DeepSeek大模型在银行领域的应用情况。包括引入该大模型的银行数量在增加，不仅大中型银行，地方中小银行和互联网银行也在加速部署，并且在多个业务场景得到应用，银行理财机构也有完成部署的。同时提到大模型在金融业务场景的应用正深入推进，金融机构应用时遵循“由内而外”原则，研究人士对中小银行应用提出了从多方面完善配套的建议。
在当下，我们可以看到一个显著的现象，那就是将DeepSeek大模型引入自身体系的银行数量正在逐步增多。像工商银行、邮储银行、建设银行、招商银行、浦发银行等这些在银行业中属于大中型规模的银行，都已经开始引入DeepSeek大模型。而不仅仅是这些大型银行，部分地方的中小银行以及互联网银行，也在积极地加速对DeepSeek大模型的部署工作。
这些银行部署DeepSeek大模型有着明确的目的，那就是将其应用到多个业务场景之中。在智能客服方面，大模型能够更加智能地解答客户的疑问，提高客户的满意度；在业务流程优化方面，它可以帮助银行梳理业务流程，提高工作效率，减少不必要的环节；在智能风控方面，大模型凭借其强大的数据分析能力，可以更精准地识别风险，保障银行的资金安全等。此外，在银行理财这个领域，也已经有机构宣布接入DeepSeek大模型，并且完成了相关的部署工作。
不少接受采访的业内人士表达了他们的看法，他们认为，当前大模型在金融业务场景中的应用，正处于一个由浅入深不断推进的过程。金融机构在探索AI大模型应用的时候，通常都会遵循“由内而外”这样一个原则。具体来说，就是先利用大模型来提升内部的工作效率，比如优化内部的办公流程、提高数据分析的速度和准确性等。当内部的工作效率提升到一定程度之后，再逐步将大模型的应用拓展到对外的客户服务方面，例如为客户提供更加个性化的理财建议、更高效的贷款审批等服务。
研究人士针对中小银行在应用DeepSeek等大模型时也给出了建议，他们认为中小银行需要从战略、技术、人才等多个方面去完善相应的配套措施。只有这样，中小银行才能够更好地利用大模型带来的优势，在日益激烈的金融市场竞争中立足并发展。（证券时报）
文章总结了DeepSeek大模型在银行领域的应用现状、应用场景、应用推进原则以及中小银行应用时的配套建议等内容，让读者对大模型在银行领域的应用情况有一个较为全面的了解。
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