2月20日，多家銀行正在跑步上車DeepSeek。DeepSeek也正憑借其在數據處理、自然語言理解及邏輯推理上的優勢，逐步滲透至信貸審核、合同管理、客戶服務等核心業務場景。然而，在追求效率提升的同時，數據安全、模型風險與監管合規等問題也成為銀行關注的焦點。訓練成本與能效比失衡、長尾場景泛化能力不足、端側部署工程化障礙，是銀行應用AI的三大痛點。劉通認為，DeepSeek通過優化成本結構、兼容國產化技術棧，正在打破這些瓶頸。中金金融認證中心有限公司（CFCA）產品中心副總經理劉通舉例道，DeepSeek在提升銀行效率、精準度和風控能力方面具有優勢，推動智能金融基礎設施的升級，尤其在信貸、合同、客服、對賬等場景中可優先落地。劉通坦言，銀行需重點防范三大風險：模型攻擊、算法偏見以及敏感數據泄露。面對數據領域的風險，銀行應用DeepSeek處理客戶敏感金融數據時，可采取數據脫敏技術、數據訪問控制技術和數據監控與審計技術確保數據脫敏合規。（摘自——金融界）