近日，以Deepseek为代表的大模型技术正广泛应用于信贷审核、风险评估等金融核心业务场景，成为金融机构提升业务准确性和降低风险的关键工具。然而，在追求效率和准确性的同时，数据安全、个人信息保护与合规等问题也日益凸显，成为金融机构关注的重点。

《华夏时报》记者梳理发现，海尔消费金融、中原消费金融、新网银行、奇富科技等多家金融机构已率先部署DeepSeek大模型，旨在解决传统信贷风控效率低、主观性强，以及数据利用不足等难题。

中国信息协会常务理事、国研新经济研究院创始院长朱克力表示，DeepSeek作为人工智能前沿技术，其强大的数据处理和分析能力为金融机构提供了更精准、高效的信贷风控和风险评估方案，标志着金融科技领域的一大进步，也是金融行业智能化转型的必然趋势。

DeepSeek在信贷决策中扮演核心角色

传统信贷决策依赖人工审核，流程繁琐且耗时，难以应对大规模信贷申请。同时，人工审核易受主观判断影响，导致决策不公。在数据利用方面，信贷决策主要依赖信用记录和财务数据，难以全面评估申请人还款能力。DeepSeek的引入，通过利用消费记录、社交媒体数据等非结构化信息，结合多维度数据，全面评估个人还款能力和小微企业经营状况，提升风控精准度。

朱克力指出，DeepSeek在信贷决策流程中，不仅提高了科学性和准确性，还降低了金融机构的运营成本和风险敞口。通过多维度数据分析，快速评估申请人信用风险和还款能力，为金融机构提供全面风险评估和预警建议。

奇富科技相关负责人表示，DeepSeek在贷款风险评估时，能从多维度分析用户信用、收入稳定性、行业前景等，提升分析的全面性和准确性。在分析贷款申请增长时，采用信息流分析逻辑，明确申请量统计维度，探究增长原因及对风险评估的影响。

中邮消费金融科技发展部负责人朱威认为，DeepSeek为消费金融领域智能化建设提供了创新解决方案，如智能营销、风险识别、客服优化等。同时，DeepSeek大模型降低了中小金融机构使用门槛，多家金融机构已将其应用于信贷风控、风险评估等核心业务。

新网银行依托DeepSeek等大模型技术，建设了一系列智能化助手，应用于智能客服、贷后管理、风险控制等领域。海尔消费金融部署了DeepSeek私有化版本，打通公域私域大小模型，进入营销、风险、贷后等多个场景。中原消费金融整合DeepSeek系列大模型技术，在风险管控、决策支持等方面显现成效。

此外，多家上市金融科技企业也接入DeepSeek，推动智能化场景落地。乐信、信也科技、维信金科等企业均通过DeepSeek完善了自身大模型，并在研发、内部工具、业务赋能等方面取得进展。

隐私保护与数据利用的平衡

朱威指出，尽管DeepSeek在降低训练和推理成本方面取得进展，但金融行业严格的数据安全与合规性规定要求消费金融企业采用私有部署方式降低合规风险。在GPU资源有限的情况下，金融机构需选用合适尺寸的模型，结合其他大小模型保证智能化服务质量，并期望行业推出可信的行业大模型金融云，解决GPU资源瓶颈。

海尔消费金融首席信息官梁树峰表示，对于数据安全与隐私保护，可通过本地化部署核心模型、采用联邦学习与同态加密技术等方式实现。同时，建立模型监控体系，定期审计模型输出偏差，确保决策符合《个人信息保护法》等要求。

随着《个人信息保护法》《数据安全法》的发布，以及《银行保险机构数据安全管理办法》的印发，金融机构在人工智能模型开发应用方面需进行统一管理，确保数据安全、金融安全，并对数据对决策结果影响进行解释说明和信息披露。

上海金融与发展实验室首席专家曾刚分析指出，在数据安全和隐私保护方面，可通过数据加密、脱敏处理和差分隐私技术确保数据安全性。同时，支持本地化部署，增强企业对数据的掌控力。在合规运营上，DeepSeek需符合监管要求，提供模型可解释性工具，满足算法透明度要求，并定期进行模型审计和性能监控。

（文章来源：华夏时报）