今年以来，DeepSeek的出现，拉开了大模型在各领域广泛、深度应用的序幕。在搜索领域，主流互联网平台也正探索传统搜索工具与DeepSeek的融合应用，以期为用户提供更好的平台服务体验。本文将结合主流平台传统搜索引擎工具与DeepSeek结合的路径与实践，探究DeepSeek如何重塑商业银行手机银行搜索功能，提升用户体验。

一、传统搜索工具的AI化进阶路径

随着人工智能技术的迅猛发展，大模型正逐步改变信息检索领域的格局。传统的搜索引擎主要依赖于关键词匹配和内容索引技术，而大模型的引入为搜索服务注入了智能化的新动能。通过将深度学习模型与搜索引擎相结合，国内各大平台正在构建新一代智能搜索引擎（AI Search）。传统的搜索引擎结合大模型提升搜索质量的实现路径主要有以下几个方面：

（一）语义理解与上下文建模

为了提升搜索质量，搜索引擎平台结合BERT、Transformer等预训练模型，深入解析用户查询的深层语义。通过这些模型，系统能够有效区分多义词的不同含义，并结合上下文关联推荐相关的长尾关键词，以动态捕捉用户搜索行为的时序特征，从而优化个性化推荐策略，进一步提高搜索结果的精准性和相关性

（二）动态排序与强化学习

搜索引擎平台采用深度强化学习DRL技术，模拟用户点击行为以实时调整搜索结果的排序策略。例如，对于高频搜索词，系统会优先展示高权威性的内容，如学术论文或官方资料。与此同时，结合LTR（Learning to Rank）技术，训练神经网络从内容质量、用户体验和权威性等多个维度对网页进行评分。这种多维评估机制使搜索结果的排序更加智能化和个性化，显著提升了用户满意度和搜索效率。

（三）多模态与跨语言支持

为适应多样化的搜索需求，搜索引擎平台开发了多模态输入功能，支持文本、语音、图像等多种形式的数据处理。例如，用户可以通过拍照或上传视频直接发起搜索，系统利用DeepSeek的技术解析非文本数据并返回结构化答案。此外，针对全球化应用场景，如阿里国际站，系统还实现了多语言搜索优化，能够自动识别用户语言环境并提供本地化结果，从而覆盖更广泛的用户群体，提升国际化平台的用户体验。

以百度搜索为例，百度AI搜索已实现用户输入查询后，搜索引擎理解用户需求将其转换成检索指令，在自建索引数据库中实施检索，获取详情内容根据用户搜索意图通过大模型结构化输出个性化结果。近期，百度、腾讯、阿里等互联网搜索引擎平台通过深度整合DeepSeek的语义理解、动态排序和多模态技术，显著提升了搜索质量与用户体验。未来，随着模型迭代和生态扩展，DeepSeek有望推动搜索从“信息匹配”向“智能决策”转型，成为智能搜索引擎的核心引擎。

二、DeepSeek重构商业银行手机银行搜索功能的思考

商业银行手机银行搜索功能受限于关键词匹配机制与固定索引结构，普遍存在精准度不足、内容范围局限、缺乏深度语义解析和个性化推荐能力等问题，参照互联网平台传统搜索引擎的AI智能化实践路径，结合手机银行APP移动端场景特点和用户高频需求，从输入优化、语义理解、个性化推荐、数据整合等维度思考DeepSeek提升商业银行搜索功能。

（一）AI搜索优化搜索精准度

1.输入阶段优化：一是优化搜索引擎智能纠错。搜索引擎支持用户输入错别字时可以实时检测出用户的意图并提供纠错建议功能呈现；二是优化搜索引擎的联想能力。搜索引擎支持根据用户历史行为等数据生成动态联想词，从而识别用户想要的功能或产品完成推荐。

2.提升搜索意图语义理解能力：一是构建银行业务专属语义模型。训练搜索引擎模型理解银行场景的专有术语，如避免出现“定活互转”误识别为“定期存款”的情况；二是搜索引擎支持多意图解析。如用户搜索“转账失败”，搜索引擎支持同时呈现用户转账失败原因、解决方案和客服入口等信息；三是搜索引擎支持上下文关联。结合用户当前操作场景优化搜索引擎上下文关联能力，如用户在理财页面搜索“黄金”，优先展示的应该是理财页面与黄金相关的理财产品而非贵金属交易。

3.数据整合与索引优化：一是统一搜索入口。整合手机银行APP内分散的功能、产品、资讯、活动、交易记录等数据信息，通过DeepSeek建立统一的索引数据库。搜索引擎支持用户输入信息后调出与信息相关的APP内的所有相关内容，并支持用户点击后直达用户所需页面。二是调整动态权重。调整高频搜索结果与低频结果的动态权重，高频功能在搜索结果中优先展示，低频冷门搜索结果或功能通过长尾关键词匹配。

4.提升个性化推荐：一是优化搜索结果排序呈现。根据用户属性、交易习惯等历史交易数据动态调整搜索结果排序，历史高频搜索功能在搜索结果中优先展示，排序靠前，低频搜索功能展示排序靠后。二是通过用户实时行为反馈个性化呈现搜索结果。如用户多次搜索“汇率”后点击“外汇兑换”，后续搜索“换美元”时搜索结果应根据用户前面的行为数据直接推荐该功能入口。三是实现“搜索+推荐”一体化。智能整合全站信息，提供相关推荐选项，挖掘潜在用户需求，可以根据搜索反馈及推荐结果的准确性及时优化，从而实现搜索引擎“搜推一体化”的客户服务体验。

5.提升搜索智能化：一是实现搜索即服务。支持用户直接通过输入搜索或是语音搜索完成用户部分操作，如用户输入或是语音“转500给张某”，搜索引擎解析后可以自动跳转转账页面并完成金额和收款方的信息填充等动作。二是实现与智能客服的联动。若用户搜索无匹配结果，应支持提示或自动触发客服页面帮助用户找到解决方法与操作路径。

（二）困难和挑战

AI搜索的加入，可能面临以下困难和挑战：

1.涉及现有搜索框架的重大调整。一是涉及搜索引擎用户识别侧与结果供给侧的优化改造，二是涉及重新构建手机智能化搜索引擎索引库等底座架构。搜索引擎核心架构改造复杂度高，大规模数据治理与模型训练计算资源需求大。

2.涉及手机银行搜索前端用户界面重新改造，需要新增AI搜索信息的结果展示界面。需要考量新旧搜索模式切换的用户认知成本，AI搜索效率与个性化推荐之间的平衡把控。

3.AI生成内容的质量控制与合规性管理难度大，面客使用需要仔细考量AI模型幻觉风险的防范与应对机制的建设，及模型输出内容的法律合规性审核。

（文章系作者投稿，文中内容不代表中国电子银行网观点和立场）

责任编辑：王煊