金透社 | 金灿

在金融科技领域，DeepSeek 无疑是一颗耀眼的新星，自其崭露头角以来，便迅速吸引了众多金融机构的目光，成为行业内的热门话题。然而，任何新兴技术在带来机遇的同时，也伴随着潜在的风险。DeepSeek 在金融科技领域的应用优势和风险究竟在哪里？这值得我们深入探讨。

低成本高效能，引领金融科技变革

DeepSeek 在金融科技领域的应用优势显著，其最大的亮点之一便是低成本、低门槛和高效能。相较于其他同类模型，DeepSeek 的推理成本大幅降低，这使得金融机构在使用时能够有效控制成本，提升经济效益。以优刻得董事长兼 CEO 季昕华的观点来看，DeepSeek 性能比肩 GPT 核心模型，但训练所需算力资源和资金投入更少，这无疑为众多金融科技企业减轻了技术和经济负担。

在实际应用中，多家金融机构已经尝到了甜头。腾讯理财通在 2 月 20 日宣布正式接入 DeepSeek-R1 模型满血版，这一举措让其进一步整合专业金融信息数据、微信公众号文章等资源，金融服务的专业性和时效性得到了显著提升。奇富科技通过与 DeepSeek-R1 大模型的深度融合，提升了 ChatBI 处理复杂数据分析任务的能力；信也科技接入 DeepSeek-R1 后，扩大了大模型服务边界，更有力地支持决策类场景。

DeepSeek 的开源策略也是其一大优势。它支持地方政府和金融机构私有化部署，满足了国产化适配要求，这对于金融机构来说，既能保障数据的安全性，又能根据自身需求进行个性化定制。这一特性吸引了众多金融科技企业快速接入，推动了行业应用的广泛落地。从国有大行到消费金融公司、第三方支付机构，纷纷加入这场 AI 应用大潮，足以证明 DeepSeek 在金融科技领域的影响力。

风险并存，挑战不容忽视

尽管 DeepSeek 在金融科技领域展现出了巨大的潜力，但我们也不能忽视其存在的风险。由于金融科技行业的特殊性，数据安全与合规性是首要关注的问题。海尔消费金融首席信息官梁树峰指出，DeepSeek 开源版本隐私安全性与金融数据隐私保护需求存在差距，大模型高并发推理对现有金融基础设施会产生较大压力，而且开源模型易受攻击，数据接口须强化防护。

中邮消费金融科技发展部负责人朱威也表示，金融行业严格的数据安全与合规性规定，使得消费金融企业在涉及数据安全的场景下需要采用私有部署的方式来降低合规风险。在 GPU 资源有限的情况下，如何高效安全地使用 DeepSeek 模型成为各金融企业需要解决的问题。

另一个关键问题是 “幻觉”。在 Vectara HHEM 人工智能幻觉测试中，DeepSeek-R1 显示出 14.3% 的幻觉率。华泰证券科技与电子行业首席分析师黄乐平直言，目前有待解决的是幻觉问题。朱威也指出，DeepSeek 推理模型相对于通用模型会产生更大幻觉，这会影响金融机构决策的准确性和可靠性。

应对策略，化风险为机遇

面对 DeepSeek 在金融科技领域应用的风险，我们需要积极采取应对策略。在数据安全和隐私保护方面，可以通过本地化部署核心模型，避免敏感数据外流；采用联邦学习与同态加密技术，实现 “数据可用不可见”。针对模型失真与合规风险，建立模型监控体系，定期及时审计模型输出偏差；嵌入监督模型及监管规则引擎，确保决策符合相关法律法规要求。

对于 “幻觉” 问题，可以通过引入金融领域知识图谱和规则库，限制生成内容在可信范围内；通过高质量数据的监督微调优化模型表现，并结合结果验证机制和人工审核，确保输出的准确性和可靠性。

DeepSeek 在金融科技领域的应用既带来了前所未有的机遇，也面临着诸多挑战。金融机构在积极拥抱这一新兴技术的同时，要充分认识到其优势和风险，通过合理的策略和技术手段，化风险为机遇，推动金融科技行业的创新发展。只有这样，才能在激烈的市场竞争中占据先机，实现可持续发展。