_Девін Партіда — головний редактор ReHack. Як письменниця, її роботи публікувалися в Inc., VentureBeat, Entrepreneur, Lifewire, The Muse, MakeUseOf та інших._ Відкрийте для себе найкращі новини та події у фінтеху!Підпишіться на розсилку FinTech WeeklyЧитають керівники JP Morgan,

SleepTrader

2026-05-04 04:29:14

- - Девін Партіда — головний редактор ReHack. Як письменниця, її роботи публікувалися в Inc., VentureBeat, Entrepreneur, Lifewire, The Muse, MakeUseOf та інших.
    
    * * *
    
    Відкрийте для себе найкращі новини та події у сфері фінтех!
    
    Підписуйтеся на розсилку FinTech Weekly
    
    Читають керівники JP Morgan, Coinbase, Blackrock, Klarna та інші
    
    * * *
    
    Штучний інтелект (ШІ) — одна з найперспективніших, але й унікально тривожних технологій у фінтеху сьогодні. Тепер, коли DeepSeek викликав шок у сфері ШІ, його конкретні можливості та ризики вимагають уваги.
    
    Хоча ChatGPT зробив генеративний ШІ популярним у 2022 році, DeepSeek підняв його на новий рівень, коли його модель DeepSeek-R1 була запущена у 2025 році.
    
    Алгоритм є відкритим і безкоштовним, але працює на рівні з платними приватними альтернативами. Тому це спокуслива бізнес-можливість для фінтех-компаній, які прагнуть скористатися ШІ, але це також ставить етичні питання.
    
    * * *
    
    Рекомендовані читання:
    
    * Модель DeepSeek R1 викликає дискусії щодо майбутнього розвитку ШІ
    * Модель ШІ DeepSeek: можливості та ризики для малих технологічних компаній
    
    * * *
    
    Захист даних
    ----------------
    
    Як і багато застосунків ШІ, захист даних є проблемою. Великі мовні моделі (LLMs), такі як DeepSeek, потребують значної кількості інформації, і у секторі фінтех багато з цих даних може бути чутливими.
    
    DeepSeek має додаткову складність через те, що він є китайською компанією. Уряд Китаю може отримати доступ до всієї інформації з китайських дата-центрів або запитати дані у компаній у країні. Відповідно, модель може нести ризики, пов’язані з іноземним шпигунством і пропагандою.
    
    Ще однією проблемою є витоки даних третіх сторін. DeepSeek уже зазнав витоку, що розкрив понад 1 мільйон записів, що може поставити під сумнів безпеку інструментів ШІ.
    
    Упередження упереджень у ШІ
    -----------------------------
    
    Моделі машинного навчання, такі як DeepSeek, схильні до упереджень. Оскільки ШІ дуже добре виявляє та навчається на тонких патернах, які люди можуть пропустити, вони можуть засвоювати неусвідомлені упередження з навчальних даних. Навчаючись на такій викривленій інформації, вони можуть закріплювати та погіршувати проблеми нерівності.
    
    Такі побоювання особливо актуальні у фінансах. Оскільки фінансові установи історично обмежували можливості для меншин, багато їхніх історичних даних містять значні упередження. Навчання DeepSeek на таких наборах даних може призвести до подальших упереджених дій, наприклад, відмови у кредитах або іпотеці на основі етнічної приналежності, а не кредитоспроможності.
    
    Довіра споживачів
    --------------------
    
    Оскільки питання ШІ все частіше з’являються у новинах, громадськість стає дедалі підозрілішою щодо таких сервісів. Це може призвести до втрати довіри між фінтех-компанією та її клієнтами, якщо вона не буде прозоро керувати цими питаннями.
    
    DeepSeek може стикнутися з унікальним бар’єром. За повідомленнями, компанія створила свою модель за всього 6 мільйонів доларів і, як швидкозростаюча китайська компанія, може нагадувати про проблеми з приватністю, що вплинули на TikTok. Громадськість може не бути готовою довіряти низькобюджетній, швидко розробленій моделі ШІ з їхніми даними, особливо коли уряд Китаю може мати певний вплив.
    
    Як забезпечити безпечне та етичне впровадження DeepSeek
    ------------------------------------------------------------
    
    Ці етичні питання не означають, що фінтех-компанії не можуть безпечно використовувати DeepSeek, але підкреслюють важливість обережної реалізації. Організації можуть етично та безпечно впроваджувати DeepSeek, дотримуючись таких найкращих практик.
    
    ### Запускайте DeepSeek на локальних серверах
    
    Один із найважливіших кроків — запускати інструмент ШІ на внутрішніх дата-центрах. Хоча DeepSeek є китайською компанією, його ваги моделі відкриті, що дозволяє запускати її на серверах у США та зменшити ризики витоку даних через уряд Китаю.
    
    Однак не всі дата-центри однаково надійні. Ідеально, якщо фінтех-компанії зможуть розмістити DeepSeek на власному обладнанні. Якщо це неможливо, керівництво має ретельно обирати хостинг-партнера, який гарантує високий час роботи та відповідає стандартам безпеки, таким як ISO 27001 і NIST 800-53.
    
    ### Обмежуйте доступ до чутливих даних
    
    При створенні застосунку на базі DeepSeek фінтех-компанії мають враховувати, до яких даних модель може мати доступ. ШІ має мати доступ лише до необхідної інформації для виконання своєї функції. Також бажано очищати доступні дані від будь-якої непотрібної особистої ідентифікаційної інформації (PII).
    
    Коли DeepSeek зберігає менше чутливих даних, ризик витоку зменшується. Обмеження збору PII також важливе для відповідності законам, таким як Загальний регламент захисту даних (GDPR) та Закон Грем-Ліча-Блелі (GLBA).
    
    ### Впроваджуйте заходи кібербезпеки
    
    Законодавства, такі як GDPR і GLBA, зазвичай вимагають запровадження захисних заходів для запобігання витокам. Навіть поза межами таких законів, історія витоків DeepSeek підкреслює необхідність додаткових заходів безпеки.
    
    Щонайменше, фінтехи мають шифрувати всі дані, доступні ШІ, у стані спокою та під час передачі. Регулярне тестування на проникнення для виявлення та усунення вразливостей також є бажаним.
    
    Фінтех-організації мають розглядати автоматичний моніторинг своїх застосунків DeepSeek, оскільки така автоматизація може заощадити в середньому 2,2 мільйона доларів на витратах через швидше та ефективніше реагування у разі витоку.
    
    ### Аудит та моніторинг усіх застосунків ШІ
    
    Навіть після виконання цих кроків важливо залишатися пильними. Перед запуском DeepSeek необхідно провести аудит застосунку на предмет ознак упереджень або вразливостей безпеки. Пам’ятайте, що деякі проблеми можуть бути непомітними спочатку, тому потрібен постійний огляд.
    
    Створіть спеціальну команду для моніторингу результатів ШІ та забезпечення його етичності й відповідності регуляціям. Також важливо бути прозорими з клієнтами щодо цієї практики. Це допоможе зміцнити довіру у цій сумнівній галузі.
    
    Фінтех-компанії мають враховувати етику ШІ
    ---------------------------------------------
    
    Дані у фінтеху особливо чутливі, тому всі організації цього сектору мають серйозно ставитися до інструментів, що залежать від даних, таких як ШІ. DeepSeek може бути перспективним бізнес-ресурсом, але лише за умови дотримання строгих етичних і безпекових стандартів.
    
    Якщо керівники фінтеху зрозуміють цю необхідність, вони зможуть забезпечити безпечне та справедливе використання своїх інвестицій у DeepSeek та інші проекти ШІ.

DEEPSEEK-13,09%

Переглянути оригінал

Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.

Нагородити
подобається
Прокоментувати
Репост
Поділіться

Прокоментувати

Додати коментар

Немає коментарів

Популярні теми
Дізнатися більше
#
TradfiTradingChallenge
145.25K Популярність
#
PYTHUnlocks2.13BillionTokens
928.52K Популярність
#
IsraelStrikesIranBTCPlunges
47.99K Популярність
#
#DailyPolymarketHotspot
1.01M Популярність
#
TrumpDelaysIranStrike
16.08M Популярність

Закріплено

карта сайту

Етичні міркування при впровадженні DeepSeek AI у фінтех

Популярні теми

TradfiTradingChallenge

PYTHUnlocks2.13BillionTokens

IsraelStrikesIranBTCPlunges

#DailyPolymarketHotspot

TrumpDelaysIranStrike

Закріплено