DeepSeek爆火背后，如何将AI技术转化为真正的生产力？

2025年伊始，中国AI领域迎来“现象级”事件。

深度求索（下称“DeepSeek”）凭借其R1大模型席卷全球，不仅以十分之一的成本实现媲美GPT-4的性能，更登顶中美应用商店下载榜，被外媒称为“挑战美国AI霸权”的“东方黑马”。

然而，当大众为DeepSeek的“全网刷屏”惊叹时，企业更需思考：如何将爆火的AI技术转化为真正的生产力？

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DeepSeek爆火背后，

企业需要怎样的AI价值锚点？

DeepSeek的崛起绝非偶然。

其R1模型以600万美元的超低训练成本、2000块芯片的轻量级算力投入，实现了与OpenAI等巨头比肩的性能，甚至将百万token输入成本从15美元压缩至0.55美元。

这一突破不仅颠覆了“AI研发必须烧钱”的行业共识，更让企业看到了低成本应用尖端技术的可能性。

然而，技术优势不等于商业价值。

当前市场中，大量企业陷入两种误区：

一是盲目追逐“技术崇拜”，将AI视为“万能工具箱”，却因缺乏场景适配而沦为摆设；

二是被“投机课程”误导，迷信“一键暴富”话术，最终陷入虚假宣传的陷阱。

AI的真正价值，必须通过技术与业务的深度耦合才能释放。

以国央企为例，其业务流程中普遍存在三大痛点：

1. 非结构化数据处理难

合同、票据、报告等文档格式复杂，传统OCR技术解析准确率不足90%，人工复核成本高昂。

2. 决策场景复杂

招投标文件审查、财务合规判断等环节依赖专家经验，效率低下且难以规模化。

3. 风险管控滞后

传统规则引擎仅能识别显性风险，对隐蔽的异常交易缺乏动态预警能力。

这些痛点恰恰是DeepSeek R1的“能力射程”。

R1模型通过强化学习自主进化出长文本理解、逻辑推理和多模态分析能力，无需依赖人工监督即可实现复杂任务的自主处理。

但技术本身无法直接落地——企业需要的是将大模型与业务场景深度融合的“赋能者”角色。

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九科信息 x DeepSeek

从技术到场景的全链路重构

面对大型企业难以利用AI变现的难题，九科信息用迅速的行动给出一份卓越的解决方案。

作为国内流程自动化领军企业，九科信息已将产品全面接入DeepSeek R1模型，推出覆盖文档处理、决策审批、风险管控的智能自动化解决方案，助力国央企及大型企业实现数智化转型的关键一跃 。

九科信息对DeepSeek的应用，绝非简单的API调用。

九科信息通过将R1模型的认知智能，与自身多年积累的行业知识库结合，实现了三大核心场景的颠覆性升级：

1. 智能文档中枢：秒级解析，成本指数级下降

传统文档处理依赖人工分类与录入，耗时且易出错。

九科信息接入DeepSeek R1后，合同、票据等15类非结构化数据的解析准确率大幅跃升，响应速度达到秒级，并基于语义关联自动构建企业知识图谱。

2. 流程决策大脑：从“人审”到“智审”的跨越

在R1模型的支撑下，九科信息智能审批系统可自主完成绝大部分的常规决策。

例如，招投标文件审查中，系统不仅能识别条款合规性，还能通过历史数据对比预判供应商风险；财务合规审查时，模型可同步关联税务政策、行业规范等多维度信息，输出专家级分析报告。

3. 风险合规卫士：动态防御，主动护航

传统风控系统依赖静态规则库，难以应对新型风险。九科信息通过集成R1模型的动态规则引擎，实现了风险识别的实时进化。

例如，在供应链金融场景中，系统可结合行业舆情、交易链路特征，自动识别“阴阳合同”“虚假流水”等隐蔽风险。

九科信息以“技术筑基+场景赋能”双轮驱动，将DeepSeek的认知智能深度融入业务流程，真正实现降本增效。

通过与DeepSeek的有机结合，九科信息的RPA平台bit-Worker与流程挖掘平台bit-Miner得到了质的提升。

在接入DeepSeek后，bit-Worker成为了真正意义上的智能体，补全了RPA产品在决策环节上薄弱的一环。如今，九科信息RPA已能够在0人工干预的情况下自动执行复杂任务，极大程度地释放了企业员工的劳动力。

bit-Miner则通过DeepSeek强大的逻辑推理能力，能够在更短的时间内，为企业的业务流程做出更科学、高效的优化决策，为企业的运作不断地提供“最优解”。

九科信息对DeepSeek的应用，降低了企业利用AI降本增效的门槛，让更多企业抢先拥有了享受AI时代红利的权力。

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