DeepSeek推動信用評級行業智能化轉型的研究

摘要：深度求索（DeepSeek）的問世為信用評級行業智能化轉型帶來了重大機遇，在數據提取與處理、數據分析及自動化撰寫報告方面為評級機構提供了有效的實施路徑。本文研究DeepSeek在信用評級領域的技術應用，發現DeepSeek在某些方面的技術賦能價值明顯，但在專業領域、風險事件判斷及非常規問題處理等方面仍存在較大的局限性。最后本文提出搭建信用評級領域的智能知識庫、打造信用評級領域的人工智能專家、建立人類專家與人工智能專家協同作業的長效機制三階段發展建議，以期為推動信用評級行業智能化轉型提供參考。

關鍵詞：DeepSeek 人工智能 信用評級 自動化

DeepSeek的發展歷程及應用

（一）DeepSeek的發展歷程

DeepSeek成立于2023年7月，是一家專注于開發大語言模型（LLM）和相關人工智能（AI）技術的創新型科技公司，2024年相繼發布DeepSeek-LLM、DeepSeek-Coder、DeepSeek-Math、DeepSeek-VL、DeepSeek-V2、DeepSeek-V3等多個模型。2025年1月，其自主研發的DeepSeek-R1模型上線并同步開源，引發全球廣泛關注。DeepSeek的崛起展現了我國人工智能技術的創新實力，標志著全球科技格局的深度變革，進一步推動了產業智能化轉型浪潮，預示人工智能將開創由工具屬性轉向深度賦能人類生存與創新的新紀元。

（二）DeepSeek的應用體系及應用現狀

DeepSeek發布的各個模型在設計目標、訓練方法、應用場景和性能表現等方面具有較大差異，其中最為成熟與廣泛應用的主要是DeepSeek-V3和DeepSeek-R1模型。DeepSeek-V3模型專注于自然語言處理、知識問答、內容創作等通用任務，目標是實現高性能與低成本的平衡，適用于智能客服、個性化推薦系統等場景。DeepSeek-R1模型專為數學、代碼生成和復雜邏輯推理等任務設計，適用于大規模數據處理、高效計算及智能分析等場景。DeepSeek-V3和DeepSeek-R1模型分別代表了通用任務處理能力與垂直領域推理能力的極致優化（見表1）。

作為國際領先的人工智能技術平臺，DeepSeek憑借其強大的自然語言處理能力、先進的機器學習算法、高效的分布式計算技術等核心優勢，為各行業智能化轉型提供了堅實的技術基礎。同時，DeepSeek采用開源模式，通過降低使用成本和簡化接入流程，極大地降低了應用門檻，吸引了龐大的用戶群體，日活躍用戶數迅速攀升至行業首位。同時，在企業應用領域，DeepSeek也贏得眾多企業的青睞與合作，展示出巨大潛力。此外，多地政務服務系統宣告成功接入DeepSeek，借助其強大的數據分析能力和智能交互功能，有效提升政務服務效能，優化城市治理結構，并推動政府數字化轉型進程。

展望未來，隨著人工智能技術的不斷進步和普及，DeepSeek的應用場景將進一步拓展，在更多行業和領域中發揮更大的作用，推動中國產業邁向更高水平的智能化發展。

DeepSeek對信用評級行業的技術賦能價值與局限性

信用評級是指信用評級機構對債務發行主體或債務融資工具的信用風險因素進行分析，就其償債能力和償債意愿作出綜合評價，并通過預先定義的信用等級符號揭示信用風險。信用評級作業通常需要收集并處理海量的宏觀和微觀信息，根據評級技術進行分析預測，進而評估企業的信用風險情況，并結合專家意見完成信用評級報告。傳統的評級作業流程中存在數據獲取與整合困難、依賴大量手動分析和判斷、自動化和數字化水平偏低、整體效率低下等痛點。DeepSeek的人工智能技術、大數據分析技能和自動化技術為信用評級行業智能化轉型提供了有效抓手。

鑒于信用評級的復雜性和嚴謹性特點，該領域更適合使用具有邏輯推理功能的DeepSeek-R1模型。我們利用DeepSeek在數據提取與處理、數據分析及觀點生成、自動化撰寫評級報告等方面進行了深度測試，不僅探索了DeepSeek在信用評級行業的技術賦能潛力，還識別了其在處理復雜問題和專業領域分析方面的局限性（見圖1）。

（一）結構化數據的提取與處理效率大幅提升，非結構化數據提取與處理仍需人工復核

信用評級資料涵蓋財務報表、企業經營情況、行業報告、經濟報告及新聞資訊等一系列結構化和非結構化數據，人工處理耗時耗力且效率較低。對于財務報表、經濟財政等結構化、標準化的定量數據，DeepSeek展現出優秀的數據提取與處理能力，能夠系統高效地對上述數據進行整理、統計與排序。如在處理標準化年度報告時，DeepSeek可以快速識別并分類各項財務指標（資產、收入、利潤、成本等），并按需求生成詳細的統計報表。然而，很多企業的年度報告可能存在多種注釋或非標準披露方式。由于相關數據語料庫信息不足，DeepSeek面對此類問題時容易出現誤判，需要專業人員深度分析。

在提取與處理非結構化數據時，如企業經營情況的描述性文本、行業報告和新聞資訊等內容，DeepSeek的表現相對有限。由于此類數據缺乏統一的格式和結構，DeepSeek在提取關鍵信息時可能存在較大偏差，部分關鍵數據或結論的準確性仍需人工復核。如在處理企業經營情況時，DeepSeek無法準確識別隱藏在冗長文本中的關鍵信息或市場趨勢。同樣，在解析行業報告和新聞資訊時，可能會遺漏某些重要信息或誤判其含義。我們選取普策數據庫中的信用評級相關資料1進行數據提取測試，準確率2結果分析見表2。該表顯示DeepSeek在提取結構化數據和非結構化數據時存在顯著差異。因此，在使用DeepSeek處理非結構化數據時，仍需結合人工審核，以確保最終結果的準確性。

（二）數據分析及文本生成效率大幅提高，但在專業領域分析、風險事件判斷及非常規問題方面仍存在較大的局限性

DeepSeek的知識庫是基于2024年7月的信息構建的，覆蓋范圍較為全面，因此DeepSeek具備基礎的數據分析邏輯能力，能夠滿足大多數場景下的數據分析需求。如根據單個企業的財務數據，DeepSeek可以進行較為全面的變化趨勢分析并給出初步觀點；根據多個企業的多項財務數據，也可以進行詳細的對比分析。

然而，在專業領域的分析方面，DeepSeek對于某些行業專有名詞、特定業務運作邏輯及復雜計算法則的理解，仍存在一定的“認知”局限性。例如，對于信用評級的某些關鍵特定計算指標（如可用財力、利息保障倍數）和定性描述（如核心競爭力分析、行業地位評價），需要專業的知識支持才能準確評估。DeepSeek也可能會忽略某些差別或未能完全捕捉到影響結果的關鍵因素，進而導致觀點出現偏差。因此，DeepSeek在專業領域方面的數據分析及觀點生成仍需分析師進行大規模的優化訓練。

在風險預警方面，DeepSeek也存在局限性。例如，在處理最新事件和動態時，DeepSeek可能無法完全準確地反映當前情況，需要人工輔助來不斷更新和完善知識庫。信用評級不僅是對當前經營狀況的評估，還需要對未來可能出現的風險進行預測。這種預測涉及復雜的經濟周期、政策變化和行業發展規律等多因素分析。盡管DeepSeek能夠依據歷史數據進行一定的分析預測，但在應對新出現的行業風險或突發事件時，仍顯現出能力不足。

此外，在非常規問題處理方面，DeepSeek同樣面臨挑戰。實際評級作業過程中經常會遇到企業資產重組、重大法律訴訟、自然災害影響等特殊事件。DeepSeek往往缺乏足夠的“感知”能力，難以生成符合實際情況的評級結論，需要分析師結合具體情境進行專業判斷。

（三）基本可以實現自動化撰寫評級報告，但報告質量的提升仍需進一步優化及訓練

DeepSeek憑借強大的文本交互能力和自然語言處理技術，能夠從大量文本中提取有效信息，并根據輸入內容自動生成文本輸出。通過與其多次對話，基本可以實現自動化撰寫評級報告。

然而，信用評級的本質是對企業未來償債能力的專業判斷，信用評級報告是信用評級工作的最終展現，對數據質量、文本分析的準確性和專業結論的要求極高。由于數據處理的準確性不足、專業領域知識的欠缺及風險事件的感知偏弱等局限性，DeepSeek基于統計建模和機器學習算法生成報告的質量仍待進一步優化，需要通過針對性的模型訓練來實現。

分階段推動信用評級行業智能化轉型的建議

針對DeepSeek的技術賦能價值及在信用評級行業應用的局限性，可分為三個階段逐步開發并提升DeepSeek的能力，以期未來實現信用評級行業智能化轉型（見圖2）。

（一）搭建信用評級專業領域的智能知識庫

首先，搭建多維度的信用評級專業領域的智能知識庫，如關系型數據庫與分布式數據庫，并按照法律法規、評級方法、宏觀經濟、行業研究、企業分析、評級結果、評級觀點等系列進行模塊化和結構化管理。同時，還需要廣泛收集信用評級相關的理論、方法、流程、研究成果、法律法規、典型的信用評級案例，尤其是在不同經濟環境下的表現和結果，將分散的數據源進行清洗和標準化處理。為確保數據的準確性、權威性和時效性，有必要由信用評級專家對知識庫內容進行審查，并定期檢查和更新知識庫內容。

其次，選擇合適的技術工具或開發獨立的應用程序，如Cherry Stiuo、Chatbox、AnythingLLM等。將智能知識庫與DeepSeek對接，確保DeepSeek可以調用并學習智能知識庫的內容。應用程序可實時監控知識庫的運行狀態，包括數據訪問量、系統響應時間等，及時發現和解決問題。同時定期收集用戶的使用反饋，分析存在的問題，持續調整內容和服務流程。通過持續補充和優化，構建系統化、可持續提升的信用評級專業智能知識庫。

（二）打造信用評級領域的人工智能專家

基于信用評級專業智能知識庫，逐步訓練打造信用評級領域的人工智能專家。根據不同的訓練目標選擇不同的訓練模型，分模塊、多維度地進行大規模訓練，最終，將精心訓練的模型無縫融入現有的評級系統中，實現對企業信用風險的即時監測與評估。打造信用評級領域的人工智能專家是一個復雜的系統工程，重點在于使人工智能專家能夠學習并理解信用評級專業知識，并提升其在風險事件感知、非常規問題應對方面的能力。

在實際應用過程中，需要注意以下三點：一是持續收集最新數據和市場變化信息并反哺人工智能專家，定期更新模型并優化模型參數和算法；二是確保全面合規與安全，構建嚴密的風險防控體系，有效抵御人工智能專家遭受的惡意攻擊或不當使用；三是定期對人工智能專家的決策過程進行合規性審核，確保符合行業標準和監管要求。通過訓練及優化，逐步提高人工智能在信用評級領域的專業水平。

（三）建立人類專家與人工智能專家協同作業的長效機制

信用評級的綜合性及復雜性，意味著信用評級工作離不開人類專家的主觀判斷。因此，在信用評級領域，建立起有效的人機協同機制至關重要，關鍵在于明確角色分工、建立良好的反饋與優化機制、確保整個系統的合規性和風險管理到位。

基于評級工作客觀需要，角色分工仍應是以人類專家為主，人工智能專家為輔，相互協作，不斷提升評級質效。人類專家主要負責提供專業領域的知識、市場洞察，以及對信用風險的深刻理解，審核并闡釋AI模型的輸出結果，確保其符合行業標準和監管要求；同時還能處理復雜或異常的信用評級案例。人工智能專家主要負責執行數據處理與分析，提供預測性的分析及見解；自動生成初步評級建議，輔助人類專家決策；監測市場動態，及時發出風險預警等。人工智能專家作為必備工具，可以幫助人類專家提高效率。

建立反饋與優化機制是實現協同工作的重中之重。在人工智能快速處理大量數據、提取評級依據并自動生成報告的過程中，人類專家可以直接將專業判斷提供給人工智能，使其學習并理解后重新生成評級報告。通過人機雙向持續交互和優化，才能在信用評級領域建立起高效的人機協同機制。

信用評級是債券市場的重要基礎性制度安排，信用評級機構被稱為債券市場的“看門人”。因此，確保整個系統的合規性和風險管理是必須堅守的底線。首先，在合規管理方面，構建全面的治理體系，包括內部控制制度和業務流程規范，確保系統業務開展均有章可循。其次，在風險管理方面，建立智能化的風險預警系統，實時監控系統運行狀態，快速識別異常行為，有效防范各類安全威脅。最后，安排專人定期對系統進行全面的安全檢測，及時發現并修復潛在漏洞。

總結與展望

整體來看，人工智能在信用評級行業的應用仍面臨較大挑戰，主要體現在數據質量、專業化分析和風險預警等方面。信用評級智能化轉型需要正視技術局限，在充分發揮人工智能技術優勢的同時，保持必要的專業審慎。未來的趨勢應是構建人機協同長效機制，將專業判斷嵌入自動化處理的基礎流程中。此外，還需要不斷豐富數據源、充實語料庫、拓展運用場景和優化算法模型，多措并舉，應對日益復雜的信用評級需求。

隨著數字化和智能化的快速發展，傳統信用評級方式面臨全新的發展機遇。當前，信用評級行業正不斷地借助云計算、大數據、人工智能等技術進行金融科技創新，提升評估效率和準確性。信用評級機構應以技術創新為核心驅動力，持續投入與探索人工智能技術應用，為客戶打造更高效、更精準的信用評級服務。同時，信用評級行業的智能化轉型也為構建更加健康和透明的金融生態提供新動能。通過人工智能技術賦能，未來的信用評級將更好地服務于實體經濟，促進金融市場資源的合理配置，為投資者提供更可靠的信息支持。

參考文獻

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