Devin Partida 是 ReHack 的主编。作为一名撰稿人，她的作品曾出现在 Inc.、VentureBeat、Entrepreneur、Lifewire、The Muse、MakeUseOf 等媒体上。
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人工智能（AI）是当今**金融科技（fintech）**领域最具前景、但也最令人担忧的技术之一。如今，DeepSeek 已在 AI 领域引发震荡，它的具体可能性与潜在风险更需要被关注。
尽管 ChatGPT 在 2022 年将生成式 AI 带入主流，但 DeepSeek 在 2025 年推出 DeepSeek-R1 模型时，进一步把它推向了新的高度。
该算法开源且免费，但表现达到了与付费专有替代方案相当的水平。因此，这对于希望借助 AI 抢占机遇的金融科技公司来说，是一个诱人的商业机会，但同时也提出了一些伦理问题。
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* **DeepSeek 的 R1 模型引发关于 AI 发展未来的争论** * **DeepSeek 的 AI 模型：小型科技公司的机遇与风险**
与许多 AI 应用一样，数据隐私是一个令人担忧的问题。像 DeepSeek 这样的“大型语言模型（LLM）”需要大量信息，而在金融科技这样的行业中，这些数据中的很多可能是敏感的。
DeepSeek 还增加了一个额外的复杂性：它是一家中国公司。中国政府可以访问中国境内由中国企业拥有的数据中心的所有信息，或要求境内公司提供数据。因此，该模型可能带来与境外间谍活动和宣传相关的风险。
第三方数据泄露是另一个需要关注的问题。DeepSeek 已经遭遇过一次泄露，暴露了超过 1,000,000 条记录，这可能会让人对 AI 工具的安全性产生质疑。
像 DeepSeek 这样的机器学习模型容易产生偏见。因为 AI 模型非常擅长发现并学习人类可能忽略的细微模式，它们可能会从训练数据中吸收无意识的偏见。随着它们从这些带偏差的信息中学习，它们可能会延续并加剧不平等问题。
**这些担忧在金融领域尤其突出。**由于金融机构在历史上曾剥夺少数群体的机会，它们的历史数据往往呈现出显著偏见。在这些数据集上训练 DeepSeek，可能会导致进一步的带偏见行为，例如 AI 基于一个人的族裔而非信用可靠性来拒绝贷款或抵押贷款。
随着与 AI 相关的问题不断占据头条，公众对这些服务的怀疑也在加剧。如果金融科技企业不能以透明方式处理这些担忧，就可能导致其与客户之间的信任被侵蚀。
DeepSeek 在这里可能会面临一个独特的门槛。据报道，该公司仅用 6,000,000 美元就搭建了其模型，而且作为一家快速发展的中国公司，它可能会让人联想到影响 TikTok 的隐私担忧。公众可能并不愿意信任一款低预算、快速开发的 AI 模型来处理他们的数据，尤其是在中国政府可能会有一定影响的情况下。
这些伦理考量并不意味着金融科技公司无法安全地使用 DeepSeek，但它们强调了谨慎实施的重要性。通过遵循这些最佳实践，组织可以以道德且安全的方式部署 DeepSeek。
其中最重要的一步是：在本土数据中心运行这款 AI 工具。尽管 DeepSeek 是一家中国公司，但它的模型权重是开源的，因此有可能在美国服务器上运行，从而缓解来自中国政府的隐私泄露担忧。
**不过，并非所有数据中心都同样可靠。**理想情况下，金融科技企业应当在自己的硬件上托管 DeepSeek。当这不可行时，管理层应当谨慎选择托管方，仅与那些能够提供高正常运行时间保证以及安全标准（例如 ISO 27001 和 NIST 800-53）的合作伙伴开展合作。
在构建基于 DeepSeek 的应用时，金融科技公司应考虑该模型能够访问哪些类型的数据。AI 只能访问其执行功能所必需的数据。清理可访问数据中任何不需要的**个人身份信息（PII）**也是理想做法。
当 DeepSeek 持有的敏感细节更少时，任何泄露造成的影响也会更小。将 PII 收集降到最低也是保持符合《通用数据保护条例》（GDPR）和《格雷姆-里奇-比利法案》（GLBA）的关键。
像 GDPR 和 GLBA 这样的法规通常也会要求采取保护措施来从源头上防止泄露。即便不受此类立法约束，DeepSeek 的泄露历史也凸显了需要额外安全防护的必要性。
至少，金融科技公司应当在传输中和静态存储中加密所有 AI 可访问的数据。定期进行渗透测试以发现并修复漏洞也是理想做法。
金融科技组织还应考虑对其 DeepSeek 应用进行自动化监控，因为借助更快、更有效的响应，这种自动化平均可节省 2.2 million 美元的泄露成本。
即使在完成这些步骤之后，保持警惕依然至关重要。在部署基于 DeepSeek 的应用之前对其进行审计，查找偏见或安全漏洞的迹象。请记住，有些问题可能一开始并不明显，因此需要持续复查。
建立一个专门的工作小组来监控该 AI 解决方案的结果，并确保其始终符合伦理并遵守任何适用法规。对客户在这一点上保持透明也同样很重要。这种安抚能帮助在原本可能被认为可疑的领域中建立信任。
金融科技数据尤其敏感，因此该领域内的所有组织都必须认真对待像 AI 这样的依赖数据的工具。DeepSeek 可能是一项有前景的商业资源，但前提是其使用必须遵循严格的伦理与安全准则。
一旦金融科技领导者理解对这类问题的必要谨慎，他们就可以确保其 DeepSeek 投资和其他AI 项目保持安全且公平。
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DeepSeek AI在金融科技部署中的伦理考量
Devin Partida 是 ReHack 的主编。作为一名撰稿人，她的作品曾出现在 Inc.、VentureBeat、Entrepreneur、Lifewire、The Muse、MakeUseOf 等媒体上。
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JP Morgan、Coinbase、Blackrock、Klarna 等公司的高管正在阅读
人工智能（AI）是当今**金融科技（fintech）**领域最具前景、但也最令人担忧的技术之一。如今，DeepSeek 已在 AI 领域引发震荡，它的具体可能性与潜在风险更需要被关注。
尽管 ChatGPT 在 2022 年将生成式 AI 带入主流，但 DeepSeek 在 2025 年推出 DeepSeek-R1 模型时，进一步把它推向了新的高度。
该算法开源且免费，但表现达到了与付费专有替代方案相当的水平。因此，这对于希望借助 AI 抢占机遇的金融科技公司来说，是一个诱人的商业机会，但同时也提出了一些伦理问题。
推荐阅读：
数据隐私
与许多 AI 应用一样，数据隐私是一个令人担忧的问题。像 DeepSeek 这样的“大型语言模型（LLM）”需要大量信息，而在金融科技这样的行业中，这些数据中的很多可能是敏感的。
DeepSeek 还增加了一个额外的复杂性：它是一家中国公司。中国政府可以访问中国境内由中国企业拥有的数据中心的所有信息，或要求境内公司提供数据。因此，该模型可能带来与境外间谍活动和宣传相关的风险。
第三方数据泄露是另一个需要关注的问题。DeepSeek 已经遭遇过一次泄露，暴露了超过 1,000,000 条记录，这可能会让人对 AI 工具的安全性产生质疑。
AI 偏见
像 DeepSeek 这样的机器学习模型容易产生偏见。因为 AI 模型非常擅长发现并学习人类可能忽略的细微模式，它们可能会从训练数据中吸收无意识的偏见。随着它们从这些带偏差的信息中学习，它们可能会延续并加剧不平等问题。
**这些担忧在金融领域尤其突出。**由于金融机构在历史上曾剥夺少数群体的机会，它们的历史数据往往呈现出显著偏见。在这些数据集上训练 DeepSeek，可能会导致进一步的带偏见行为，例如 AI 基于一个人的族裔而非信用可靠性来拒绝贷款或抵押贷款。
消费者信任
随着与 AI 相关的问题不断占据头条，公众对这些服务的怀疑也在加剧。如果金融科技企业不能以透明方式处理这些担忧，就可能导致其与客户之间的信任被侵蚀。
DeepSeek 在这里可能会面临一个独特的门槛。据报道，该公司仅用 6,000,000 美元就搭建了其模型，而且作为一家快速发展的中国公司，它可能会让人联想到影响 TikTok 的隐私担忧。公众可能并不愿意信任一款低预算、快速开发的 AI 模型来处理他们的数据，尤其是在中国政府可能会有一定影响的情况下。
如何确保 DeepSeek 的安全与合规部署
这些伦理考量并不意味着金融科技公司无法安全地使用 DeepSeek，但它们强调了谨慎实施的重要性。通过遵循这些最佳实践，组织可以以道德且安全的方式部署 DeepSeek。
在本地服务器上运行 DeepSeek
其中最重要的一步是：在本土数据中心运行这款 AI 工具。尽管 DeepSeek 是一家中国公司，但它的模型权重是开源的，因此有可能在美国服务器上运行，从而缓解来自中国政府的隐私泄露担忧。
**不过，并非所有数据中心都同样可靠。**理想情况下，金融科技企业应当在自己的硬件上托管 DeepSeek。当这不可行时，管理层应当谨慎选择托管方，仅与那些能够提供高正常运行时间保证以及安全标准（例如 ISO 27001 和 NIST 800-53）的合作伙伴开展合作。
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该模型能够访问哪些类型的数据。AI 只能访问其执行功能所必需的数据。清理可访问数据中任何不需要的**个人身份信息（PII）**也是理想做法。
当 DeepSeek 持有的敏感细节更少时，任何泄露造成的影响也会更小。将 PII 收集降到最低也是保持符合《通用数据保护条例》（GDPR）和《格雷姆-里奇-比利法案》（GLBA）的关键。
实施网络安全控制
像 GDPR 和 GLBA 这样的法规通常也会要求采取保护措施来从源头上防止泄露。即便不受此类立法约束，DeepSeek 的泄露历史也凸显了需要额外安全防护的必要性。
至少，金融科技公司应当在传输中和静态存储中加密所有 AI 可访问的数据。定期进行渗透测试以发现并修复漏洞也是理想做法。
金融科技组织还应考虑对其 DeepSeek 应用进行自动化监控，因为借助更快、更有效的响应，这种自动化平均可节省 2.2 million 美元的泄露成本。
审计并监控所有 AI 应用
即使在完成这些步骤之后，保持警惕依然至关重要。在部署基于 DeepSeek 的应用之前对其进行审计，查找偏见或安全漏洞的迹象。请记住，有些问题可能一开始并不明显，因此需要持续复查。
建立一个专门的工作小组来监控该 AI 解决方案的结果，并确保其始终符合伦理并遵守任何适用法规。对客户在这一点上保持透明也同样很重要。这种安抚能帮助在原本可能被认为可疑的领域中建立信任。
金融科技公司必须考虑 AI 伦理
金融科技数据尤其敏感，因此该领域内的所有组织都必须认真对待像 AI 这样的依赖数据的工具。DeepSeek 可能是一项有前景的商业资源，但前提是其使用必须遵循严格的伦理与安全准则。
一旦金融科技领导者理解对这类问题的必要谨慎，他们就可以确保其 DeepSeek 投资和其他AI 项目保持安全且公平。