Pertimbangan Etis dalam Penerapan DeepSeek AI di Fintech

Devin Partida adalah Pemimpin Redaksi ReHack. Sebagai seorang penulis, karyanya telah ditampilkan di Inc., VentureBeat, Entrepreneur, Lifewire, The Muse, MakeUseOf, dan lainnya.

Temukan berita dan acara fintech teratas!

Berlangganan newsletter FinTech Weekly

Dibaca oleh eksekutif di JP Morgan, Coinbase, Blackrock, Klarna dan lainnya

Kecerdasan buatan (AI) adalah salah satu teknologi paling menjanjikan tetapi juga uniknya mengkhawatirkan di fintech saat ini. Sekarang bahwa DeepSeek telah mengirimkan gelombang kejut di seluruh ruang AI, kemungkinan dan jebakan spesifiknya memerlukan perhatian.

Sementara ChatGPT membawa AI generatif ke arus utama pada tahun 2022, DeepSeek membawanya ke tingkat baru ketika model DeepSeek-R1 diluncurkan pada tahun 2025.

Algoritma ini bersifat open-source dan gratis tetapi telah berkinerja pada standar yang sama dengan alternatif proprietari berbayar. Dengan demikian, ini adalah peluang bisnis yang menggoda bagi perusahaan fintech yang berharap untuk memanfaatkan AI, tetapi juga menghadirkan beberapa pertanyaan etis.

Bacaan yang direkomendasikan:

*   **Model R1 DeepSeek Memicu Perdebatan tentang Masa Depan Pengembangan AI**
*   **Model AI DeepSeek: Peluang dan Risiko untuk Perusahaan Teknologi Kecil**

Privasi Data

Seperti banyak aplikasi AI, privasi data adalah sebuah kekhawatiran. Model bahasa besar (LLM) seperti DeepSeek memerlukan sejumlah besar informasi, dan di sektor seperti fintech, banyak data ini mungkin sensitif.

DeepSeek memiliki komplikasi tambahan karena merupakan perusahaan Tiongkok. Pemerintah Tiongkok dapat mengakses semua informasi di pusat data yang dimiliki oleh Tiongkok atau meminta data dari perusahaan di dalam negara. Akibatnya, model ini mungkin menghadirkan risiko terkait spionase asing dan propaganda.

Pelanggaran data pihak ketiga adalah kekhawatiran lain. DeepSeek sudah mengalami kebocoran yang mengungkap lebih dari 1 juta catatan, yang mungkin menimbulkan keraguan terhadap keamanan alat AI tersebut.

Bias AI

Model pembelajaran mesin seperti DeepSeek rentan terhadap bias. Karena model AI sangat mahir dalam menemukan dan belajar dari pola halus yang mungkin terlewat oleh manusia, mereka dapat mengadopsi prasangka tidak sadar dari data latih mereka. Saat mereka belajar dari informasi yang miring ini, mereka dapat memperpetuasi dan memperburuk masalah ketidaksetaraan.

Ketakutan seperti ini sangat menonjol di bidang keuangan. Karena lembaga keuangan secara historis menahan peluang dari minoritas, banyak data historis mereka menunjukkan bias yang signifikan. Melatih DeepSeek pada dataset ini dapat menyebabkan tindakan bias lebih lanjut seperti AI yang menolak pinjaman atau hipotek berdasarkan etnis seseorang daripada kelayakan kredit.

Kepercayaan Konsumen

Seiring dengan masalah terkait AI yang menghiasi berita, masyarakat umum menjadi semakin curiga terhadap layanan ini. Hal ini dapat menyebabkan erosi kepercayaan antara bisnis fintech dan kliennya jika tidak mengelola kekhawatiran ini secara transparan.

DeepSeek mungkin menghadapi hambatan unik di sini. Perusahaan ini dilaporkan membangun modelnya dengan biaya hanya $6 juta dan, sebagai perusahaan Tiongkok yang berkembang pesat, mungkin mengingatkan orang akan kekhawatiran privasi yang mempengaruhi TikTok. Publik mungkin tidak antusias untuk mempercayakan model AI berbiaya rendah yang dikembangkan dengan cepat dengan data mereka, terutama ketika pemerintah Tiongkok mungkin memiliki beberapa pengaruh.

Cara Memastikan Penerapan DeepSeek yang Aman dan Etis

Pertimbangan etis ini tidak berarti perusahaan fintech tidak dapat menggunakan DeepSeek dengan aman, tetapi mereka menekankan pentingnya implementasi yang hati-hati. Organisasi dapat menerapkan DeepSeek secara etis dan aman dengan mematuhi praktik terbaik ini.

Jalankan DeepSeek di Server Lokal

Salah satu langkah terpenting adalah menjalankan alat AI di pusat data domestik. Meskipun DeepSeek adalah perusahaan Tiongkok, bobot modelnya terbuka, sehingga memungkinkan untuk berjalan di server AS dan mengurangi kekhawatiran tentang pelanggaran privasi dari pemerintah Tiongkok.

Namun, tidak semua pusat data dapat diandalkan. Idealnya, bisnis fintech akan menghosting DeepSeek di perangkat keras mereka sendiri. Ketika itu tidak memungkinkan, manajemen harus memilih host dengan hati-hati, hanya bermitra dengan mereka yang memiliki jaminan uptime tinggi dan standar keamanan seperti ISO 27001 dan NIST 800-53.

Minimalkan Akses ke Data Sensitif

Saat membangun aplikasi berbasis DeepSeek, perusahaan fintech harus mempertimbangkan jenis data apa yang dapat diakses oleh model tersebut. AI hanya boleh dapat mengakses apa yang diperlukan untuk menjalankan fungsinya. Menghapus data yang dapat diakses dari informasi pribadi yang tidak diperlukan (PII) juga merupakan hal yang ideal.

Ketika DeepSeek memiliki lebih sedikit detail sensitif, setiap pelanggaran akan kurang berdampak. Meminimalkan pengumpulan PII juga kunci untuk tetap mematuhi hukum seperti Peraturan Perlindungan Data Umum (GDPR) dan Undang-Undang Gramm-Leach-Bliley (GLBA).

Terapkan Kontrol Keamanan Siber

Peraturan seperti GDPR dan GLBA juga biasanya mengharuskan langkah-langkah perlindungan untuk mencegah pelanggaran di tempat pertama. Bahkan di luar undang-undang tersebut, sejarah DeepSeek dengan kebocoran menyoroti perlunya langkah-langkah keamanan tambahan.

Setidaknya, perusahaan fintech harus mengenkripsi semua data yang dapat diakses AI saat diam dan saat transit. Pengujian penetrasi secara berkala untuk menemukan dan memperbaiki kerentanan juga ideal.

Organisasi fintech juga harus mempertimbangkan pemantauan otomatis aplikasi DeepSeek mereka, karena otomatisasi semacam itu menghemat biaya pelanggaran sebesar $2,2 juta rata-rata, berkat respons yang lebih cepat dan lebih efektif.

Audit dan Pantau Semua Aplikasi AI

Bahkan setelah mengikuti langkah-langkah ini, sangat penting untuk tetap waspada. Audit aplikasi berbasis DeepSeek sebelum menerapkannya untuk mencari tanda-tanda bias atau kerentanan keamanan. Ingat bahwa beberapa masalah mungkin tidak terlihat pada awalnya, sehingga tinjauan berkelanjutan diperlukan.

Buat tim khusus untuk memantau hasil solusi AI dan memastikan tetap etis dan mematuhi peraturan yang ada. Sangat penting untuk transparan dengan pelanggan tentang praktik ini juga. Jaminan tersebut dapat membantu membangun kepercayaan di bidang yang sebaliknya meragukan.

Perusahaan Fintech Harus Mempertimbangkan Etika AI

Data fintech sangat sensitif, jadi semua organisasi di sektor ini harus mengambil alat yang bergantung pada data seperti AI dengan serius. DeepSeek dapat menjadi sumber daya bisnis yang menjanjikan, tetapi hanya jika penggunaannya mengikuti pedoman etika dan keamanan yang ketat.

Setelah para pemimpin fintech memahami perlunya perhatian semacam itu, mereka dapat memastikan investasi DeepSeek mereka dan proyek AI lainnya tetap aman dan adil.