近日，国内知名AI公司DeepSeek推出的V3和R1大语言模型在银行业内引发了广泛关注。多家银行已开始部署DeepSeek模型，用于智能客服、内部办公、智能合同质检等场景，显著提升了运营效率和服务质量。然而，随着DeepSeek在银行业的深入应用，数据隐私和“幻觉”问题逐渐浮出水面，成为行业亟待解决的关键挑战。
DeepSeek的大模型因其低成本和高性能特点，为中小银行提供了缩小与大型银行技术差距的契机。江苏银行、邮储银行等机构已成功本地化部署DeepSeek模型，应用于智能合同质检和自动化估值对账等场景，大幅提高了业务处理效率。例如，江苏银行通过“智慧小苏”服务平台，实现了多模态语言模型的本地化部署，显著提升了智能客服和决策支持能力。此外，苏商银行也引入了DeepSeek技术，进一步优化了其“邮智”大模型的复杂多模态处理能力。
然而，DeepSeek的应用并非没有风险。近期，有报道指出DeepSeek在数据隐私保护方面存在漏洞。例如，其ClickHouse数据库因配置错误导致敏感信息泄露，引发了行业对数据安全的担忧。此外，DeepSeek的“幻觉”问题也备受关注。所谓“幻觉”，是指模型在生成文本时可能产生虚假或不准确的内容。这一问题在金融领域尤为突出，因为金融决策高度依赖数据的准确性和可靠性。业内专家指出，DeepSeek的“幻觉”现象主要源于训练数据的污染，即模型在学习过程中吸收了错误或无关的信息。
面对这些问题，业内专家建议从多个方面入手加以解决。首先，银行需要加强数据隐私保护措施，确保敏感信息的安全存储和传输。其次，针对“幻觉”问题，可以通过优化算法、提升数据质量以及引入外部知识库等方式来缓解。此外，制定行业规范和法律法规也是保障大模型安全可靠应用的重要手段。
尽管DeepSeek在银行业的应用前景广阔，但其带来的挑战不容忽视。未来，随着更多银行加入DeepSeek的部署行列，如何在技术创新与安全合规之间找到平衡点，将成为银行业数字化转型的关键课题。业内人士普遍认为，DeepSeek的成功应用将推动国内大模型技术的进一步发展，并为中小银行提供新的发展机遇。
DeepSeek大模型在银行业的应用展现了人工智能技术的巨大潜力，但同时也暴露了数据隐私和“幻觉”问题的现实挑战。只有通过技术优化、政策引导和行业协作，才能真正实现大模型技术的安全、高效和可持续发展。
