為跟上最新的人工智能技術(shù),，近日，多家銀行正在跑步上車DeepSeek,。DeepSeek也正憑借其在數(shù)據(jù)處理,、自然語言理解及邏輯推理上的優(yōu)勢,，逐步滲透至信貸審核,、合同管理,、客戶服務(wù)等核心業(yè)務(wù)場景。然而,，在追求效率提升的同時(shí)，數(shù)據(jù)安全,、模型風(fēng)險(xiǎn)與監(jiān)管合規(guī)等問題也成為銀行關(guān)注的焦點(diǎn),。

　　中金金融認(rèn)證中心有限公司（CFCA）產(chǎn)品中心副總經(jīng)理劉通在接受《中國經(jīng)營報(bào)》記者專訪時(shí)表示，DeepSeek的應(yīng)用為銀行業(yè)提供了風(fēng)險(xiǎn)可控的智能化解決方案,，但其落地需兼顧技術(shù)創(chuàng)新與安全合規(guī),，既要發(fā)揮AI的杠桿效應(yīng)，也要筑牢金融安全的防火墻,。

　　從效率提升到生態(tài)重構(gòu)

　　近日,，多家銀行成功本地化部署DeepSeek大模型，應(yīng)用于智能合同管理,、智能風(fēng)控,、資產(chǎn)托管與估值對賬、客服助手,、智庫等多個(gè)場景,。

　　訓(xùn)練成本與能效比失衡、長尾場景泛化能力不足,、端側(cè)部署工程化障礙,，是銀行應(yīng)用AI的三大痛點(diǎn)。劉通認(rèn)為,，DeepSeek通過優(yōu)化成本結(jié)構(gòu),、兼容國產(chǎn)化技術(shù)棧，正在打破這些瓶頸,。

　　劉通舉例道,，DeepSeek在提升銀行效率、精準(zhǔn)度和風(fēng)控能力方面具有優(yōu)勢,，推動智能金融基礎(chǔ)設(shè)施的升級,，尤其在信貸、合同,、客服,、對賬等場景中可優(yōu)先落地。

　　在信貸審核方面,，傳統(tǒng)流程依賴人工處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),，耗時(shí)長且易錯，DeepSeek依靠更好的中文理解和邏輯推理能力,，能夠更好地對信貸材料進(jìn)行自動化解析,，提升信貸審核效率；在合同管理方面,，通過自然語言處理技術(shù),，DeepSeek可精準(zhǔn)識別合同條款，結(jié)合法律知識庫進(jìn)行合規(guī)審查,；在客戶服務(wù)方面,，DeepSeek能夠根據(jù)客戶的交易歷史和偏好，為客戶提供個(gè)性化的服務(wù),；在資產(chǎn)托管估值對賬方面,，DeepSeek的數(shù)據(jù)處理能力，能夠?qū)崿F(xiàn)交易及估值信息自動化解析和對比,。

　　在劉通看來,，DeepSeek的應(yīng)用正推動銀行業(yè)技術(shù)生態(tài)的“馬太效應(yīng)”減弱。他指出,，銀行通過應(yīng)用DeepSeek技術(shù),，在確保風(fēng)險(xiǎn)可控的前提下，在眾多場景中實(shí)現(xiàn)智能化應(yīng)用,，中小銀行得以借此縮小與大型銀行之間的技術(shù)差距,，而大型銀行則能夠構(gòu)建更為完善的金融科技生態(tài)。

　　不過,，DeepSeek作為AI決策系統(tǒng),，DeepSeek在銀行風(fēng)險(xiǎn)評估中的準(zhǔn)確性如何保證？

　　劉通認(rèn)為,，銀行可以通過數(shù)據(jù)層面,、模型層面和技術(shù)層面來確保DeepSeek在風(fēng)險(xiǎn)評估中的準(zhǔn)確性。關(guān)于是否構(gòu)建第三方審計(jì)機(jī)制以預(yù)防模型偏差或黑箱決策風(fēng)險(xiǎn)的問題,，劉通認(rèn)為,，DeepSeek的開源模式使得模型代碼、訓(xùn)練方法等信息對外公開,，這在一定程度上提高了模型的透明度,，方便銀行或相關(guān)機(jī)構(gòu)對模型進(jìn)行審查和驗(yàn)證，可在一定程度上替代部分第三方審計(jì)的作用,，降低模型偏差和黑箱決策的風(fēng)險(xiǎn),。

　　審慎應(yīng)對敏感數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險(xiǎn)

　　盡管DeepSeek的應(yīng)用前景廣闊，但其帶來的風(fēng)險(xiǎn)亦不容忽視,。劉通坦言,，銀行需重點(diǎn)防范三大風(fēng)險(xiǎn)：模型攻擊,、算法偏見以及敏感數(shù)據(jù)泄露,。

　　針對模型攻擊風(fēng)險(xiǎn),，銀行通過對抗訓(xùn)練,、數(shù)據(jù)增強(qiáng)等手段提升模型魯棒性?！肮粽呖赡軅卧煨刨J材料欺騙系統(tǒng)，但融合多模型結(jié)果可大幅降低誤判率,。”劉通說道,。

　　算法偏見則可能引發(fā)法律與聲譽(yù)風(fēng)險(xiǎn),。劉通指出，銀行需通過多樣化數(shù)據(jù)采集,、公平性約束算法及動態(tài)反饋機(jī)制糾偏,。

　　面對敏感數(shù)據(jù)泄露,，劉通稱,，雖然本地化部署DeepSeek能夠減少數(shù)據(jù)外流風(fēng)險(xiǎn)，但模型訓(xùn)練和推理過程中仍需接觸大量用戶數(shù)據(jù),，此類信息若處理不當(dāng),，可能會導(dǎo)致侵犯用戶隱私的情況發(fā)生，進(jìn)而導(dǎo)致用戶信任度下降,，甚至產(chǎn)生法律合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)等后果,。

　　近年來，《數(shù)據(jù)安全法》《個(gè)人信息保護(hù)法》等上位法相繼發(fā)布,，對規(guī)范數(shù)據(jù)處理活動,、個(gè)人信息保護(hù)等提出了明確要求。為規(guī)范銀行業(yè)保險(xiǎn)業(yè)數(shù)據(jù)處理活動,，保障數(shù)據(jù)安全,，促進(jìn)數(shù)據(jù)合理開發(fā)利用，2024年12月27日，國家金融監(jiān)督管理總局印發(fā)《銀行保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)安全管理辦法》,，其中提出“銀行保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)使用人工智能技術(shù)開展業(yè)務(wù)時(shí),，應(yīng)當(dāng)就數(shù)據(jù)對決策結(jié)果影響進(jìn)行解釋說明和信息披露，實(shí)時(shí)監(jiān)測自動化處理與系統(tǒng)運(yùn)行結(jié)果,，建立人工智能應(yīng)用的風(fēng)險(xiǎn)緩釋措施,，包括制定退出人工智能應(yīng)用的替代方案，對安全威脅制定應(yīng)急方案并開展演練”,。

　　面對數(shù)據(jù)領(lǐng)域的風(fēng)險(xiǎn),，劉通認(rèn)為,，銀行應(yīng)用DeepSeek處理客戶敏感金融數(shù)據(jù)時(shí),，可采取數(shù)據(jù)脫敏技術(shù)、數(shù)據(jù)訪問控制技術(shù)和數(shù)據(jù)監(jiān)控與審計(jì)技術(shù)確保數(shù)據(jù)脫敏合規(guī),。

　　數(shù)據(jù)脫敏技術(shù)方面,，一是采用特定的編碼規(guī)則對敏感數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換，需專用算法才可還原,；二是對客戶的敏感金融數(shù)據(jù)如交易密碼,、身份證號等進(jìn)行加密處理，僅授權(quán)用戶通過密鑰解密,。

　　數(shù)據(jù)訪問控制技術(shù)方面,，一是采用用戶名和密碼、數(shù)字證書,、動態(tài)口令,、生物識別等多種因素結(jié)合的認(rèn)證方式，確保只有合法的用戶能夠訪問敏感金融數(shù)據(jù),，如CFCA數(shù)字身份體系的安心驗(yàn)產(chǎn)品,，采用身份證、銀行卡,、手機(jī)號,、面部識別等多種技術(shù)手段，確保用戶身份的真實(shí)性,；二是根據(jù)銀行崗位職責(zé)設(shè)置角色,，賦予相應(yīng)的訪問權(quán)限；三是遵循最小化授權(quán)原則,，只給用戶授予完成其工作任務(wù)所需的最小權(quán)限,。

　　數(shù)據(jù)監(jiān)控與審計(jì)技術(shù)方面，可以通過數(shù)據(jù)監(jiān)控工具,，及時(shí)發(fā)現(xiàn)異常行為和數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險(xiǎn),；通過對數(shù)據(jù)傳輸?shù)牧髁窟M(jìn)行分析,，建立數(shù)據(jù)流量模型檢測異常傳輸模式；通過對所有訪問和處理敏感金融數(shù)據(jù)的操作進(jìn)行詳細(xì)記錄,，以便進(jìn)行事后審計(jì)和追溯,，定期檢查合規(guī)性；定期對數(shù)據(jù)處理過程進(jìn)行合規(guī)性審計(jì),，檢查數(shù)據(jù)脫敏是否符合相關(guān)法律法規(guī)和銀行內(nèi)部規(guī)定,。

　　值得一提的是，談及當(dāng)系統(tǒng)需要與外部數(shù)據(jù)源交互時(shí),，如何防范數(shù)據(jù)泄露或非法爬取風(fēng)險(xiǎn),，劉通提示道，可從訪問控制,、數(shù)據(jù)加密,、安全監(jiān)測等多個(gè)方面防范數(shù)據(jù)泄露或非法爬取風(fēng)險(xiǎn)。

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