引言
随着人工智能技术的飞速发展，银行大模型在金融领域的应用日益广泛。本文将深入解析银行大模型的普及率，探讨各大银行在应用大模型方面的现状，并揭示哪些银行尚未加入这一行列。
银行大模型普及率概述
1. 普及率现状
目前，银行大模型的普及率呈现出以下特点：
- 高速增长：近年来，银行大模型的普及率呈现出高速增长的趋势，越来越多的银行开始尝试和应用大模型技术。
- 应用领域广泛：大模型在智能客服、信贷审批、智能营销、风险管理、经营办公等多个业务场景中得到应用。
2. 主要应用银行
根据不完全统计，以下银行已宣布接入DeepSeek系列模型：
- 工商银行
- 邮储银行
- 建设银行
- 江苏银行
各大银行大模型应用现状
1. 工商银行
工商银行已率先完成DeepSeek最新开源大模型的私有化部署，并将其接入行内工银智涌大模型矩阵体系。工银智涌集算力、算法、数据、工具、安全、应用、生态于一体，对行内20多个主要业务领域进行赋能。
2. 邮储银行
邮储银行依托自有大模型邮智，本地部署并集成DeepSeek-V3模型和轻量DeepSeek-R1推理模型，应用于智能客服小邮助手，新增逻辑推理功能。
3. 建设银行
建设银行正在部署DeepSeek相关应用，已引入DeepSeek模型并定制化训练。
4. 江苏银行
江苏银行依托智慧小苏大语言模型服务平台，成功本地化部署微调DeepSeekvl2多模态模型、轻量DeepSeekr1推理模型，实现合同质检智能化、托管资产估值对账自动化的创新。
未入局银行分析
1. 国有银行
相较于中小银行，国有银行在布局DeepSeek系列模型方面步伐稍显缓慢。目前，官宣布局DeepSeek系列模型的国有银行屈指可数。
2. 股份制银行
股份制银行在DeepSeek布局方面相对积极，但具体入局情况尚不明确。
3. 其他银行
部分中小银行和地方性银行尚未公开宣布布局DeepSeek系列模型。
结论
银行大模型的普及率正在逐步提高，各大银行在应用大模型方面取得了一定的成果。然而，仍有部分银行尚未加入这一行列。未来，随着人工智能技术的不断发展和银行业务的数字化转型，银行大模型的普及率有望进一步提升。