在金融科技中部署DeepSeek AI的倫理考量

德文·帕蒂達（Devin Partida）是ReHack的總編輯。作為一名作家，她的作品曾刊登於Inc.、VentureBeat、Entrepreneur、Lifewire、The Muse、MakeUseOf等媒體。

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人工智慧（AI）是當今**金融科技（fintech）**領域中最具前景但又獨特令人擔憂的技術之一。如今，DeepSeek引發了AI界的震撼，其具體的可能性與陷阱值得關注。

儘管ChatGPT在2022年將生成式AI推向主流，DeepSeek在2025年推出其DeepSeek-R1模型時，將其推向了新的高度。

該算法是開源且免費的，但其性能與付費專有方案相當。因此，對於希望利用AI的金融科技公司來說，這是一個具有吸引力的商業機會，但也帶來一些倫理問題。

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數據隱私

與許多AI應用一樣，數據隱私是一個關鍵問題。像DeepSeek這樣的大型語言模型（LLMs）需要大量資訊，而在金融科技這樣的行業中，許多數據可能是敏感的。

DeepSeek還面臨一個額外的複雜性，即它是一家中國公司。中國政府可以存取所有中國擁有的數據中心資訊，或向國內公司索取數據。因此，該模型可能存在與外國間諜活動和宣傳相關的風險。

第三方數據洩露也是一個擔憂點。DeepSeek已經發生過一次洩露事件，曝光超過100萬條記錄，這可能讓人質疑其AI工具的安全性。

AI偏見

像DeepSeek這樣的機器學習模型容易產生偏見。由於AI模型擅長識別和學習微妙的模式，人類可能忽略的細節，它們卻能從訓練數據中吸取經驗，這也可能導致無意中的偏見。

**這種擔憂在金融領域尤為突出。**由於金融機構歷史上曾排除少數族裔的機會，相關數據中存在明顯偏見。用這些偏見數據訓練DeepSeek，可能會導致AI拒絕貸款或抵押申請，根據申請人的族裔而非信用狀況作出決策。

消費者信任

隨著AI相關問題頻繁登上頭條，公眾對這些服務的疑慮也在增加。如果金融科技公司未能透明管理這些問題，可能會削弱客戶的信任。

DeepSeek在這方面可能面臨獨特的障礙。據報導，該公司僅用600萬美元建造了其模型，作為一家快速成長的中國公司，可能會讓人聯想到TikTok曾引發的隱私擔憂。公眾可能不願意信任一個低成本、快速開發的AI模型來處理他們的數據，尤其是在中國政府可能有一定影響力的情況下。

如何確保DeepSeek的安全與倫理部署

這些倫理考量並不意味著金融科技公司不能安全使用DeepSeek，但強調了謹慎實施的重要性。組織可以通過遵循以下最佳實踐，倫理且安全地部署DeepSeek。

在本地伺服器上運行DeepSeek

最重要的一步是將AI工具部署在國內數據中心。儘管DeepSeek是一家中國公司，但其模型權重是開放的，可以在美國伺服器上運行，以減少來自中國政府的隱私洩露風險。

**然而，並非所有數據中心都同樣可靠。**理想情況下，金融科技企業應該在自己的硬體上運行DeepSeek。如果這不可行，則應謹慎選擇合作夥伴，僅與具有高正常運行時間保障和安全標準（如ISO 27001和NIST 800-53）的服務商合作。

限制敏感數據的存取

在構建基於DeepSeek的應用時，金融科技公司應考慮模型能存取的數據類型。AI應僅能存取其執行職能所需的資料。刪除任何不必要的**個人識別信息（PII）**也是理想的。

當DeepSeek持有較少敏感資料時，一旦發生洩露，影響也會較小。減少PII的收集也是符合《通用資料保護條例》（GDPR）和《格雷姆-里奇-布萊利法案》（GLBA）等法律的關鍵。

實施網絡安全控制措施

像GDPR和GLBA這樣的法規通常要求採取保護措施以防止洩露事件的發生。即使不在這些法規範圍內，DeepSeek過去的洩露事件也凸顯了額外安全措施的必要性。

最低限度，金融科技公司應對所有AI可存取的數據進行加密（靜態和傳輸中）。定期進行滲透測試，發現並修補漏洞也是理想做法。

金融科技組織還應考慮自動化監控DeepSeek應用，因為這樣的自動化能在平均節省220萬美元的洩露成本的同時，提供更快速、更有效的應對措施。

審計與監控所有AI應用

即使遵循了上述措施，也必須保持警覺。在部署前對DeepSeek應用進行審計，檢查偏見或安全漏洞的跡象。記住，一些問題可能一開始不易察覺，因此持續監控是必要的。

建立專門的任務小組，監控AI解決方案的結果，確保其符合倫理和法規。向客戶公開這一做法也很重要，這樣可以增強信任，尤其是在這個充滿疑慮的領域。

金融科技公司必須重視AI倫理

金融科技行業的數據特別敏感，因此所有相關組織都必須嚴肅對待像AI這樣的數據依賴工具。DeepSeek可以成為一個有潛力的商業資源，但前提是其使用遵循嚴格的倫理和安全準則。

一旦金融科技領導者認識到這一點，他們就能確保DeepSeek投資和其他AI項目的安全與公平。