“用了DeepSeek，每天减少9.68小时工作量”

主要观点总结

多家银行成功本地化部署DeepSeek大模型，应用于智能合同管理、风控、资产托管估值对账等场景，有效提升了业务效率与准确性。DeepSeek对中小银行的助益更显著，为其提供了高性价比的解决方案。然而，大模型的应用也引发了隐私权、著作权等问题，银行需关注数据安全和隐私风险。

关键观点总结

关键观点1: DeepSeek大模型的应用提升了银行业务效率与准确性

多家银行成功部署DeepSeek大模型，应用于智能合同管理、风控、资产托管估值对账等多个场景，有效提升了业务效率与准确性。江苏银行人士表示，该模型减少了工作量，实现了自动化处理。

关键观点2: DeepSeek大模型对中小银行的积极影响显著

相比大型银行，DeepSeek大模型对中小银行的助益更显著。中小银行可以根据自身业务需求调整模型参数和功能，快速部署应用。DeepSeek有助于中小银行缩短技术引入到实际应用的周期。

关键观点3: 大模型应用引发隐私权、著作权等问题

DeepSeek等大模型的加速应用产生了隐私权、著作权等方面的问题。招联首席研究员董希淼和波士顿咨询公司董事总经理何大勇提醒，银行需关注数据安全和隐私风险。大模型的精调、应用需要在本地进行以防止数据泄露。

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