2月20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，數(shù)據(jù)安全、模型風(fēng)險與監(jiān)管合規(guī)等問題也成為銀行關(guān)注的焦點。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。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。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。劉通坦言，銀行需重點防范三大風(fēng)險：模型攻擊、算法偏見以及敏感數(shù)據(jù)泄露。面對數(shù)據(jù)領(lǐng)域的風(fēng)險，銀行應(yīng)用DeepSeek處理客戶敏感金融數(shù)據(jù)時，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)控與審計技術(shù)確保數(shù)據(jù)脫敏合規(guī)。（摘自——金融界）