毕马威：基于开源基础大模型的银行业人工智能工程化落地实践初探！

主要观点总结

文章介绍了银行业在AI时代的应用现状及面临的挑战，特别是大模型在银行业的应用。文章提到了DeepSeek等新一代AI模型在银行业务场景中的应用，以及毕马威等公司在AI赋能及成本优化实践方面的案例分享。同时，文章也指出了大模型在银行落地过程中的常见问题及应对方法，以及未来的展望和联系信息。

关键观点总结

关键观点1: 银行业AI应用现状

银行业一直属于行业创新标杆，近年来积极引入新技术进行AI实践。但随着创新瓶颈的出现，大模型带来了新的业务创新机遇。许多银行已经尝试引入大模型，但实际应用中仍存在诸多问题，如如何将大模型融入业务部门的核心业务流程，如何应对数据安全问题等。

关键观点2: DeepSeek等新一代AI模型的应用

DeepSeek等新一代AI模型具有快速定制、深入业务场景、辅助优化SOP等特点，可以支持银行业务的提效和成本控制。例如，毕马威通过将AI能力转化为内部生产力，高效应对经济周期变化；大模型在营销运营场景下，可以为银行带来新的可能性。

关键观点3: 银行大模型落地实践的常见问题及应对

大模型在银行业务中的应用展现出巨大的潜力，但落地过程中存在诸多挑战和误区需要克服。如部署成功不代表真正运用、模型幻觉无法彻底消除、模型选择并非越大越好等问题。针对这些问题，需要采取相应的策略进行优化和调整。

关键观点4: 银行大模型的未来展望

DeepSeek为代表的开源基础大模型将助力中小银行实现科技赋能金融，普惠服务大众的愿景。未来AI在银行业将会有更多广泛的应用场景，中小银行可通过采用新的AI策略与场景，构建具有差异化竞争优势的智能金融生态系统。