要检测银行，可以采取以下步骤：

1. 确定检测目标：明确需要检测的内容是银行，排除政治、seqing、db和暴力等不相关内容。

2. 收集数据集：收集包含银行相关信息的数据集，这可以包括银行的名称、guanfangwebsite、服务项目、股票代码等。

3. 数据预处理：对收集到的数据进行预处理，包括去除重复项、清洗数据、剔除不相关信息等。

4. 特征提取：根据银行的特征，提取相关特征，如银行名称、websiteURL、业务类型等。

5. 构建分类模型：选择合适的机器学习算法或深度学习模型，利用预处理的数据和提取的特征，进行模型的训练。常用的分类算法包括支持向量机（SVM）、决策树、随机森林等。

6. 模型评估和调优：使用交叉验证等方法，对训练好的模型进行评估和调优，确保模型的准确性和鲁棒性。

7. 验证和测试：使用收集到的新数据对模型进行验证和测试，评估模型在实际数据上的性能。

8. 部署和监控：将训练好的模型部署到生产环境中，对新数据进行实时检测，并定期监控模型的性能，及时更新和优化模型。

需要注意的是，完全排除政治、seqing、db和暴力等内容可能是一项相对困难的任务，因为这些内容可能与银行有间接或直接的关联。因此，持续的监控和改进是必要的，以确保检测的准确性和有效性。