银行数字化风控：业务与实践》作者。
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| 目錄：
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目录
前言
第1章 AI进化与银行业发展1
1.1 银行业AI进化五部曲：从效率革命到人机共生2
1.1.1 效率革命：自动化时代的银行业涅槃（1980—2000年）3
1.1.2 数据价值觉醒：精准营销的黄金十年（2010—2020年）4
1.1.3 感官革命：智能银行的体验重构（2020—2025年）4
1.1.4 自动驾驶：银行业智能升维战（2025—2030年）5
1.1.5 人机共生：银行业的终极命题（2030年以后）6
1.2 银行AI实践全景图6
1.2.1 支付清算领域的智能进化7
1.2.2 信贷风控的认知革命10
1.2.3 客户服务的交互革命13
1.2.4 精准营销的智能突破16
1.2.5 运营管理的数智跃迁18
1.3 银行业AI应用面临的挑战与应对措施21
1.3.1 数据治理要求21
1.3.2 技术实施门槛22
1.3.3 价值评估标准23
1.4 监管部门对于银行业AI应用的态度23
1.4.1 政策支持与鼓励创新24
1.4.2 数据安全与隐私保护25
1.4.3 风险防控与合规管理25
1.4.4 透明监管与技术创新结合25
1.4.5 行业自律与生态建设26
1.5 本章小结26
第2章 DeepSeek赋能银行场景27
2.1 DeepSeek核心能力解析28
2.1.1 智能银行服务中枢28
2.1.2 合规风控体系30
2.1.3 业务决策引擎31
2.1.4 数据管理体系32
2.1.5 开放银行生态33
2.2 银行场景应用实践34
2.2.1 智慧网点升级34
2.2.2 零售银行转型35
2.2.3 对公业务智能化36
2.2.4 跨境金融创新37
2.2.5 普惠金融深化38
2.3 银行场景AI幻觉治理体系40
2.3.1 智慧网点交互可信化40
2.3.2 零售服务决策可解释性41
2.3.3 对公业务风险穿透管理42
2.3.4 跨境金融可信化建设43
2.3.5 普惠金融精准化控制44
2.4 DeepSeek与Deepfake44
2.4.1 Deepfake技术解析与威胁45
2.4.2 银行针对Deepfake的防御体系46
2.4.3 DeepSeek反伪造技术实践47
2.4.4 未来挑战与应对方式48
2.5 本章小结49
第3章 DeepSeek银行业务场景提示词51
3.1 DeepSeek常用提示词52
3.1.1 万能提问模板52
3.1.2 结构化提示词：CO-STAR模板53
3.1.3 银行业务场景主流提示词55
3.2 银行人必懂：提示词三大核心设计原则57
3.3 银行人必知：提示词五大陷阱57
3.4 银行人必会：“三板斧”提示词59
3.4.1 第一板斧：快速上手ABC61
3.4.2 第二板斧：复盘100遍62
3.4.3 第三板斧：让DeepSeek自己生成提示词62
3.5 DeepSeek对“三板斧”的评价66
3.6 DeepSeek+AI工具链70
3.6.1 DeepSeek及AI工具的安装与配置70
3.6.2 DeepSeek+GitMind：一键生成思维导图70
3.6.3 DeepSeek+Kimi：一键生成PPT71
3.6.4 DeepSeek+Napkin：一键文变图78
3.6.5 DeepSeek+ioDraw：一键生成流程图84
3.6.6 DeepSeek+WPS：一键排版84
3.6.7 DeepSeek+ima：一键创建个人知识库85
3.6.8 DeepSeek+HTML：一键绘制高质量图表95
3.6.9 DeepSeek+即梦AI：一键生成海报与短视频97
3.6.10 DeepSeek+ChatExcel：一键完成数据分析101
3.7 本章小结103
第4章 DeepSeek对公业务场景应用104
4.1 对公客户营销与拓展105
4.1.1 战略客户分层管理106
4.1.2 行业生态圈营销111
4.1.3 公私联动交叉销售112
4.1.4 场景化批量获客112
4.1.5 数据驱动的精准营销113
4.1.6 对公客户营销场景清单114
4.2 对公金融产品综合服务114
4.2.1 供应链金融方案定制115
4.2.2 数字化支付结算116
4.2.3 综合融资方案制定116
4.2.4 企业年金与员工福利计划管理117
4.2.5 现金管理产品组合设计118
4.2.6 对公金融产品综合服务场景清单118
4.3 尽职调查报告撰写119
4.3.1 行业与市场分析119
4.3.2 财务与非财务风险评估120
4.3.3 合规与反洗钱审查121
4.3.4 ESG专项评估122
4.3.5 客户关联网络分析122
4.3.6 尽职调查场景清单123
4.4 企业财务报表分析123
4.4.1 现金流预测与压力测试124
4.4.2 财务比率同业对比125
4.4.3 表外负债与或有风险识别125
4.4.4 财务舞弊预警126
4.4.5 并购重组专项分析127
4.4.6 财务分析场景清单127
4.5 授信审批管理128
4.5.1 实施差异化授信129
4.5.2 动态调整行业限额129
4.5.3 绿色信贷专项审批130
4.5.4 审批流程线上化131
4.5.5 联合授信管理131
4.5.6 授信审批场景清单132
4.6 贷后管理132
4.6.1 风险预警信号监控133
4.6.2 资金用途穿透式核查134
4.6.3 抵质押物动态估值134
4.6.4 交叉违约条款执行135
4.6.5 行业风险联动管理136
4.6.6 贷后管理场景清单136
4.7 供应链金融137
4.7.1 核心企业信用穿透137
4.7.2 数字仓单融资138
4.7.3 跨境供应链服务139
4.7.4 绿色供应链认证139
4.7.5 反向保理动态定价140
4.7.6 供应链金融场景清单141
4.8 跨境金融服务141
4.8.1 汇率避险工具组合142
4.8.2 跨境双向资金池搭建142
4.8.3 海关数据直连通关143
4.8.4 境外发债资金回流144
4.8.5 RCEP区域服务专案设计144
4.8.6 跨境金融场景清单145
4.9 现金管理145
4.9.1 智能资金归集146
4.9.2 流动性预测引擎搭建147
4.9.3 支付工厂对接147
4.9.4 跨境本外币池设计148
4.9.5 虚拟账户分层管理149
4.9.6 现金管理场景清单149
4.10 贸易融资150
4.10.1 电子信用证区块链化151
4.10.2 跨境赊销风险缓释151
4.10.3 自贸区离岸转手买卖方案设计152
4.10.4 绿色贸易融资152
4.10.5 数字提单质押融资153
4.10.6 贸易融资场景清单154
4.11 反洗钱管理154
4.11.1 受益所有人穿透识别155
4.11.2 交易链智能追踪156
4.11.3 高风险客户增强尽调156
4.11.4 可疑交易模型迭代157
4.11.5 监管报送自动化158
4.11.6 反洗钱场景清单158
4.12 账户管理159
4.12.1 账户分类分级管控159
4.12.2 印鉴数字化管理160
4.12.3 异常账户行为监测160
4.12.4 账户全生命周期管理161
4.12.5 集团账户信息视图搭建162
4.12.6 账户管理场景清单162
4.13 本章小结163
第5章 DeepSeek个人金融场景应用164
5.1 住房按揭贷款165
5.1.1 首套房贷款166
5.1.2 二手房按揭贷款168
5.1.3 公积金组合贷款169
5.1.4 利率调整服务169
5.1.5 线上预审与智能还款170
5.1.6 住房按揭贷款场景清单171
5.2 数字人民币推广171
5.2.1 数字钱包开立与升级172
5.2.2 智能合约应用172
5.2.3 跨境支付与硬钱包管理173
5.2.4 民生缴费173
5.2.5 绿色金融（个人碳账户）174
5.2.6 数字人民币推广场景清单175
5.3 消费贷款175
5.3.1 装修、教育、医疗分期贷款175
5.3.2 线上信用贷176
5.3.3 联合品牌消费分期177
5.3.4 薪资预支服务178
5.3.5 消费贷款场景清单178
5.4 信用卡179
5.4.1 联名卡与主题卡179
5.4.2 虚拟信用卡180
5.4.3 账单分期与灵活还款181
5.4.4 跨境消费返现181
5.4.5 信用卡场景清单182
5.5 征信服务182
5.5.1 征信异议处理183
5.5.2 信用报告解读184
5.5.3 信用教育指导184
5.5.4 征信服务场景清单185
5.6 留学金融185
5.6.1 留学贷款186
5.6.2 外汇兑换与跨境汇款187
5.6.3 留学保证金证明187
5.6.4 海外账户开立188
5.6.5 留学金融场景清单188
5.7 移动支付189
5.7.1 数字人民币支付190
5.7.2 二维码聚合支付190
5.7.3 无感支付191
5.7.4 跨境钱包互联191
5.7.5 移动支付全流程场景清单192
5.8 养老金192
5.8.1 个人养老金193
5.8.2 养老金代发服务194
5.8.3 养老金融合服务194
5.8.4 养老金账户场景清单195
5.9 贵金属投资195
5.9.1 实物贵金属销售196
5.9.2 账户贵金属交易197
5.9.3 积存金定投197
5.9.4 贵金属投资场景清单198
5.10 私人银行198
5.10.1 家族信托与财富传承199
5.10.2 全球资产配置200
5.10.3 艺术品投资顾问200
5.10.4 私人银行场景清单201
5.11 个人理财201
5.11.1 智能投顾202
5.11.2 结构性存款203
5.11.3 养老理财试点203
5.11.4 个人理财全流程场景清单204
5.12 汽车金融204
5.12.1 新能源汽车贷205
5.12.2 二手车金融206
5.12.3 经销商合作分期206
5.12.4 汽车金融场景清单207
5.13 个贷催收207
5.13.1 住房按揭贷款催收208
5.13.2 消费贷款催收208
5.13.3 信用卡逾期催收209
5.13.4 留学贷款专项催收210
5.13.5 数字人民币贷款催收210
5.13.6 智能催收系统应用211
5.13.7 法律诉讼支持211
5.13.8 债务重组协商212
5.13.9 委外催收管理213
5.13.10 征信联动213
5.13.11 个贷催收全流程场景清单214
5.14 本章小结214
第6章 DeepSeek普惠金融场景应用215
6.1 银税互动216
6.1.1 数据授权管理217
6.1.2 模型迭代222
6.1.3 贷后监控222
6.1.4 银税互动场景清单223
6.2 知识产权质押223
6.2.1 专利动态监控224
6.2.2 评估争议225
6.2.3 质物置换225
6.2.4 知识产权质押场景清单226
6.3 信用村建设226
6.3.1 数据更新227
6.3.2 异议处理228
6.3.3 信用修复228
6.3.4 信用村建设场景清单229
6.4 农业供应链金融229
6.4.1 订单核验230
6.4.2 保险理赔230
6.4.3 主体准入231
6.4.4 农业供应链场景清单232
6.5 创业担保贷款232
6.5.1 贴息追溯232
6.5.2 代偿追偿233
6.5.3 创业孵化234
6.5.4 创业担保贷款场景清单235
6.6 移动支付推广235
6.6.1 机具巡检236
6.6.2 商户培训236
6.6.3 案例库237
6.6.4 移动支付推广场景清单237
6.7 收单业务238
6.7.1 商户资质核验239
6.7.2 交易风险实时监控239
6.7.3 终端设备全生命周期管理240
6.7.4 手续费智能结算240
6.7.5 商户交易纠纷处理241
6.7.6 收单业务场景清单242
6.8 个体工商户信贷242
6.8.1 流水验证242
6.8.2 人脸数据治理243
6.8.3 平台数据整合244
6.8.4 个体工商户信贷场景清单245
6.9 本章小结245
第7章 DeepSeek信贷审查审批场景应用246
7.1 行业风险预警247
7.1.1 供应链稳定性评估248
7.1.2 技术专利风险评估257
7.1.3 环保设备合规审查257
7.1.4 行业风险预警场景清单258
7.2 押品重估258
7.2.1 租赁合同真实性核查259
7.2.2 区域规划变动影响评估259
7.2.3 特殊业态风险溢价260
7.2.4 押品重估场景清单261
7.3 关联交易风险管理261
7.3.1 海外关联方识别261
7.3.2 供应链金融关联交易监测262
7.3.3 员工持股排查263
7.3.4 关联交易风险管理场景清单263
7.4 财务造假风险识别264
7.4.1 海外收入真实性验证265
7.4.2 关联方交易价格公允性分析265
7.4.3 存货异常增长排查266
7.4.4 财务造假风险识别场景清单267
7.5 现金流预测267
7.5.1 季节性行业现金流适配性分析267
7.5.2 重大投资支出压力测试268
7.5.3 或有负债触发情景模拟269
7.5.4 现金流预测场景清单269
7.6 担保圈风险管理270
7.6.1 上市公司股票质押担保估值270
7.6.2 担保圈风险传染路径可视化271
7.6.3 建立担保物快速处置通道272
7.6.4 担保圈管理场景清单273
7.7 环保合规审查273
7.7.1 环境信息披露真实性核查273
7.7.2 碳配额质押风险管理274
7.7.3 监控环保技术升级资金挪用风险275
7.7.4 环保合规审查场景清单276
7.8 集团客户授信管理276
7.8.1 境外子公司国别风险叠加277
7.8.2 关联交易资金闭环监控277
7.8.3 表外理财业务并表处理278
7.8.4 集团客户授信管理场景清单278
7.9 跨境贷款279
7.9.1 跨境担保品法律效力审查280
7.9.2 反洗钱制裁名单实时筛查280
7.9.3 本外币错配风险对冲281
7.9.4 跨境贷款场景清单281
7.10 贷后预警282
7.10.1 供应链金融下游集中度预警283
7.10.2 实际控制人舆情监控283
7.10.3 跨境资金异常流动监测284
7.10.4 贷后预警场景清单284
7.11 本章小结285
第8章 DeepSeek风险合规场景应用286
8.1 反欺诈监测287
8.1.1 虹膜/静脉辅助验证288
8.1.2 口罩/墨镜遮挡下的活体检测294
8.1.3 设备指纹关联验证294
8.1.4 动态光场防御295
8.1.5 老年客户面容识别295
8.1.6 反欺诈监测场景清单296
8.2 反洗钱监测296
8.2.1 跨境电商“9710”模式资金流监测297
8.2.2 预付卡套现识别298
8.2.3 慈善资金流向监控299
8.2.4 离岸交易穿透分析299
8.2.5 农产品交易白名单管理300
8.2.6 反洗钱监测场景清单300
8.3 柜面业务操作风险管理301
8.3.1 司法查冻扣业务双人复核301
8.3.2 同业账户开立核验302
8.3.3 代客操作风险录音录像回溯303
8.3.4 外拓设备远程管控303
8.3.5 贵金属押运监控304
8.3.6 柜面业务操作风险管理场景清单304
8.4 监管数据报送治理305
8.4.1 理财资金投向穿透管理306
8.4.2 委托贷款关联校验306
8.4.3 票据生命周期追踪管理307
8.4.4 信用卡分期手续费分摊计算307
8.4.5 联合贷款份额比例校核308
8.4.6 监管数据报送场景清单309
8.5 制裁合规管理309
8.5.1 多语种转译检测310
8.5.2 SWIFT报文完整性验证311
8.5.3 船舶/飞机等移动载体注册地筛查311
8.5.4 战乱地区医疗物资支付绿色通道312
8.5.5 受控物项HS编码智能解析313
8.5.6 制裁合规管理场景清单313
8.6 信息科技风险管理314
8.6.1 合作伙伴沙盒环境敏感数据隔离314
8.6.2 物联网设备SIM卡通信加密315
8.6.3 生物特征数据本地化存储方案316
8.6.4 联盟链节点准入CA证书管理316
8.6.5 量子通信抗暴力破解测试317
8.6.6 信息科技风险管理场景清单318
8.7 外包风险管理318
8.7.1 云服务商跨AZ容灾演练验收319
8.7.2 催收机构合规话术AI质检320
8.7.3 系统开发商代码安全左移审计321
8.7.4 驻场人员生物特征门禁管理321
8.7.5 备品备件供应商国产化率管理322
8.7.6 外包风险管理场景清单323
8.8 员工异常行为排查323
8.8.1 理财经理代客保管UKey监测324
8.8.2 信贷客户经理过度消费识别324
8.8.3 关键岗位异常休假预警325
8.8.4 外包人员携带设备电磁检测326
8.8.5 亲属账户资金异动关联分析326
8.8.6 员工异常行为排查场景清单327
8.9 流动性风险管理327
8.9.1 地方政府专项债集中兑付冲击模拟328
8.9.2 结构性存款集中赎回压力测算329
8.9.3 同业存单发行失败应急融资329
8.9.4 支付机构备付金集中赎回预案330
8.9.5 绿色金融债提前回售冲击评估330
8.9.6 流动性风险管理场景清单331
8.10 声誉风险管理331
8.10.1 仿冒App/钓鱼网站全网扫查332
8.10.2 客户投诉升级预判333
8.10.3 理财产品净值波动情绪监测333
8.10.4 分支机构宣传地理围栏管理334
8.10.5 境外媒体不实报道跨境追踪335
8.10.6 声誉风险管理场景清单335
8.11 消费者权益保护管理336
8.11.1 老年客户专属产品冷静期设置336
8.11.2 学生群体诱导性话术过滤337
8.11.3 LPR利率展示规范性校验338
8.11.4 历史业绩展示回溯周期管控338
8.11.5 免责条款可读性Flesch测试339
8.11.6 消费者权益保护管理场景清单339
8.12 本章小结340
第9章 DeepSeek内控审计场景应用341
9.1 信息系统审计342
9.1.1 特权账户分级管控审计343
9.1.2 批量操作分类监控审计347
9.1.3 数据库变更应急审计348
9.1.4 变更窗口期例外审计349
9.1.5 信息系统审计场景清单349
9.2 信贷资金流向审计350
9.2.1 贷前合同交叉验证350
9.2.2 贷中支付路径监测351
9.2.3 贷后资金回流预警352
9.2.4 关联方穿透审计352
9.2.5 信贷资金流向审计场景清单353
9.3 员工异常行为审计353
9.3.1 非官方渠道销售监测354
9.3.2 客户资金异动关联355
9.3.3 投诉工单聚类分析355
9.3.4 员工社交图谱分析356
9.3.5 员工异常行为审计清单357
9.4 外包管理审计357
9.4.1 准入资质动态核查357
9.4.2 服务过程穿透监控358
9.4.3 退出交接合规审计359
9.4.4 供应商压力测试360
9.4.5 外包管理审计场景清单360
9.5 监管政策落实审计360
9.5.1 制度更新时效检查361
9.5.2 培训效果验证审计362
9.5.3 系统改造合规测试363
9.5.4 政策知识库应用审计363
9.5.5 监管政策落实审计场景清单364
9.6 数据治理审计364
9.6.1 元数据血缘分析365
9.6.2 SQL脚本合规检查366
9.6.3 报送文件智能预审366
9.6.4 数据质量责任追溯367
9.6.5 整改效果持续跟踪368
9.6.6 数据治理审计场景清单368
9.7 本章小结369
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前言
为什么要写这本书
距拙作《银行数字化风控：业务与实践》出版已经3年有余，银行业数字化转型也早已进入深水区。然而书中提到的金融科技“让银行业更简单，让银行人更轻松”的愿景，在绝大多数银行并未真正实现。同时，在这几年给银行人培训的过程中，我也很无奈地发现，银行业的加班文化早已成为行业痼疾。
清晨七点的打卡、深夜十点灯火通明的办公室、周末无休的报表系统—这些场景在银行网点中司空见惯。某股份制银行2025年工作日志显示，基层员工日均处理系统操作达47项，涉及12个独立平台，其中11个平台需手工录入数据，甚至有柜员因连续操作触发系统防疲劳警报。更令人震惊的是，某省会城市支行监控数据显示，现金区员工日均站立服务时长超6小时，期间平均每9分钟就要完成一次“系统录入-客户沟通-凭证打印”的循环操作。调查还发现，该行38%的受访柜员存在腱鞘炎、腰椎间盘突出等职业病，部分员工因长期憋尿导致泌尿系统疾病。
尽管“数字化转型”已提出十余年，但许多银行的变革仍停留在表面。例如，某农商行信贷管理系统要求客户经理手工填写114项字段，其中“企业实际控制人二表姐联系电话”等无效字段占比达23%；某城商行反洗钱系统每天产生3000条可疑交易预警，但90%的预警因无法由系统智能研判而仍需人工复核。更讽刺的是，某些银行的“数字化”反而让工作更复杂。例如，某国有大行的对公开户流程需在3个系统间跳转16次界面，客户等待时长从纸质时代的45分钟延长至78分钟。
归根结底，出现这些问题的原因，仍在于技术与业务的脱节，在于监管机构屡次指出的“业技不融合”。某第三方机构调研显示，银行科技部门编制的需求文档中，仅42%的字段定义与业务部门的实际需求吻合；某省联社开发的移动展业系统，因强制要求上传9个角度的抵押物照片（含3个高空俯拍视角），导致客户经理不得不携带无人机开展尽调；因银行管理层追逐“区块链”“元宇宙”等概念，某城商行耗资800万元建设的“虚拟营业厅”上线3个月，日均访问量不足10人次。
其中，中小银行的困境尤为突出。某西部城商行科技投入清单显示，在每年2800万元的IT预算中，62%用于监管合规系统升级，23%用于核心系统维护，仅剩15%可投入创新领域。在其科技部7人团队中，5人专职负责中国人民银行EAST4.0数据报送，2人负责处理上级机构的现场检查整改。该行在试图引入某头部科技公司的解决方案时发现，仅系统对接的商务谈判周期就需要4个月，超过其科技预算年度决策周期。
2025年，DeepSeek横空出世，为银行业带来转机。例如，某东部农商行在WPS中嵌入DeepSeek模块后，授信合同审查实现了“三重穿透”：条款合规性检查穿透至最高人民法院司法解释第一百八十九条第三款，关联交易识别穿透至股权结构第五层控制人，财务数据勾稽穿透至增值税发票号与物流单匹配，审查时间从8小时缩短至40分钟，关键条款遗漏率从12%降至2%。
更值得关注的是技术变革带来的“AI平权”效应。自2025年2月始，笔者就奔波于长城内外、大江南北，为银行培训AI应用。从东北三省到西南边陲，从国有银行的总、分行到县级农商行乃至村镇银行，从零售业务到对公业务，从科技金融、绿色金融到普惠金融、养老金融，所有的银行人、所有的银行业务，在DeepSeek等AI工具的应用中，又站在了同一起跑线上。参与培训人数最多的一家城商行，实现了线下400人、线上2000人同步参与。
这些实践揭示的真相，在技术哲学层面呼应了克莱顿·克里斯坦森的“颠覆性创新”理论—真正的变革，往往始于被忽视的低端市场。从某种程度上讲，银行人已经或将要被划分成两大类：会用AI 的和不会用AI的。
当下，银行业面临的转型压力，源于三重倒逼机制的叠加影响。
一是客户维度的“代际变革”。“Z世代”客户在短视频平台完成金融启蒙，他们期待的服务是“刷脸开户-智能匹配-无感授信”的丝滑体验。据某互联网银行最新数据，“95后”客户中途放弃办理业务的主因有三个：身份验证步骤超过两步（占41%），需要提交纸质材料（占33%）以及人工审核等待时间超10分钟（占26%）。
二是竞争维度的“跨界打击”。某头部电商平台推出“供应链金融API”，可将其平台内商家的经营数据实时转化为授信依据，实现“秒级放款”，这直接导致某城商行的小微客户流失率季度环比上升19%。
三是监管维度的“数字铁幕”。中国人民银行发布的《金融科技发展规划（2022—2025年）》明确要求，到2025年主要业务线上化率需达到99%，自动化审批率超过80%。某东部农商行因未能按期完成信贷全流程数字化改造，2024年被监管暂停新业务准入资格3个月。
在此背景下，银行面临的选择不是“是否转型”，而是“如何有效地转型”。本书的终极目标，就是帮助银行从业者在技术狂潮中保持清醒。
当同业在炫耀“数字员工”的拟人程度时，我们要问：它能替代多少重复劳动？当供应商兜售“全栈式解决方案”时，我们要算每个功能点的使用频次。当行业会议热议“大模型参数规模”时，我们要看一线员工是否需要为此升级计算机配置。
数字化转型从来不是目的，而是手段。
若本书能让一名综合柜员每天少单击鼠标300次，让一个县域支行每年减少20万元无效IT投入，让一位农村老人足不出村就能获得信贷服务，那么这场“始于工具、终于人性”的变革，便已悄然发生。
“让天下没有加班的银行人”，这句话或许过于理想，现实中也难以实现。但在被DeepSeek等AI工具赋能之后，也许银行可以尝试一下每周少加半天班。
读者对象
银行一线业务人员，如大堂经理、客户经理、柜员、理财经理、个贷经理、合规专员以及风控专员等，以及渴望用AI工具减轻重复性劳动，但受限于技术门槛的员工。
银行各级分、支行行长、部门负责人、数字化转型办公室成员，以及零售业务、对公授信、普惠金融等银行核心业务相关岗位的工作人员。
希望了解银行AI应用现状与发展趋势，以及大模型应用最新动态的读者。
即将进入或刚刚进入银行发展的新人。
研究银行实务与发展的专家、学者。
与金融科技及数字化转型专业相关的高校师生。
想要全面了解银行AI实践的其他读者。
本书特色
进入2025年，DeepSeek的相关话题持续火爆，市面上已经有很多讲述DeepSeek原理和办公场景应用的通用类书籍，而从银行全业务场景出发，系统研究DeepSeek如何落地实操的书，相对还比较稀少。
这不是一本阐述AI大模型理论的书，而是一份“马上能用”的实战手册。若您厌倦了“数字化转型”的空洞口号，不妨从本书开始，用DeepSeek从每个烦琐的流程省出一小时，将时间还给生活，也还给银行业本该有的效率与优雅。
本书具有以下四大特点。
1.技术与金融深度融合，展现 AI 赋能银行业务的全景图谱
本书聚焦AI技术与银行业务的深度融合，全面展现 DeepSeek 在银行场景的赋能应用。从银行业AI应用演进的宏观历程，到 DeepSeek 在对公业务、零售业务等具体场景的微观应用，本书涵盖智能客服、精准营销、风险管理、数据治理等多个领域，构建了“技术原理-场景应用-操作实践”的完整体系，为读者呈现AI从理论到实践的银行应用全景图谱。
2.场景导向，提供可落地的解决方案
本书以银行实际业务场景为导向，针对不同业务环节的痛点，提供具体的解决方案和操作指引。例如，在对公业务中，针对战略客户分层管理、行业生态圈营销等场景，给出明确的提示词模板、输出形式及案例演示；在零售业务中，围绕财富管理、客户服务等场景，提供详细的操作流程和工具使用方法，具有很强的可操作性。
3.强调合规与风险防控，贯穿监管要求
高度重视合规与风险防控，将监管要求贯穿于全书。在介绍各项 AI 应用时，详细阐述如何遵循《中华人民共和国数据安全法》《中华人民共和国个人信息保护法》《金融机构合规管理办法》等法律法规，确保技术应用符合监管标准。同时，针对 AI 幻觉、数据隐私、模型可解释性等风险问题，提出具体治理策略和防御措施，帮助银行在创新的同时坚守合规底线。
4.工具整合与实战演练结合，提升应用能力
本书整合多种实用工具，如 GitMind、Kimi、Napkin、ioDraw、ChatExcel等，并通过大量案例进行实战演练，指导读者将这些工具与DeepSeek结合使用，完成思维导图生成、PPT制作、图表绘制、数据分析等任务。同时，笔者自创的“三板斧”提示词等实用技巧，能帮助读者快速掌握与AI交互的方法，提升在实际工作中应用AI的能力。
如何阅读本书
本书分为19章（上册9章，下册10章），前3章属于基础入门内容，从第4章开始，每章围绕一个业务主题，讲述DeepSeek在具体银行场景中的实际应用。
1.明确阅读目标，分层学习
战略层读者：可先通读第1章“AI进化与银行业发展”，了解银行业 AI 发展的宏观趋势、技术演进路径及监管态度，建立整体认知框架，再选择性阅读其他章节中与战略规划相关的内容，如开放银行生态、经营分析、行业研究等。
管理层读者：重点阅读各业务场景的解决方案章节（如对公业务、零售业务等），关注 AI 在提升业务效率、优化资源配置、强化风险管控等方面的应用价值，以及如何通过技术手段推动组织架构和管理模式的转型。
执行层读者：以实战操作需求为导向，聚焦具体场景的工具应用和操作流程，如“DeepSeek 银行场景提示词”“DeepSeek 对公业务场景应用” 等章节，学习如何设计有效提示词、运用工具完成具体任务，并通过案例演练加深理解。
2.结合实际业务，选择性精读
根据自身所在岗位和业务需求，选择性精读相关章节。例如：
客户经理：重点阅读 “大客户营销与拓展”“零售银行转型” 等章节，学习如何运用 AI 进行客户画像分析、精准营销和客户关系管理。
风险管理人员：深入研读 “合规风控体系”“授信审批管理”“反洗钱管理” 等章节，掌握 AI 在风险评估、合规审查、异常交易监测等方面的应用方法和风险防控策略。
技术开发人员：关注 “DeepSeek 核心能力解析”“银行数据治理” 等章节，了解技术架构、数据处理、模型开发等内容，以及如何将 AI 技术与银行现有系统集成。
3.注重工具实操，强化技能训练
本书提供了大量工具应用案例和操作指引，读者应注重实操训练，通过以下方式提升技能：
跟随案例演练：按照书中案例的提示词和操作流程，使用 DeepSeek 及相关工具（如 GitMind、Kimi 等）进行实际操作，体验从需求分析到结果输出的全过程，熟悉工具的功能和使用技巧。
自主设计练习：结合自身工作中的实际问题，尝试运用书中的提示词框架和工具，设计个性化的解决方案，进行独立练习和验证，加深对知识的理解和应用。
总结反思优化：在实操过程中，及时总结遇到的问题和经验，反思操作流程中的不足，并根据反馈结果优化提示词设计和操作流程，不断提升应用 AI 工具解决实际问题的能力。
4.关注监管动态，深化合规意识
书中多次强调合规与监管要求，读者在阅读过程中应密切关注相关内容，结合当前金融监管政策的变化，深化合规意识。可以通过以下方式阅读：
梳理监管要点：对书中提到的各项监管法规和政策要求进行梳理，建立合规知识清单，明确 AI 应用在不同业务场景中的合规边界和操作规范。
跟踪政策更新：结合书中的合规案例和分析，关注监管机构发布的最新政策和指引，及时了解监管趋势和要求的变化，确保知识储备与实际监管环境同步。
融入工作流程：将合规要求融入日常工作流程，在运用 AI 技术解决业务问题时，始终以合规为前提，避免因忽视监管要求而引发风险。
勘误和支持
由于笔者水平有限，编写时间仓促，且银行AI应用实践仍在持续发展之中，书中难免存在一些疏漏与不足之处，包括各种银行场景也可能挂一漏万，或者意思表达得不够准确，恳请读者批评指正。
如有任何意见或建议，欢迎通过以下方式与笔者联系：
微信视频号：吴易璋
微信号：yanke1568
致谢
感谢我的父亲和母亲，你们永远活在我心中，为我指明前进方向。
感谢我的夫人在本书写作过程中给予我的无条件、全方位支持。
最后，特别感谢我的女儿，在我第一本书上市之后，就不断鞭策我：“你啥时候写第二本书啊？”
谨以此书献给我最亲爱的家人，以及众多的读者朋友们！
吴易璋
2025年6月
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