“路漫漫其修遠(yuǎn)兮，吾將上下而求索?！?/p>

當(dāng)開源AI大模型DeepSeek一夜爆紅，硅谷知名投資人馬克?安德森將其喻為“AI的斯普特尼克時(shí)刻”。這一隱喻，將人們拉回到上世紀(jì)60年代，那時(shí)蘇聯(lián)成功發(fā)射斯普特尼克衛(wèi)星，引發(fā)了美國乃至全球的危機(jī)感與緊迫感，促使各方全力投入航天領(lǐng)域競(jìng)爭(zhēng)。如今，DeepSeek的橫空出世正驅(qū)動(dòng)著金融機(jī)構(gòu)開展一場(chǎng)新的數(shù)字化轉(zhuǎn)型競(jìng)賽。

在數(shù)字經(jīng)濟(jì)蓬勃發(fā)展的時(shí)代浪潮中，數(shù)字金融作為“五篇大文章”之一，其戰(zhàn)略意義愈發(fā)凸顯。去年末，中國人民銀行等七部門聯(lián)合印發(fā)的《推動(dòng)數(shù)字金融高質(zhì)量發(fā)展行動(dòng)方案》，為金融機(jī)構(gòu)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型繪制了清晰藍(lán)圖。數(shù)字化轉(zhuǎn)型不再是金融機(jī)構(gòu)的可選項(xiàng)，而是關(guān)乎生存與發(fā)展的“必答題”和搶占市場(chǎng)先機(jī)的“搶答題”，以DeepSeek大模型為代表的生成式人工智能（GAI），無疑成為這場(chǎng)轉(zhuǎn)型競(jìng)賽中的關(guān)鍵助力。

在這場(chǎng)競(jìng)賽中，中小銀行率先發(fā)力。然而，在DeepSeek為金融業(yè)帶來提升服務(wù)質(zhì)效、創(chuàng)新業(yè)務(wù)模式等諸多機(jī)遇的同時(shí)，也引發(fā)了行業(yè)內(nèi)的不同聲音。一方面，它被視為金融人的“上班好搭子”，助力提高生產(chǎn)力；另一方面，也有人擔(dān)憂它會(huì)“砸飯碗”，部分崗位面臨被替代風(fēng)險(xiǎn)。此外，AI幻覺、隱私安全等潛在風(fēng)險(xiǎn)也如影隨形。如何在擁抱DeepSeek帶來的機(jī)遇的同時(shí)，有效應(yīng)對(duì)挑戰(zhàn)，實(shí)現(xiàn)安全、穩(wěn)健發(fā)展，成為金融業(yè)亟待解決的重要課題，這其中最為關(guān)鍵的是要重視人在AI中的作用，即“像教小孩一樣訓(xùn)練AI”。

在記者追索DeepSeek于金融業(yè)的意義時(shí)，它回答道：在這場(chǎng)始于技術(shù)、終于生態(tài)的變革中，DeepSeek既不是起點(diǎn)，更非終點(diǎn)——它只是拉開了金融業(yè)智能化躍遷的序幕。

接入DeepSeek是必答題和搶答題

“數(shù)字化轉(zhuǎn)型不是金融機(jī)構(gòu)的選擇題，而是必答題和搶答題?！闭新?lián)首席研究員、上海金融與發(fā)展實(shí)驗(yàn)室副主任董希淼向21世紀(jì)經(jīng)濟(jì)報(bào)道記者表示。他認(rèn)為，在當(dāng)下，數(shù)字金融作為“五篇大文章”之一，戰(zhàn)略意義不言而喻。中國人民銀行等七部門聯(lián)合印發(fā)的《推動(dòng)數(shù)字金融高質(zhì)量發(fā)展行動(dòng)方案》，明確了數(shù)字金融發(fā)展的總體要求與具體措施，為金融機(jī)構(gòu)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型指明了方向。

董希淼進(jìn)一步解釋稱，金融機(jī)構(gòu)若想在數(shù)字金融領(lǐng)域做好文章，就要利用深度運(yùn)用以大模型為代表的生成式人工智能（GAI），大力推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，持續(xù)創(chuàng)新產(chǎn)品服務(wù)，提升用戶體驗(yàn)，走出差異化、特色化發(fā)展道路。從這個(gè)角度來看，大模型不僅會(huì)成為金融業(yè)的數(shù)字化勞動(dòng)力，更將成為推動(dòng)金融機(jī)構(gòu)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、促進(jìn)數(shù)字金融深度發(fā)展的重要引擎。

政策推動(dòng)與技術(shù)革命雙重驅(qū)動(dòng)下，金融機(jī)構(gòu)紛紛下場(chǎng)，中小銀行率先發(fā)力。

江蘇銀行成為國內(nèi)首家“吃螃蟹”的機(jī)構(gòu)。據(jù)公眾號(hào)“江蘇金融科技”2月5日披露，江蘇銀行成功本地化部署微調(diào)DeepSeek-VL2多模態(tài)模型、輕量DeepSeek-R1推理模型，分別應(yīng)用于智能合同質(zhì)檢和自動(dòng)化估值對(duì)賬場(chǎng)景。

北京銀行也不甘落后，基于昇騰系列AI服務(wù)器、華為MindIE推理引擎，快速完成了DeepSeek V3和R1滿血模型、R1蒸餾模型和Janus Pro多模態(tài)模型推理任務(wù)的部署與推理加速調(diào)優(yōu)。針對(duì)DeepSeek模型的MoE、MLA等技術(shù)特點(diǎn)，北京銀行持續(xù)推進(jìn)并行調(diào)度、MTP、融合算子等優(yōu)化方向，率先實(shí)現(xiàn)了DeepSeek全棧國產(chǎn)化金融應(yīng)用。

“我們科技部門已經(jīng)準(zhǔn)備接入DeepSeek了，先期可能先內(nèi)部定向開權(quán)限使用。”華北地區(qū)一家上市城商行普惠金融業(yè)務(wù)部的人士稱。

除城商行外，農(nóng)商行同樣積極參與。2月10日，青島農(nóng)商銀行正式宣布本地化部署以DeepSeek大模型為基座的企業(yè)級(jí)AI模型服務(wù)中臺(tái)“智慧Qimi”，應(yīng)用于網(wǎng)點(diǎn)廳堂數(shù)字人、培訓(xùn)教材文本校驗(yàn)等場(chǎng)景。次日，重慶農(nóng)村商業(yè)銀行借助騰訊云大模型知識(shí)引擎的能力，在企業(yè)微信上線基于DeepSeek模型的智能助手應(yīng)用“AI小渝”，成為首家通過知識(shí)引擎構(gòu)建基于DeepSeek聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的金融機(jī)構(gòu)。

相比而言，大行的動(dòng)作則較為緩慢。截至2月14日發(fā)稿時(shí)，六大國有行中，僅郵儲(chǔ)銀行一家正式官宣部署DeepSeek模型。有國有大行華南地區(qū)分行人士稱，“剛剛接入DeepSeek，一切還在研究摸索中”；另有國有大行某分行表示：“目前還沒有動(dòng)作，相比中小銀行，大行決策鏈長(zhǎng)，一方面涉及部門多，要論證很久，另一方面還涉及數(shù)據(jù)安全?！?/p>

為何本輪競(jìng)爭(zhēng)中，中小銀行搶先交卷？上海金融與發(fā)展實(shí)驗(yàn)室主任曾剛指出，DeepSeek為中小銀行提供了高性價(jià)比解決方案。其一，中小銀行可根據(jù)自身業(yè)務(wù)需求，靈活調(diào)整模型參數(shù)與功能，開發(fā)出更貼合自身場(chǎng)景的應(yīng)用，如區(qū)域性特色業(yè)務(wù)、普惠金融服務(wù)等。其二，DeepSeek具備開箱即用的模型能力，中小銀行無需投入大量資源進(jìn)行技術(shù)研發(fā)，便可快速實(shí)現(xiàn)部署與應(yīng)用。其三，中小銀行可直接運(yùn)用DeepSeek的成熟能力，迅速上線智能風(fēng)控、合同校驗(yàn)、客戶洞察等功能，有效縮短從技術(shù)引入到實(shí)際應(yīng)用的周期。

一位城商行內(nèi)部人士亦表示，DeepSeek讓中小銀行看到了打破技術(shù)壁壘和“彎道超車”的可能，現(xiàn)在正是“決戰(zhàn)前最安靜的時(shí)刻”，大家都在埋頭研發(fā)基于DeepSeek的相關(guān)應(yīng)用。他預(yù)計(jì)這些應(yīng)用將會(huì)在今年四五月份涌現(xiàn)并在業(yè)務(wù)層面落地。

不過中信銀行信息技術(shù)管理部創(chuàng)新科學(xué)家張然提醒，要警惕“銀行可直接放棄自行搭建設(shè)施轉(zhuǎn)而使用外部服務(wù)”這一誤區(qū)。他認(rèn)為，DeepSeek服務(wù)收費(fèi)低也降低了使用成本，但數(shù)據(jù)安全和隱私要求這一核心約束依然存在，基于數(shù)據(jù)隱私和安全的考慮，銀行未來仍不會(huì)直接放棄自行搭建設(shè)施轉(zhuǎn)而使用外部服務(wù)。

除了銀行業(yè)外，券商領(lǐng)域也緊密跟進(jìn)。據(jù)本報(bào)記者不完全統(tǒng)計(jì)，截至目前，已有至少華安證券、東興證券、光大證券等13家券商接入DeepSeek或完成本地化部署，積極探索大模型在證券業(yè)務(wù)中的應(yīng)用。金融科技公司中，例如奇富科技日前對(duì)自主研發(fā)的大模型產(chǎn)品ChatBI完成關(guān)鍵升級(jí)，通過與DeepSeek-R1大模型的深度融合，在數(shù)據(jù)分析和決策支持方面實(shí)現(xiàn)重大突破。

是工作“好搭子”

還是來“砸飯碗”的？

DeepSeek爆紅后，金融業(yè)界喜憂參半?！癉eepSeek真是金融人的上班好搭子”與“DeepSeek干翻金融圈，金融‘牛馬’處境極其危險(xiǎn)！”兩種論調(diào)并存。

在社交媒體上，不少網(wǎng)友分享了DeepSeek搭配其他軟件提高金融行業(yè)人士生產(chǎn)力的攻略。例如，有網(wǎng)友在小紅書上表示要把DeepSeek當(dāng)“超級(jí)實(shí)習(xí)生”用，比如讓它做數(shù)據(jù)篩選、資料整理，自己再調(diào)整執(zhí)行等，還有人把DeepSeek當(dāng)隨時(shí)隨地的“導(dǎo)師”用，比如問它“銀行人如何做好合規(guī)風(fēng)控”“我是公司客戶經(jīng)理，想讓客戶年底進(jìn)點(diǎn)存款，該怎么說”。更有高端選手把不同的AI當(dāng)助手互相搭配使用，比如撰寫行業(yè)報(bào)告時(shí)，讓DeepSeek先列舉邏輯框架，再拿著邏輯框架讓豆包去生成文字。

除了對(duì)個(gè)人工作效率的提升，DeepSeek對(duì)行業(yè)整體的提效也十分顯著。據(jù)本報(bào)記者綜合了解，DeepSeek在金融業(yè)已實(shí)現(xiàn)信息檢索、文檔處理、行業(yè)研究及市場(chǎng)研判等多個(gè)場(chǎng)景的應(yīng)用，其中DeepSeek-R1還能提供高效的文檔解析與問答系統(tǒng)。

以青島農(nóng)商銀行的“智慧Qimi”第一批上線的文章校驗(yàn)為例，傳統(tǒng)人工檢核的工作模式存在工作量大、檢核不全面、準(zhǔn)確率不足等問題，而將大語言模型應(yīng)用于培訓(xùn)教材等文本校驗(yàn)，不僅節(jié)省了人力，還提高了校驗(yàn)的準(zhǔn)確性。郵儲(chǔ)銀行表示，在特定測(cè)評(píng)集/任務(wù)上，“小郵助手”使用DeepSeek的蒸餾模型，增加了邏輯推理相關(guān)階段，處理效率和客戶體驗(yàn)相較之前有了較大提升。北京銀行表示，其在業(yè)務(wù)方面利用大模型技術(shù)，打造了AIB小京智能體、“京信妙筆”智能報(bào)告等工具，已在信貸、營銷、運(yùn)營、合規(guī)、審計(jì)等金融場(chǎng)景落地應(yīng)用90余個(gè)，有效減輕一線員工工作量，提升工作效率和服務(wù)質(zhì)量。蘇商銀行還表示，創(chuàng)新應(yīng)用DeepSeek-VL2多模態(tài)模型后，通過構(gòu)建“多模態(tài)技術(shù)+混合專家框架”的創(chuàng)新體系，實(shí)現(xiàn)對(duì)嵌套表格、影像資料等復(fù)雜場(chǎng)景材料的精準(zhǔn)解析，將信貸材料綜合識(shí)別準(zhǔn)確率提升至97%以上，該技術(shù)使信貸審核全流程效率提升了20%。

光大證券表示，其自主研發(fā)的“光小e”智能服務(wù)助手，深度整合DeepSeek在證券業(yè)務(wù)智能辦理、內(nèi)部知識(shí)智能檢索、專業(yè)文本智能生成處理、代碼編寫測(cè)試智能輔助、智能構(gòu)建合規(guī)知識(shí)圖譜等應(yīng)用場(chǎng)景，有效賦能員工提升工作質(zhì)效。中泰證券稱，其基于DeepSeek創(chuàng)建了215個(gè)知識(shí)庫，落地運(yùn)營助手、制度庫問答等應(yīng)用場(chǎng)景，為公司員工提供問答服務(wù)，問答精確度超95%，為公司業(yè)務(wù)智能化發(fā)展注入了新動(dòng)力。

“DeepSeek為金融業(yè)帶來了新的可能性?！睆埲辉诮邮?1世紀(jì)經(jīng)濟(jì)報(bào)道記者采訪時(shí)如是說道。作為長(zhǎng)期關(guān)注前沿信息創(chuàng)新技術(shù)的專家，張然指出，DeepSeek在金融服務(wù)優(yōu)化、風(fēng)險(xiǎn)管控升級(jí)、運(yùn)營效率提升以及業(yè)務(wù)模式創(chuàng)新等方面展現(xiàn)出了巨大潛力。

他表示，接入DeepSeek后，金融機(jī)構(gòu)能夠在智能客服和智能投顧等服務(wù)應(yīng)用上，提升客戶體驗(yàn)。同時(shí)，在風(fēng)險(xiǎn)管控領(lǐng)域，DeepSeek可以通過海量數(shù)據(jù)的綜合分析，為金融機(jī)構(gòu)提供了更精準(zhǔn)的信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估能力，有效降低了信貸違約率。同時(shí)，其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析能力還能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)交易異常，提升反洗錢和欺詐檢測(cè)的效率和準(zhǔn)確性。

張然還提到，DeepSeek在運(yùn)營效率提升上也是一把好手。他表示，DeepSeek可以處理和分析大量金融文檔、報(bào)表等，減少人工操作和錯(cuò)誤，提高工作效率；同時(shí)還可以通過對(duì)市場(chǎng)趨勢(shì)、客戶需求等的分析，為金融機(jī)構(gòu)制定營銷策略、產(chǎn)品創(chuàng)新提供依據(jù)，加快產(chǎn)品和服務(wù)的迭代速度。

更為重要的是，DeepSeek正在催生一系列創(chuàng)新業(yè)務(wù)模式，如AI+運(yùn)營、AI+產(chǎn)品、AI+資管等。例如，基于DeepSeek構(gòu)建的數(shù)字化金融服務(wù)平臺(tái)，能夠整合多種金融服務(wù)，為客戶提供一站式解決方案，推動(dòng)金融業(yè)向智能化、數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

然而，DeepSeek對(duì)金融業(yè)的沖擊也不容忽視。有網(wǎng)友列出了一份最容易被DeepSeek取代的銀行崗位清單，包括柜員與基礎(chǔ)操作崗、客服與電話銷售崗、風(fēng)險(xiǎn)控制與信貸審批崗、財(cái)務(wù)與會(huì)計(jì)崗、數(shù)據(jù)分析與報(bào)告崗。

值得注意的是，DeepSeek對(duì)分析師、經(jīng)濟(jì)學(xué)家的沖擊同樣顯著。浙商銀行首席經(jīng)濟(jì)學(xué)家殷劍峰在朋友圈表示：“讓DeepSeek做了兩道經(jīng)濟(jì)學(xué)題目，給出幾近完美的答案和邏輯清晰的推理思路。然后讓它預(yù)測(cè)未來的美股、美元和黃金價(jià)格，思路也非常清晰全面。作為經(jīng)濟(jì)金融領(lǐng)域的研究者，如果達(dá)不到這個(gè)水平，甚至只是簡(jiǎn)單的收集新聞，就可以說拜拜了。”

“其實(shí)，早在DeepSeek爆發(fā)之前，開源AI技術(shù)就已經(jīng)在金融領(lǐng)域引起了不小的波動(dòng)?！睆埲槐硎?，比如業(yè)務(wù)流程與風(fēng)控革新方面，DeepSeek出現(xiàn)之前，許多銀行和金融機(jī)構(gòu)已經(jīng)開始利用開源AI模型進(jìn)行智能客服、信貸審批、風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)和反欺詐等業(yè)務(wù)，提高了業(yè)務(wù)處理效率和精準(zhǔn)度。通過自動(dòng)化和智能決策，金融機(jī)構(gòu)能夠降低運(yùn)營成本并提升服務(wù)體驗(yàn)，這在一定程度上改變了傳統(tǒng)金融業(yè)務(wù)的運(yùn)作方式。

張然還表示，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)與數(shù)字化轉(zhuǎn)型方面，開源AI為金融企業(yè)提供了更為開放和靈活的技術(shù)平臺(tái)，使得它們能夠更快地整合內(nèi)部數(shù)據(jù)，開發(fā)個(gè)性化的金融產(chǎn)品。例如，利用自然語言處理和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，金融機(jī)構(gòu)可以更好地進(jìn)行客戶數(shù)據(jù)分析、市場(chǎng)預(yù)測(cè)以及風(fēng)險(xiǎn)控制，從而推動(dòng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。這一趨勢(shì)也讓金融業(yè)感受到了AI技術(shù)帶來的“沖擊波”。

“像教小孩一樣訓(xùn)練AI”

一位金融技術(shù)服務(wù)認(rèn)證機(jī)構(gòu)人士對(duì)21世紀(jì)經(jīng)濟(jì)報(bào)道記者強(qiáng)調(diào)，AI應(yīng)用包括大模型應(yīng)用面世已不是一兩年了，DeepSeek只是大模型發(fā)展到一定階段后的一個(gè)產(chǎn)物，如何“訓(xùn)練”，如何避免倫理和隱私泄露等問題，是需要在發(fā)展過程中持續(xù)關(guān)注的。

“AI和孩子是一樣的。你教他什么，他的內(nèi)核是什么，在不在法律和倫理的框架范圍內(nèi)，怎么訓(xùn)練和控制？這些都很重要。”前述某銀行數(shù)字金融部人士對(duì)記者說道。而這也說明，務(wù)必要重視人類在AI應(yīng)用中起到的關(guān)鍵作用。

以目前較多機(jī)構(gòu)接入的應(yīng)用場(chǎng)景、能第一點(diǎn)觸達(dá)客戶的客服系統(tǒng)為例，該人士進(jìn)一步稱，目前智能語音系統(tǒng)已能進(jìn)行簡(jiǎn)單的提醒工作，接入DeepSeek可進(jìn)一步提升交互性。

“假設(shè)你有一筆信用卡逾期，晚了兩天還沒還款，再過幾天就要上征信了，這時(shí)銀行進(jìn)行首輪催收，可以用智能語音系統(tǒng)提醒你。如果你想詢問罰息，目前一般的語音應(yīng)答系統(tǒng)或小機(jī)器催收不一定答得出來，但是訓(xùn)練DeepSeek后就可以，它可以做記錄并與客戶互動(dòng)。每家銀行罰息規(guī)則、免息規(guī)則不同，所以需要‘喂’不同的資料?！?/p>

這也體現(xiàn)了人的重要性。不少受訪者強(qiáng)調(diào)，AI大模型的應(yīng)用是大勢(shì)所趨，但當(dāng)前尚無法替代人類，應(yīng)用在哪些場(chǎng)景同樣由人決定。

“銀行展露給客戶的只是很小的一部分，真正厲害且核心的是底層產(chǎn)品能力、資本運(yùn)作管理，就是平衡投資和風(fēng)險(xiǎn)收益的能力。”該人士認(rèn)為，AI的應(yīng)用將更側(cè)重于提高用戶體驗(yàn)、節(jié)約時(shí)間和輔助人力，而非替代人類的主觀能動(dòng)性和復(fù)雜決策能力。

前述華北某上市城商行普惠金融業(yè)務(wù)部的人士也表示，人工智能目前只能在硬數(shù)據(jù)指標(biāo)上實(shí)現(xiàn)審核，而客戶軟實(shí)力，比如信貸的還款意愿方面，還得人為判定。

張然向21世紀(jì)經(jīng)濟(jì)報(bào)道記者表示了同樣的看法，他表示，“DeepSeek突破了當(dāng)前大模型能力的上限”“DeepSeek在各項(xiàng)性能指標(biāo)上均名列前茅”是目前在DeepSeek應(yīng)用上存在的兩個(gè)誤區(qū)。張然透露，盡管DeepSeek顯著降低了使用門檻，且中文處理能力較為出色，但它并未突破大模型能力的根本上限。此外，相比于已有較多應(yīng)用沉淀的系統(tǒng)，DeepSeek在應(yīng)用場(chǎng)景支持方面尚弱，需要依賴額外開發(fā)和長(zhǎng)期積累。

由于人工智能并非全能，社交媒體上有網(wǎng)友據(jù)此總結(jié)不容易被AI取代的銀行崗位：如戰(zhàn)略規(guī)劃、高級(jí)投顧、危機(jī)處理；人際信任類崗位，如私人銀行家、大客戶經(jīng)理；合規(guī)與法律崗，因其需要結(jié)合政策與倫理判斷，AI難以完全替代人類的靈活性，相對(duì)不易被取代。

“現(xiàn)在DeepSeek還沒有進(jìn)入信貸核心，信貸核心是不能被挑戰(zhàn)的，我們的應(yīng)用也還在外圍，做數(shù)據(jù)分析、整理，為人工信貸提供更多查詢便利。做風(fēng)控的人對(duì)模型是比較保守的狀態(tài)。”一家金融科技公司人士稱，大模型還沒有成熟到讓信貸風(fēng)控、保險(xiǎn)精算這些環(huán)節(jié)感到有安全感。

AI幻覺等安全風(fēng)險(xiǎn)不可忽視

讓風(fēng)控、精算等部門有“安全感”，就需要提升大模型安全治理。

近日，北京國家金融科技認(rèn)證中心副總經(jīng)理李振與國家工業(yè)信息安全發(fā)展研究中心許一駿聯(lián)合撰寫的《大模型技術(shù)在金融行業(yè)的應(yīng)用及安全治理初探》一文指出，大模型的安全風(fēng)險(xiǎn)問題不容忽視，其中最為關(guān)鍵的是AI幻覺和隱私安全問題。

AI幻覺問題主要體現(xiàn)在大模型在回答問題時(shí)，可能出現(xiàn)相關(guān)性、上下文語境一致性以及內(nèi)容真實(shí)性方面的錯(cuò)誤，如答非所問、前后矛盾、肆意杜撰等現(xiàn)象。在強(qiáng)監(jiān)管的金融行業(yè)，服務(wù)需滿足合規(guī)要求，服務(wù)對(duì)象難以容忍生成內(nèi)容的錯(cuò)誤或謬誤。此外，金融行業(yè)專業(yè)化程度高，專業(yè)數(shù)據(jù)和訓(xùn)練模型的專業(yè)人士可能存在不足，增加了解決大模型金融應(yīng)用幻覺問題的難度。

敏感信息泄露引發(fā)的隱私安全問題也不容小覷。隨著大模型在金融行業(yè)的廣泛應(yīng)用，大量敏感的個(gè)人信息和資產(chǎn)信息被輸入大模型進(jìn)行處理。在用戶傳輸數(shù)據(jù)過程中，若存在未加密或傳輸通道存在漏洞的情況，可能導(dǎo)致信息泄露；在模型處理數(shù)據(jù)及存儲(chǔ)數(shù)據(jù)過程中，若存在未加密或被攻擊的情況，同樣可能導(dǎo)致信息泄露。敏感信息的過度使用及泄露可能引發(fā)詐騙等危及人身財(cái)產(chǎn)安全的風(fēng)險(xiǎn)。

中國政法大學(xué)光明新聞傳播學(xué)院助理教授張璐向21世紀(jì)經(jīng)濟(jì)報(bào)道記者表示，大模型安全治理，可從以下三個(gè)層面細(xì)化建議：

制度層面，健全制度是大模型安全治理保障，含政策法規(guī)和監(jiān)管舉措。一方面，人工智能法律問題難“一次性”立法解決，需政策先行、“小步快跑”，依現(xiàn)有經(jīng)驗(yàn)完善法規(guī)。另一方面，合理配監(jiān)管資源，創(chuàng)新算法審計(jì)等監(jiān)管手段，引導(dǎo)企業(yè)兼顧發(fā)展與安全，促監(jiān)管部門和企業(yè)良性互動(dòng)。

技術(shù)層面來看，技術(shù)應(yīng)用是關(guān)鍵，可降安全風(fēng)險(xiǎn)。伴隨技術(shù)發(fā)展，應(yīng)對(duì)大模型內(nèi)容、隱私安全的技術(shù)也在進(jìn)步，如標(biāo)識(shí)生成內(nèi)容、引入“紅隊(duì)”機(jī)制、用可解釋性工具等已成成功實(shí)踐。當(dāng)前，理論和實(shí)務(wù)界重視大模型價(jià)值對(duì)齊，相關(guān)技術(shù)方案是治理重點(diǎn)，仍在探索中。

社會(huì)層面上，社會(huì)協(xié)作是底層邏輯，可為大模型“技術(shù)向善”提供長(zhǎng)效機(jī)制。該層面重視模型開發(fā)者、部署者、使用者、監(jiān)管者等形成有機(jī)整體與良好生態(tài)，構(gòu)建多元共治體系。如“基于人類反饋的強(qiáng)化學(xué)習(xí)”中，公眾數(shù)字素養(yǎng)提升是大模型安全治理的重要部分。

面對(duì)金融業(yè)對(duì)DeepSeek的熱潮與追捧，張然表示，DeepSeek對(duì)于金融業(yè)而言，真正的挑戰(zhàn)在于如何實(shí)現(xiàn)自身的“深度挖掘”。這種挖掘不僅是對(duì)先進(jìn)技術(shù)的追逐，更是要深度融合技術(shù)與行業(yè)特性，精準(zhǔn)結(jié)合自身定位與產(chǎn)品優(yōu)勢(shì)，從而探索出一條獨(dú)具特色的發(fā)展路徑。

（DeepSeek對(duì)此文亦有貢獻(xiàn)）