金融企業(yè)搭建應用 DeepSeek 可從以下幾個方面著手：
前期規(guī)劃

明確應用目標：確定是用于智能客服提高客戶服務效率、智能投研進行市場分析和投資決策，還是智能風控識別風險等。如銀行可通過 DeepSeek 優(yōu)化貸款審批流程，券商用其提升投資顧問服務質量123。
評估企業(yè)需求與資源：分析數據量、算力、人力等資源狀況，評估是否需要增加硬件設備、招聘或培訓專業(yè)人才等。若數據量龐大，需確保存儲和計算能力能支持 DeepSeek 運行。
制定預算：預估購買或租賃 DeepSeek 服務費用、硬件升級成本、人員培訓費用、后續(xù)維護費用等。
數據準備

數據收集：整合客戶信息、交易數據、市場行情數據、行業(yè)研究報告等內部數據，以及政策法規(guī)、宏觀經濟數據等外部數據。
數據清洗與標注：去除重復、錯誤、缺失數據，對數據進行標準化處理，并根據應用場景進行標注，如將風險數據標注為高、中、低風險等。
數據安全與合規(guī)：建立嚴格的數據訪問權限管理體系，確保數據使用符合法律法規(guī)和監(jiān)管要求，防止數據泄露13。
技術搭建

選擇部署方式本地化部署：對數據安全要求高、有足夠算力和技術團隊的大型金融企業(yè)，可在自有服務器和數據中心部署 DeepSeek，如國泰君安證券、廣發(fā)證券等多家券商完成了 DeepSeek 的本地化部署2。
云端部署：中小金融企業(yè)可選擇云服務提供商提供的 DeepSeek 服務，降低硬件投入成本，通過騰訊云等平臺實現(xiàn)分鐘級搭建基于 DeepSeek 大模型的聯(lián)網應用5。
模型選擇與優(yōu)化：根據應用場景和需求，選擇合適的 DeepSeek 模型版本，如 DeepSeek-R1、DeepSeek-V3 等。并結合企業(yè)數據對模型進行微調、優(yōu)化，提高模型在特定金融場景下的準確性和性能2。
與現(xiàn)有系統(tǒng)集成：將 DeepSeek 與金融企業(yè)現(xiàn)有的核心業(yè)務系統(tǒng)、客戶關系管理系統(tǒng)、風險管理系統(tǒng)等進行集成，實現(xiàn)數據共享和業(yè)務流程自動化。如銀行將 DeepSeek 集成到信貸審批系統(tǒng)，提高審批效率。
人員培訓與組織保障

人員培訓：對技術人員進行 DeepSeek 技術培訓，使其掌握模型部署、優(yōu)化等技能；對業(yè)務人員進行應用培訓，讓其了解如何在工作中使用 DeepSeek 提高效率和質量，如培訓理財經理使用 DeepSeek 進行客戶需求分析和投資方案制定。
建立跨部門團隊：組建由技術、業(yè)務、風險管理等多部門人員構成的跨部門團隊，負責 DeepSeek 的搭建、應用和管理，促進各部門協(xié)作。
制定管理制度：建立模型使用規(guī)范、數據管理規(guī)定、安全管理制度等，確保 DeepSeek 應用的穩(wěn)定、安全和合規(guī)。
測試與優(yōu)化

功能測試：在搭建完成后，對 DeepSeek 在各個金融業(yè)務場景中的功能進行全面測試，如智能客服的回答準確性、智能投研的分析結果合理性等，確保功能符合預期。
性能測試：評估模型的響應時間、吞吐量、資源占用等性能指標，若性能不達標，優(yōu)化模型參數、調整硬件配置等。
持續(xù)優(yōu)化：根據實際應用情況和用戶反饋，不斷對 DeepSeek 進行優(yōu)化和改進，如更新模型版本、增加數據量、調整業(yè)務規(guī)則等，提升應用效果。