近期，銀行業正加速采納DeepSeek技術，以緊跟人工智能領域的最新進展。DeepSeek憑借其數據處理、自然語言理解及邏輯推理能力，正在信貸審核、合同管理、客戶服務等多個核心業務場景中發揮重要作用。然而，隨著其應用的深入，數據安全、模型風險及監管合規等問題也逐漸浮出水面，成為銀行業關注的焦點。
中金金融認證中心有限公司（CFCA）產品中心副總經理劉通在接受采訪時指出，DeepSeek為銀行業提供了風險可控的智能化解決方案，但在實際應用中，必須平衡技術創新與安全合規，既要發揮人工智能的杠桿效應，也要筑牢金融安全的防火墻。
多家銀行已成功將DeepSeek大模型本地化部署，并應用于智能合同管理、智能風控、資產托管與估值對賬、客服助手、智庫等多個領域。DeepSeek通過優化成本結構、兼容國產化技術棧，有效解決了銀行在應用AI時面臨的訓練成本與能效比失衡、長尾場景泛化能力不足、端側部署工程化障礙等痛點。
在信貸審核方面，DeepSeek憑借強大的中文理解和邏輯推理能力，能夠自動化解析信貸材料，顯著提升審核效率。在合同管理領域，通過自然語言處理技術，DeepSeek能精準識別合同條款，并結合法律知識庫進行合規審查。在客戶服務方面，DeepSeek能夠基于客戶的交易歷史和偏好，提供個性化的服務體驗。在資產托管估值對賬方面，DeepSeek的數據處理能力則可實現交易及估值信息的自動化解析和對比。
劉通認為，DeepSeek的應用正在推動銀行業技術生態的變革。中小銀行通過應用DeepSeek技術，可以在確保風險可控的前提下，縮小與大型銀行之間的技術差距。而大型銀行則能夠借此構建更為完善的金融科技生態，實現智能化應用的全面落地。
然而，作為AI決策系統，DeepSeek在銀行風險評估中的準確性如何保證？劉通表示，銀行可以從數據層面、模型層面和技術層面入手，確保DeepSeek在風險評估中的準確性。同時，DeepSeek的開源模式也在一定程度上提高了模型的透明度，方便銀行或相關機構對模型進行審查和驗證，從而降低模型偏差和黑箱決策的風險。
盡管DeepSeek的應用前景廣闊，但其帶來的風險也不容忽視。劉通指出，銀行在應用DeepSeek時需重點防范模型攻擊、算法偏見以及敏感數據泄露等風險。針對模型攻擊風險，銀行可以通過對抗訓練、數據增強等手段提升模型的魯棒性。對于算法偏見問題，銀行則需通過多樣化數據采集、公平性約束算法及動態反饋機制進行糾偏。
在敏感數據泄露方面，盡管本地化部署DeepSeek能夠減少數據外流風險，但在模型訓練和推理過程中仍需接觸大量用戶數據。若處理不當，可能會導致用戶隱私泄露、信任度下降以及法律合規風險等問題。近年來，隨著《數據安全法》《個人信息保護法》等法律法規的相繼發布，銀行在數據處理方面的合規要求也日益嚴格。
為規范銀行業保險業數據處理活動，保障數據安全，國家金融監督管理總局于2024年12月27日印發了《銀行保險機構數據安全管理辦法》。該辦法明確要求銀行保險機構在使用人工智能技術開展業務時，需對數據對決策結果的影響進行解釋說明和信息披露，實時監測自動化處理與系統運行結果，并建立人工智能應用的風險緩釋措施。
面對數據領域的風險，劉通建議，銀行在應用DeepSeek處理客戶敏感金融數據時，可采取數據脫敏技術、數據訪問控制技術和數據監控與審計技術確保數據合規。數據脫敏技術可采用特定的編碼規則對敏感數據進行轉換，或對客戶的敏感金融數據進行加密處理。數據訪問控制技術則需結合多種認證方式確保只有合法用戶能夠訪問敏感數據，并根據崗位職責設置角色和訪問權限。
數據監控與審計技術也是確保數據安全的重要手段。銀行可以通過數據監控工具及時發現異常行為和數據泄露風險，并對所有訪問和處理敏感金融數據的操作進行詳細記錄，以便進行事后審計和追溯。定期對數據處理過程進行合規性審計，檢查數據脫敏是否符合相關法律法規和銀行內部規定，也是確保數據安全不可或缺的一環。
當系統需要與外部數據源交互時，如何防范數據泄露或非法爬取風險？劉通提示，銀行可從訪問控制、數據加密、安全監測等多個方面入手，構建全方位的數據安全防護體系。通過采取這些措施，銀行可以在確保數據安全的前提下，充分發揮DeepSeek等人工智能技術的優勢，推動銀行業的智能化轉型。
