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在金融科技中部署DeepSeek AI的伦理考量
Devin Partida 是 ReHack 的总编辑。作为一名作家,她的作品曾在 Inc.、VentureBeat、Entrepreneur、Lifewire、The Muse、MakeUseOf 等刊登。
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人工智能(AI)是当今金融科技中最有前景但又尤为令人担忧的技术之一。如今,DeepSeek 引发了AI领域的震动,其具体的可能性和陷阱引发关注。
虽然 ChatGPT 在 2022 年将生成式AI推向了主流,但 DeepSeek 在 2025 年推出其 DeepSeek-R1 模型时,将其提升到了新的高度。
该算法是开源且免费的,但其表现与付费的专有替代品相当。因此,对于希望利用AI获利的金融科技公司来说,这是一个具有吸引力的商业机会,但也带来一些伦理问题。
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数据隐私
与许多AI应用一样,数据隐私是一个关注点。像DeepSeek这样的大型语言模型(LLMs)需要大量信息,而在金融科技等行业,这些数据中可能包含敏感信息。
DeepSeek 还面临一个额外的复杂性,即它是一家中国公司。中国政府可以访问所有中国拥有的数据中心的信息,或要求国内公司提供数据。因此,该模型可能存在与外国间谍活动和宣传相关的风险。
第三方数据泄露也是一个担忧。DeepSeek 已经发生过一次泄露,曝光了超过100万条记录,这可能会让人怀疑这些AI工具的安全性。
AI偏见
像DeepSeek这样的机器学习模型容易产生偏见。由于AI模型善于识别和学习微妙的模式,而人类可能会忽略这些模式,它们可能会从训练数据中无意识地吸取偏见。随着它们从偏斜的信息中学习,可能会加剧和延续不平等问题。
**这种担忧在金融领域尤为突出。**因为金融机构历来对少数群体设置障碍,其历史数据中存在显著偏见。用这些数据训练DeepSeek,可能导致AI基于个人的种族而非信用状况拒绝贷款或抵押。
消费者信任
随着与AI相关的问题频繁登上头条,公众对这些服务的怀疑也在增加。如果金融科技企业不能透明地管理这些担忧,可能会导致客户信任的流失。
DeepSeek 可能会面临一个特殊的障碍。据报道,该公司仅用 600 万美元建立了其模型,作为一家快速成长的中国公司,可能会让人联想到TikTok曾引发的隐私担忧。公众可能不愿意信任一个预算低、开发迅速的AI模型处理他们的数据,尤其是在中国政府可能有一定影响的情况下。
如何确保DeepSeek的安全和伦理部署
这些伦理考虑并不意味着金融科技公司不能安全使用DeepSeek,但它们强调了谨慎实施的重要性。组织可以通过遵循以下最佳实践,伦理且安全地部署DeepSeek。
在本地服务器上运行DeepSeek
最重要的一步是将AI工具部署在国内数据中心。虽然DeepSeek是一家中国公司,但其模型权重是开源的,可以在美国服务器上运行,从而减轻中国政府可能带来的隐私泄露担忧。
**然而,并非所有数据中心都同样可靠。**理想情况下,金融科技企业应在自己的硬件上托管DeepSeek。当这不可行时,领导层应谨慎选择托管方,只与那些具有高正常运行时间保证和安全标准(如ISO 27001和NIST 800-53)的合作伙伴合作。
减少对敏感数据的访问
在构建基于DeepSeek的应用时,金融科技公司应考虑模型可以访问的数据类型。AI应仅能访问其执行任务所必需的数据。也应清理任何不必要的个人身份信息(PII)。
当DeepSeek持有的敏感信息较少时,一旦发生泄露,影响也会较小。减少PII的收集也是遵守《通用数据保护条例》(GDPR)和《格雷姆-里奇-布莱利法案》(GLBA)等法律的关键。
实施网络安全控制措施
像GDPR和GLBA这样的法规通常也要求采取保护措施以防止泄露。即使不在这些法规范围内,DeepSeek的泄露历史也凸显了增加安全防护的必要性。
至少,金融科技公司应对所有AI可访问的数据进行静态和传输中的加密。定期进行渗透测试,发现并修补漏洞也是理想的做法。
金融科技组织还应考虑对DeepSeek应用进行自动监控,因为自动化监控平均可以节省220万美元的泄露成本,得益于更快、更有效的响应。
审计和监控所有AI应用
即使遵循了这些步骤,也必须保持警惕。在部署前对DeepSeek应用进行审计,查找偏见或安全漏洞的迹象。记住,一些问题可能一开始不易察觉,因此需要持续审查。
建立专门的任务组,监控AI解决方案的结果,确保其符合伦理和法规。对客户保持透明也很重要,这样可以增强信任,减少疑虑。
金融科技公司必须考虑AI伦理
金融科技数据尤为敏感,因此所有行业组织都必须认真对待依赖数据的工具,如AI。DeepSeek可以成为有潜力的业务资源,但前提是其使用遵循严格的伦理和安全准则。
一旦金融科技领导者认识到需要如此谨慎,他们就能确保DeepSeek的投资和其他AI项目的安全与公平。