Bank of Jiangsu używa modeli DeepSeek do automatyzacji kontroli umów, sortowania e-maili i uzgodnień

Problem

Banki przetwarzają duże ilości umów, e-maili i zestawień do uzgodnień, a znaczna część tej pracy jest rutynowa i ręczna. Chińskie banki szukały tanich sposobów wykorzystania dużych modeli językowych po pojawieniu się otwartych modeli DeepSeek na początku 2025 roku.

Co zbudowano

Bank of Jiangsu z siedzibą w Nankinie podaje, że wdrożył i dostroił dwa modele DeepSeek. DeepSeek-VL2 to model multimodalny, czyli czyta obrazy tak samo jak tekst, a bank używa go do kontroli jakości umów. DeepSeek-R1 to model rozumujący, który według banku automatyzuje klasyfikację e-maili, dopasowywanie produktów, wprowadzanie transakcji i uzgadnianie zestawień wycen. Global Finance dodaje, że bank używa DeepSeek do sortowania i odpowiadania na tysiące e-maili otrzymywanych każdego dnia oraz do analizy dużych ilości danych finansowych.

Jak to zrobiono

Źródła podają niewiele szczegółów. Oba modele DeepSeek są typu open-weight, co oznacza, że ich pliki są opublikowane i można je uruchamiać na własnych systemach firmy. Yicai pisze, że bank je dostroił, czyli dodatkowo wytrenował na własnych materiałach. Artykuły nie opisują zespołu, kosztów ani etapów wdrożenia.

Wyniki

Według danych banku przytoczonych przez Yicai skuteczność rozpoznawania wynosi powyżej 90 %. Artykuły nie mówią, co zmierzono ani względem jakiego punktu odniesienia. Global Finance podaje, że w banku modele sortują i odpowiadają na tysiące e-maili dziennie. Yicai zauważa, że w chińskich bankach tacy asystenci służą głównie do wsparcia pracowników i rzadko są używani w podstawowych transakcjach na rachunkach.