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题名DeepSeek破局效应下的征信业智能化研究
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作者
刘素辉
林盼盼
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机构
中国人民银行征信中心博士后科研工作站
上海财经大学博士后科研流动站
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出处
《征信》
北大核心
2025年第8期7-15,共9页
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文摘
在金融强国战略与人工智能技术深度赋能的背景下,我国征信业智能化面临着制度性壁垒、数据约束效应与技术应用瓶颈三重困境。现有研究过度聚焦技术要素的局部优化,忽视了制度与数据的协同演进需求,导致行业陷入“局部优化、整体停滞”的恶性循环。以DeepSeek大模型的技术突破为切入点,系统解析了DeepSeek大语言模型不仅通过低算力需求、强化学习策略和显性化决策链条重建了行业应用人工智能技术的信心,缓解了数据孤岛与模型幻觉问题,更通过开源生态推动技术平权,形成技术、数据与制度要素的动态适配机制。基于此,提出了“数据飞轮—分层赋能—制度护航”的协同框架,为智能征信生态的可持续发展提供方法论支撑。
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关键词
征信业智能化
DeepSeek大模型
数据孤岛
制度约束
技术经济壁垒
协同治理
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Keywords
intelligent transformation of credit reporting industry
DeepSeek large language model
data fragmentation
institutional barriers
technological-economic constraints
collaborative governance
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分类号
F832.4
[经济管理—金融学]
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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