一、金融行业

　　1.券商应用案例

　　在金融行业中，券商面临着海量的信息处理、复杂的市场分析以及精准的投资决策等挑战。DeepSeek大模型凭借其强大的自然语言处理能力和数据分析能力，为券商在信息检索、文档处理、行业研究及市场分析等多个关键业务场景提供了创新的解决方案，显著提升了券商的业务效率和竞争力。

　　国金证券在信息检索和文档处理方面率先引入了DeepSeek大模型。在日常工作中，券商员工需要在大量的研究报告、市场数据、法律法规文件等信息中快速准确地获取所需内容。传统的检索方式往往效率低下，难以满足员工对信息的及时性和准确性需求。国金证券将DeepSeek大模型应用于信息检索系统后，员工只需输入简单的关键词或问题，模型就能通过强大的语义理解能力，在海量文档中快速定位相关信息，并以清晰、有条理的方式呈现给员工。当员工需要查找关于某一行业的最新研究报告时，只需输入行业名称和相关关键词，DeepSeek大模型就能迅速从众多报告中筛选出最相关的内容，并提供关键信息摘要，大大节省了员工的时间和精力。

　　在文档处理方面，DeepSeek大模型同样展现出了强大的能力。券商日常会产生大量的文档，如研究报告、合同协议、会议纪要等，这些文档的处理和分析需要耗费大量的人力和时间。国金证券利用DeepSeek大模型对文档进行自动化处理，模型能够自动提取文档中的关键信息，如公司财务数据、行业趋势分析、风险评估等，并生成结构化的数据表格或摘要。对于一份复杂的研究报告，DeepSeek大模型可以快速识别出报告的核心观点、主要论据和结论，将其转化为易于理解的结构化内容，方便员工进行进一步的分析和应用。这不仅提高了文档处理的效率，还减少了人为错误，提升了文档处理的质量。

　　兴业证券则将DeepSeek大模型应用于行业研究和市场分析领域。在行业研究中，分析师需要对大量的行业数据、企业信息、政策法规等进行深入分析，以挖掘行业的发展趋势和投资机会。兴业证券借助DeepSeek大模型强大的数据分析和推理能力，对海量的行业数据进行快速处理和分析。模型可以自动收集和整理行业相关的数据，包括市场规模、竞争格局、企业财务数据等，并通过数据分析和机器学习算法，预测行业的未来发展趋势。在分析新能源汽车行业时，DeepSeek大模型可以综合考虑政策支持、技术发展、市场需求等因素，对新能源汽车行业的未来市场规模、增长速度、竞争格局等进行预测，为分析师提供有价值的参考依据。

　　在市场分析方面，DeepSeek大模型能够实时监测市场动态，分析市场行情的变化趋势，为投资决策提供及时准确的支持。兴业证券利用DeepSeek大模型对股票市场、债券市场、期货市场等多个金融市场进行实时监测和分析。模型可以实时收集市场数据，包括股票价格、成交量、债券收益率、期货合约价格等，并通过数据分析和机器学习算法，预测市场行情的变化趋势。当市场出现异常波动时，DeepSeek大模型能够及时发出预警，并分析波动的原因和可能的影响，为投资决策提供重要参考。在股票市场出现大幅下跌时，DeepSeek大模型可以迅速分析下跌的原因，如宏观经济形势变化、行业政策调整、企业业绩不及预期等，并预测市场的后续走势，帮助投资者及时调整投资策略，降低投资风险。

　　通过应用DeepSeek大模型，国金证券和兴业证券在业务效率和竞争力方面取得了显著的提升。在业务效率方面，信息检索和文档处理的自动化大大节省了员工的时间和精力，使员工能够将更多的时间和精力投入到核心业务中。行业研究和市场分析的智能化也提高了分析的准确性和效率，为投资决策提供了更及时、更准确的支持。在竞争力方面，通过应用先进的人工智能技术，两家券商能够更好地满足客户的需求，提供更优质的服务，从而在激烈的市场竞争中脱颖而出。

　　2.银行应用案例

　　银行作为金融行业的重要组成部分，在数字化转型的浪潮中，积极探索人工智能技术的应用，以提升服务质量、优化业务流程、降低运营成本。DeepSeek大模型凭借其强大的语言理解和推理能力，为银行在智能问答助手、邮件分类、产品匹配等多个关键业务场景提供了创新的解决方案，推动了银行的智能化发展。

　　邮储银行将DeepSeek大模型应用于企业级多模态智能问答助手“小邮助手”，实现了多方面的创新突破。在传统的客服模式中，客户咨询问题时，往往需要等待较长时间才能得到准确的回复，而且客服人员的专业水平参差不齐，难以满足客户的多样化需求。“小邮助手”接入DeepSeek大模型后，新增了逻辑推理功能，能够深入理解客户问题的含义，准确把握客户需求。当客户询问关于理财产品的复杂问题时，“小邮助手”可以根据客户的风险偏好、投资目标、资金规模等因素，综合分析各种理财产品的特点和优势，为客户提供个性化的投资建议。通过深度分析功能，“小邮助手”能够精准识别用户需求，提供个性化和场景化的服务方案。对于有贷款需求的客户，“小邮助手”可以根据客户的信用状况、收入水平、贷款用途等信息，为客户推荐合适的贷款产品，并详细介绍贷款流程、利率等相关信息。借助DeepSeek大模型的高效推理性能，“小邮助手”加快了响应速度和任务处理效率，大大提升了客户的满意度。

　　江苏银行通过应用DeepSeek-R1推理模型，实现了邮件分类、产品匹配、交易录入、估值表解析对账全链路自动化处理，取得了显著的成效。在传统的邮件处理方式中，银行员工需要花费大量时间对邮件进行分类和筛选，以找出与业务相关的重要邮件。江苏银行利用DeepSeek-R1推理模型对邮件进行自动分类，模型能够根据邮件的主题、内容、发件人等信息，准确判断邮件的类别，如业务咨询、客户投诉、内部通知等，并将邮件自动归类到相应的文件夹中。这大大提高了邮件处理的效率，使员工能够更快速地找到所需邮件，及时处理业务。在产品匹配方面，银行客户的需求各不相同，如何为客户精准推荐合适的金融产品是银行面临的挑战之一。江苏银行借助DeepSeek-R1推理模型，根据客户的基本信息、交易记录、风险偏好等数据，为客户精准匹配适合的金融产品。当客户有存款需求时，模型可以根据客户的资金规模、存款期限、预期收益等要求，推荐合适的存款产品；当客户有投资需求时，模型可以推荐股票、基金、债券等不同类型的投资产品。通过这种方式，江苏银行提高了产品推荐的准确性和针对性，提升了客户的购买意愿和满意度。

　　在交易录入和估值表解析对账方面，江苏银行也实现了全链路自动化处理。传统的交易录入方式需要人工手动输入大量的交易数据，容易出现错误，而且效率低下。江苏银行利用DeepSeek-R1推理模型，结合光学字符识别（OCR）技术，实现了交易数据的自动录入。模型能够识别交易凭证上的文字信息，将交易数据准确无误地录入到银行系统中，大大提高了交易录入的效率和准确性。在估值表解析对账方面，银行每天需要处理大量的估值表，对资产的估值进行核对和调整。江苏银行应用DeepSeek-R1推理模型，实现了估值表的自动解析和对账。模型能够快速读取估值表中的数据，与银行系统中的数据进行比对，自动识别出差异并进行调整。这一过程大大减少了人工操作的工作量，降低了人为错误的风险，提高了估值表解析对账的效率和准确性。通过应用DeepSeek-R1推理模型，江苏银行实现了邮件分类、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，每天可减少9.68小时工作量，有效提升了银行的运营效率和服务质量。

　　3.保险应用案例

　　保险行业在数字化转型过程中，也积极引入人工智能技术，以提升服务质量、优化业务流程、创新产品和服务。DeepSeek大模型凭借其强大的自然语言处理能力和数据分析能力，为保险行业在日程管理、保险销售方案提供等多个关键业务场景提供了创新的解决方案，推动了保险行业的创新和变革。

　　新华保险在内部沟通软件新华e家App中成功接入了DeepSeek-R1和DeepSeek-V3两款模型产品，打造个人AI助理，为员工提供了高效的日程管理和销售辅助支持。在日程管理方面，保险销售人员的工作通常较为繁忙，需要同时处理多个客户的业务和各种会议、培训等活动。传统的日程管理方式往往依赖人工记录和提醒，容易出现遗漏和冲突。新华保险的个人AI助理接入DeepSeek模型后，员工只需通过语音或文字输入日程安排信息，如客户拜访时间、会议时间、培训时间等，AI助理就能自动将这些信息添加到日程表中，并根据员工的工作习惯和优先级，合理安排日程。当有新的日程安排与已有的日程冲突时，AI助理会及时提醒员工，并提供调整建议。这大大提高了员工的日程管理效率，减少了日程冲突和遗漏的情况，使员工能够更加合理地安排工作时间，提高工作效率。

　　在销售辅助支持方面，保险销售过程中，销售人员需要根据客户的需求和风险状况，为客户提供个性化的保险销售方案。传统的销售方式往往依赖销售人员的经验和知识，难以满足客户的多样化需求。新华保险的个人AI助理借助DeepSeek模型强大的自然语言处理能力和数据分析能力，能够与客户进行自然流畅的对话，深入了解客户的需求和风险状况。当客户咨询保险产品时，AI助理可以根据客户的年龄、职业、家庭状况、收入水平等信息，分析客户的风险状况和保险需求，为客户推荐合适的保险产品，并提供详细的产品介绍和销售方案。AI助理还可以根据客户的反馈和意见，对销售方案进行调整和优化，以更好地满足客户的需求。通过这种方式，新华保险的销售人员能够为客户提供更加专业、个性化的服务，提高客户的购买意愿和满意度。

　　中国平安也在积极探索DeepSeek大模型在保险行业的应用。在保险产品创新方面，中国平安利用DeepSeek大模型对大量的保险数据进行分析，包括客户的风险偏好、购买行为、理赔记录等，挖掘客户的潜在需求和风险特征，为保险产品的创新提供数据支持。通过分析客户的健康数据和生活习惯，中国平安可以开发出更加个性化的健康保险产品，满足客户在不同健康状况下的保险需求。在客户服务方面，中国平安将DeepSeek大模型应用于智能客服系统，实现了24小时不间断服务，快速准确地回答客户的问题，提高客户满意度。当客户咨询保险理赔流程、保险条款等问题时，智能客服系统可以通过DeepSeek大模型快速理解客户的问题，并提供准确的回答和解决方案。在风险管理方面，中国平安利用DeepSeek大模型对保险风险进行评估和预测，通过分析市场数据、行业趋势、客户信息等，提前识别潜在的风险，并制定相应的风险防范措施。在车险业务中，DeepSeek大模型可以根据车辆的使用情况、驾驶记录、事故历史等信息，评估车辆的风险等级，为车险定价提供依据，同时也可以预测潜在的事故风险，提前采取措施降低风险。

　　通过应用DeepSeek大模型，新华保险和中国平安在保险业务的多个方面取得了显著的创新和变革。在服务质量方面，通过智能化的日程管理和销售辅助支持，以及高效的智能客服系统，提高了客户的满意度和忠诚度。在业务流程方面，通过数据分析和风险评估，优化了保险产品的设计和定价，提高了业务的效率和盈利能力。在产品和服务创新方面，通过挖掘客户的潜在需求，开发出更加个性化的保险产品和服务，满足了市场的多样化需求，提升了企业的市场竞争力。

　　二、医疗行业

　　1.医院应用案例

　　在医疗行业，提升医疗服务质量和效率一直是关键目标。湖南省胸科医院通过引入DeepSeek大模型，在多个医疗场景中取得了显著成效，为患者提供了更优质、便捷的医疗服务。

　　在医学科研小助手场景中，外科医生将“胸外科无管化手术病人临床路径”方案上传至基于DeepSeek大模型的“医学科研小助手”智能体后，智能体基于模型丰富的知识库搜索和计算，在短短10多秒钟内就能对文档内容进行深度分析，提供专业的优化方案及建议。这不仅为医生节省了大量查阅资料和分析方案的时间，还能借助大模型的广泛知识储备，提供更全面、精准的临床路径建议，有助于提高手术成功率和患者康复效果。

　　在结核病感染风险自测评估方面，湖南省胸科医院将DeepSeek大模型运用到公共卫生领域，开发了结核病感染风险自测评估程序。该程序利用大模型对大量的结核病相关数据进行分析，包括患者的症状、病史、接触史、检测结果等，结合先进的数据分析算法和机器学习模型，能够准确预测结核病的流行趋势。通过对这些数据的综合分析，程序可以为个人提供个性化的结核病感染风险评估，帮助人们及时了解自己的健康状况，采取相应的预防措施。这对于改善结核病监测，优化公共卫生政策具有重要意义，有助于提高结核病的防控效果，减少疾病的传播。

　　病历质控管理是医疗服务中的重要环节，直接关系到医疗质量和患者安全。湖南省胸科医院利用DeepSeek大模型对病历进行智能分析，能够快速准确地识别病历中的错误、遗漏和不规范之处。模型通过对大量病历数据的学习，掌握了病历书写的规范和标准，能够对病历中的内容进行自动审核。对于病历中的诊断描述不清晰、检查项目遗漏、用药剂量错误等问题，DeepSeek大模型能够及时发现并给出提示，帮助医生及时纠正，提高病历的质量。这有助于确保医疗记录的准确性和完整性，为医疗纠纷的防范、医保报销的审核以及医学研究提供可靠的数据支持。

　　通过在这些场景中的应用，DeepSeek大模型有效提升了湖南省胸科医院的医疗服务质量和效率。在医学科研方面，为医生提供了有力的辅助工具，促进了科研成果的转化和应用；在公共卫生领域，为结核病的防控提供了科学依据，有助于降低疾病的发生率；在病历质控管理方面，提高了病历的质量，保障了医疗安全。这些应用不仅使患者受益，也为医院的可持续发展提供了强大动力。

　　2.医疗企业应用案例

　　在医疗企业领域，DeepSeek大模型同样发挥着重要作用，推动着医疗企业在药物研发和疾病诊断等方面的创新与发展。

　　在药物研发过程中，传统的研发方式往往需要耗费大量的时间和资金，且成功率较低。医疗企业利用DeepSeek大模型强大的数据分析和预测能力，能够加速药物研发的进程。DeepSeek大模型可以对海量的生物医学数据进行分析，包括基因数据、蛋白质结构数据、药物分子数据等，挖掘这些数据之间的潜在关系和规律。通过对基因数据的分析，模型可以预测某种疾病的发病机制，从而为药物研发提供靶点；通过对药物分子数据的分析，模型可以预测药物的疗效和副作用，筛选出更有潜力的药物分子。这大大减少了药物研发过程中的盲目性，提高了研发效率，降低了研发成本。

　　在疾病诊断方面，医疗企业借助DeepSeek大模型实现了更精准、高效的诊断。通过整合患者的多种医疗数据，如病历、影像、检验报告等，DeepSeek大模型能够进行综合分析，辅助医生做出更准确的诊断。在肿瘤诊断中，模型可以对医学影像进行分析，识别肿瘤的位置、大小、形态等特征，结合患者的病史和其他检查结果，判断肿瘤的良恶性，为医生提供诊断建议。这有助于早期发现疾病，提高治疗效果，减少患者的痛苦和医疗费用。

　　例如，某医疗企业利用DeepSeek大模型开发了一款智能诊断系统，该系统可以快速分析患者的各种医疗数据，为医生提供初步的诊断意见。在实际应用中，该系统大大缩短了诊断时间，提高了诊断的准确性，受到了医生和患者的广泛好评。这不仅提升了医疗企业的产品竞争力，也为患者带来了更好的医疗体验。

　　三、物流行业

　　随着物流行业的快速发展，提升效率和降低成本成为企业竞争的关键。顺丰同城作为物流行业的重要参与者，率先接入DeepSeek大模型，旨在借助其强大的智能分析能力，实现物流业务的智能化升级。

　　顺丰同城接入DeepSeek大模型有着明确的背景和目的。在物流行业竞争日益激烈的背景下，客户对物流服务的时效性、准确性和个性化要求越来越高。传统的物流运营模式难以满足这些需求，需要借助先进的技术手段进行优化。DeepSeek大模型以其强大的自然语言处理、数据分析和推理能力，为顺丰同城提供了实现智能化运营的可能。通过接入DeepSeek大模型，顺丰同城希望能够更精准地理解用户需求，优化配送流程，提高运营效率，降低成本，从而提升自身在市场中的竞争力。

　　在实际应用中，DeepSeek大模型在多个方面助力顺丰同城提升运营效率。在智能业务规划方面，模型可以分析历史订单数据、市场趋势、用户需求等信息，预测不同区域、不同时间段的订单量，帮助顺丰同城合理安排运力和资源，制定更科学的业务计划。通过对历史订单数据的分析，模型可以发现某些区域在特定时间段内订单量会出现高峰，顺丰同城可以提前调配更多的骑手和车辆，以应对高峰需求，避免出现运力不足的情况。

　　在骑手融合调度和智能订单分发方面，DeepSeek大模型发挥了关键作用。模型可以实时获取骑手的位置、状态、配送能力等信息，结合订单的要求和实时路况，实现订单与骑手的最优匹配。当有新订单产生时，模型会根据骑手的当前位置、预计完成当前任务的时间、订单的紧急程度等因素，快速选择最合适的骑手接单，确保订单能够及时送达。同时，模型还可以根据实时路况，为骑手规划最优的配送路线，避免拥堵，提高配送效率。