Pertimbangan Etis dalam Penerapan DeepSeek AI di Fintech

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

Temukan berita dan acara fintech teratas!

Berlangganan buletin FinTech Weekly

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

Kecerdasan buatan (AI) adalah salah satu teknologi yang paling menjanjikan namun uniknya mengkhawatirkan di fintech saat ini. Kini setelah DeepSeek mengguncang dunia AI, kemungkinan dan jebakan spesifiknya perlu mendapat perhatian.

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

Algoritmenya bersumber terbuka dan gratis, tetapi berkinerja setara dengan alternatif berbayar milik sendiri. Oleh karena itu, ini merupakan peluang bisnis yang menggoda bagi perusahaan fintech yang berharap 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 bagi Perusahaan Teknologi Kecil**

Privasi Data

Seperti banyak aplikasi AI, privasi data menjadi perhatian. Model bahasa besar (LLM) seperti DeepSeek membutuhkan sejumlah besar informasi, dan di sektor seperti fintech, banyak data ini mungkin sensitif.

DeepSeek memiliki kerumitan tambahan sebagai perusahaan Tiongkok. Pemerintah Tiongkok dapat mengakses semua informasi di pusat data milik Tiongkok atau meminta data dari perusahaan di dalam negeri. Akibatnya, model tersebut dapat menimbulkan risiko terkait spionase dan propaganda asing.

Pelanggaran data pihak ketiga adalah kekhawatiran lain. DeepSeek telah mengalami kebocoran yang mengekspos lebih dari 1 juta catatan, yang dapat menimbulkan keraguan atas keamanan alat AI tersebut.

Bias AI

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

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

Kepercayaan Konsumen

Ketika isu-isu terkait AI memenuhi berita utama, masyarakat umum menjadi semakin curiga terhadap layanan-layanan ini. Hal itu dapat menyebabkan erosi kepercayaan antara bisnis fintech dan kliennya jika tidak mengelola kekhawatiran ini secara transparan.

DeepSeek mungkin menghadapi hambatan unik di sini. Perusahaan dilaporkan membangun modelnya hanya dengan $6 juta dan, sebagai perusahaan Tiongkok yang berkembang pesat, mungkin mengingatkan orang pada masalah privasi yang memengaruhi TikTok. Publik mungkin tidak antusias untuk mempercayai model AI beranggaran rendah yang dikembangkan dengan cepat dengan data mereka, terutama ketika pemerintah Tiongkok mungkin memiliki pengaruh.

Cara Memastikan Penerapan DeepSeek yang Aman dan Etis

Pertimbangan etis ini tidak berarti perusahaan fintech tidak dapat menggunakan DeepSeek dengan aman, tetapi ini menekankan pentingnya implementasi yang hati-hati. Organisasi dapat menerapkan DeepSeek secara etis dan aman dengan mengikuti 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 dijalankan di server AS dan mengurangi kekhawatiran tentang pelanggaran privasi dari pemerintah Tiongkok.

Namun, tidak semua pusat data sama andalnya. Idealnya, bisnis fintech akan menghosting DeepSeek di perangkat keras mereka sendiri. Ketika itu tidak memungkinkan, kepemimpinan harus memilih host dengan hati-hati, hanya bermitra dengan mereka yang memiliki jaminan waktu aktif 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 yang dapat diakses model. AI seharusnya hanya dapat mengakses apa yang diperlukan untuk menjalankan fungsinya. Membersihkan data yang dapat diakses dari informasi pengenal pribadi (PII) yang tidak diperlukan juga ideal.

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

Terapkan Kontrol Keamanan Siber

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

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

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

Audit dan Pantau Semua Aplikasi AI

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

Buat gugus tugas khusus untuk memantau hasil solusi AI dan memastikannya tetap etis dan sesuai dengan peraturan apa pun. Sebaiknya juga transparan dengan pelanggan tentang praktik ini. Jaminan dapat membantu membangun kepercayaan di bidang yang sebenarnya meragukan.

Perusahaan Fintech Harus Mempertimbangkan Etika AI

Data fintech sangat sensitif, sehingga semua organisasi di sektor ini harus menanggapi 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 kehati-hatian tersebut, mereka dapat memastikan investasi DeepSeek dan proyek AI lainnya tetap aman dan adil.