今年以來，DeepSeek的出現，拉開了大模型在各領域廣泛、深度應用的序幕。在搜索領域，主流互聯網平臺也正探索傳統搜索工具與DeepSeek的融合應用，以期為用戶提供更好的平臺服務體驗。本文將結合主流平臺傳統搜索引擎工具與DeepSeek結合的路徑與實踐，探究DeepSeek如何重塑商業銀行手機銀行搜索功能，提升用戶體驗。

一、傳統搜索工具的AI化進階路徑

隨著人工智能技術的迅猛發展，大模型正逐步改變信息檢索領域的格局。傳統的搜索引擎主要依賴于關鍵詞匹配和內容索引技術，而大模型的引入為搜索服務注入了智能化的新動能。通過將深度學習模型與搜索引擎相結合，國內各大平臺正在構建新一代智能搜索引擎（AI Search）。傳統的搜索引擎結合大模型提升搜索質量的實現路徑主要有以下幾個方面：

（一）語義理解與上下文建模

為了提升搜索質量，搜索引擎平臺結合BERT、Transformer等預訓練模型，深入解析用戶查詢的深層語義。通過這些模型，系統能夠有效區分多義詞的不同含義，并結合上下文關聯推薦相關的長尾關鍵詞，以動態捕捉用戶搜索行為的時序特征，從而優化個性化推薦策略，進一步提高搜索結果的精準性和相關性

（二）動態排序與強化學習

搜索引擎平臺采用深度強化學習DRL技術，模擬用戶點擊行為以實時調整搜索結果的排序策略。例如，對于高頻搜索詞，系統會優先展示高權威性的內容，如學術論文或官方資料。與此同時，結合LTR（Learning to Rank）技術，訓練神經網絡從內容質量、用戶體驗和權威性等多個維度對網頁進行評分。這種多維評估機制使搜索結果的排序更加智能化和個性化，顯著提升了用戶滿意度和搜索效率。

（三）多模態與跨語言支持

為適應多樣化的搜索需求，搜索引擎平臺開發了多模態輸入功能，支持文本、語音、圖像等多種形式的數據處理。例如，用戶可以通過拍照或上傳視頻直接發起搜索，系統利用DeepSeek的技術解析非文本數據并返回結構化答案。此外，針對全球化應用場景，如阿里國際站，系統還實現了多語言搜索優化，能夠自動識別用戶語言環境并提供本地化結果，從而覆蓋更廣泛的用戶群體，提升國際化平臺的用戶體驗。

以百度搜索為例，百度AI搜索已實現用戶輸入查詢后，搜索引擎理解用戶需求將其轉換成檢索指令，在自建索引數據庫中實施檢索，獲取詳情內容根據用戶搜索意圖通過大模型結構化輸出個性化結果。近期，百度、騰訊、阿里等互聯網搜索引擎平臺通過深度整合DeepSeek的語義理解、動態排序和多模態技術，顯著提升了搜索質量與用戶體驗。未來，隨著模型迭代和生態擴展，DeepSeek有望推動搜索從“信息匹配”向“智能決策”轉型，成為智能搜索引擎的核心引擎。

二、DeepSeek重構商業銀行手機銀行搜索功能的思考

商業銀行手機銀行搜索功能受限于關鍵詞匹配機制與固定索引結構，普遍存在精準度不足、內容范圍局限、缺乏深度語義解析和個性化推薦能力等問題，參照互聯網平臺傳統搜索引擎的AI智能化實踐路徑，結合手機銀行APP移動端場景特點和用戶高頻需求，從輸入優化、語義理解、個性化推薦、數據整合等維度思考DeepSeek提升商業銀行搜索功能。

（一）AI搜索優化搜索精準度

1.輸入階段優化：一是優化搜索引擎智能糾錯。搜索引擎支持用戶輸入錯別字時可以實時檢測出用戶的意圖并提供糾錯建議功能呈現；二是優化搜索引擎的聯想能力。搜索引擎支持根據用戶歷史行為等數據生成動態聯想詞，從而識別用戶想要的功能或產品完成推薦。

2.提升搜索意圖語義理解能力：一是構建銀行業務專屬語義模型。訓練搜索引擎模型理解銀行場景的專有術語，如避免出現“定活互轉”誤識別為“定期存款”的情況；二是搜索引擎支持多意圖解析。如用戶搜索“轉賬失敗”，搜索引擎支持同時呈現用戶轉賬失敗原因、解決方案和客服入口等信息；三是搜索引擎支持上下文關聯。結合用戶當前操作場景優化搜索引擎上下文關聯能力，如用戶在理財頁面搜索“黃金”，優先展示的應該是理財頁面與黃金相關的理財產品而非貴金屬交易。

3.數據整合與索引優化：一是統一搜索入口。整合手機銀行APP內分散的功能、產品、資訊、活動、交易記錄等數據信息，通過DeepSeek建立統一的索引數據庫。搜索引擎支持用戶輸入信息后調出與信息相關的APP內的所有相關內容，并支持用戶點擊后直達用戶所需頁面。二是調整動態權重。調整高頻搜索結果與低頻結果的動態權重，高頻功能在搜索結果中優先展示，低頻冷門搜索結果或功能通過長尾關鍵詞匹配。

4.提升個性化推薦：一是優化搜索結果排序呈現。根據用戶屬性、交易習慣等歷史交易數據動態調整搜索結果排序，歷史高頻搜索功能在搜索結果中優先展示，排序靠前，低頻搜索功能展示排序靠后。二是通過用戶實時行為反饋個性化呈現搜索結果。如用戶多次搜索“匯率”后點擊“外匯兌換”，后續搜索“換美元”時搜索結果應根據用戶前面的行為數據直接推薦該功能入口。三是實現“搜索+推薦”一體化。智能整合全站信息，提供相關推薦選項，挖掘潛在用戶需求，可以根據搜索反饋及推薦結果的準確性及時優化，從而實現搜索引擎“搜推一體化”的客戶服務體驗。

5.提升搜索智能化：一是實現搜索即服務。支持用戶直接通過輸入搜索或是語音搜索完成用戶部分操作，如用戶輸入或是語音“轉500給張某”，搜索引擎解析后可以自動跳轉轉賬頁面并完成金額和收款方的信息填充等動作。二是實現與智能客服的聯動。若用戶搜索無匹配結果，應支持提示或自動觸發客服頁面幫助用戶找到解決方法與操作路徑。

（二）困難和挑戰

AI搜索的加入，可能面臨以下困難和挑戰：

1.涉及現有搜索框架的重大調整。一是涉及搜索引擎用戶識別側與結果供給側的優化改造，二是涉及重新構建手機智能化搜索引擎索引庫等底座架構。搜索引擎核心架構改造復雜度高，大規模數據治理與模型訓練計算資源需求大。

2.涉及手機銀行搜索前端用戶界面重新改造，需要新增AI搜索信息的結果展示界面。需要考量新舊搜索模式切換的用戶認知成本，AI搜索效率與個性化推薦之間的平衡把控。

3.AI生成內容的質量控制與合規性管理難度大，面客使用需要仔細考量AI模型幻覺風險的防范與應對機制的建設，及模型輸出內容的法律合規性審核。

（文章系作者投稿，文中內容不代表中國電子銀行網觀點和立場）

責任編輯：王煊