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 还面临中国公司的特殊复杂性。中国政府可以访问所有中国拥有的数据中心信息，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，暴露了超过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。用这些偏见数据训练DeepSeek，可能导致AI拒绝贷款或抵押贷款，依据个人的种族而非信用状况做出决策。

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600万美元就构建了其模型，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

最重要的步骤之一是将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应仅能访问其执行功能所必需的数据。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，数据泄露的影响也会减小。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数据泄露。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保障的必要性。

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，因为这种自动化平均可以节省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。在部署之前，应审查基于DeepSeek的应用，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，因此需要持续的审查。

建立专门的任务小组，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。

金融科技公司必须考虑AI伦理

金融科技数据尤为敏感，因此该行业的所有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投资和其他AI项目的安全与公平。