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　　來源：華夏時(shí)報(bào)

　　近日，以DeepSeek為代表的大模型技術(shù)正滲透至信貸審核、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估等金融核心業(yè)務(wù)場景，成為了金融機(jī)構(gòu)提升準(zhǔn)確性、降低風(fēng)險(xiǎn)的重要工具。不過，在提質(zhì)增效的同時(shí)，數(shù)據(jù)安全、個(gè)人信息保護(hù)與合規(guī)等問題也成為機(jī)構(gòu)關(guān)注的重點(diǎn)。

　　《華夏時(shí)報(bào)》記者梳理發(fā)現(xiàn)，目前已有海爾消費(fèi)金融、中原消費(fèi)金融、新網(wǎng)銀行、奇富科技等多家金融機(jī)構(gòu)率先部署DeepSeek大模型，以改善傳統(tǒng)信貸風(fēng)控效率低、主觀性強(qiáng)，數(shù)據(jù)利用不足等難題。

　　“對(duì)于部分金融機(jī)構(gòu)接入DeepSeek并用于信貸風(fēng)控、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估等場景，不僅是金融科技領(lǐng)域的一大進(jìn)步，也是金融行業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的必然趨勢。”2月24日，中國信息協(xié)會(huì)常務(wù)理事、國研新經(jīng)濟(jì)研究院創(chuàng)始院長朱克力對(duì)《華夏時(shí)報(bào)》記者表示，DeepSeek作為人工智能領(lǐng)域的前沿技術(shù)，其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理和分析能力為金融機(jī)構(gòu)提供了更精準(zhǔn)、更高效的信貸風(fēng)控和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估解決方案。

　　DeepSeek將在信貸決策中發(fā)揮關(guān)鍵作用

　　傳統(tǒng)的信貸決策通常依賴于人工審核，從申請(qǐng)到審批要經(jīng)過多個(gè)環(huán)節(jié)，耗時(shí)較長，且當(dāng)信貸申請(qǐng)量過大時(shí)，效率難以保證。同時(shí)人工審核往往受到個(gè)人主觀判斷影響，難以客觀公正，用戶即使有貸款意愿也可能被拒絕。在數(shù)據(jù)利用上，信貸決策主要依賴信用記錄和財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，難以全面評(píng)估申請(qǐng)人還款能力。隨著利率下行、數(shù)據(jù)爆發(fā)式增長，如何高效利用數(shù)據(jù)是傳統(tǒng)信貸風(fēng)控面臨的一大挑戰(zhàn)。

　　年輕客戶或小微企業(yè)等征信“白戶”，由于缺少信用記錄和可抵押資產(chǎn)，金融機(jī)構(gòu)難以對(duì)其信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行有效評(píng)估。傳統(tǒng)信貸風(fēng)控模型主要依靠性別、年齡等結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，對(duì)文本、圖像、語音等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)利用偏少。有業(yè)內(nèi)人士表示，可結(jié)合DeepSeek，利用消費(fèi)記錄、社交媒體數(shù)據(jù)等非結(jié)構(gòu)化信息構(gòu)建更細(xì)顆粒度的信用模型，同時(shí)結(jié)合交易流水、工商信息、稅務(wù)信息等多維度數(shù)據(jù)，全面評(píng)估個(gè)人還款能力和小微企業(yè)經(jīng)營狀況，提升風(fēng)控精準(zhǔn)度。

　　“在信貸決策流程中，DeepSeek不僅提高了信貸決策的科學(xué)性和準(zhǔn)確性，也降低了金融機(jī)構(gòu)的運(yùn)營成本和風(fēng)險(xiǎn)敞口。”朱克力表示，在信貸申請(qǐng)階段，DeepSeek通過對(duì)申請(qǐng)人的個(gè)人信息、財(cái)務(wù)狀況、消費(fèi)習(xí)慣等多維度數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，快速評(píng)估其信用風(fēng)險(xiǎn)和還款能力；在信貸審批階段，其可進(jìn)一步結(jié)合市場趨勢、政策變化等因素，對(duì)信貸項(xiàng)目進(jìn)行全面風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估；在貸后管理階段，DeepSeek持續(xù)監(jiān)測借款人的還款情況和信用狀況，及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在風(fēng)險(xiǎn)隱患，為金融機(jī)構(gòu)提供預(yù)警和處置建議。

　　奇富科技相關(guān)負(fù)責(zé)人稱，在貸款風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估時(shí)，不同模塊能從用戶信用、收入穩(wěn)定性、行業(yè)前景等多維度分析，大大提升分析的全面性和準(zhǔn)確性。而在分析貸款申請(qǐng)?jiān)鲩L相關(guān)問題時(shí)，會(huì)按照信息流分析類似的邏輯，層層遞進(jìn)，先明確申請(qǐng)量統(tǒng)計(jì)維度，再細(xì)分年齡段和職業(yè)群體數(shù)據(jù)，接著探究增長原因及對(duì)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的影響。

　　“以往處理復(fù)雜金融問題時(shí)，理解偏差和分析不足的情況得到改善，如今能精準(zhǔn)把握提問意圖，在預(yù)測貸款申請(qǐng)趨勢、評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)等方面，準(zhǔn)確性大幅提升，為分析人員提供更具價(jià)值的決策依據(jù)。”上述奇富科技相關(guān)負(fù)責(zé)人對(duì)本報(bào)記者表示。

　　中郵消費(fèi)金融科技發(fā)展部負(fù)責(zé)人朱威認(rèn)為，DeepSeek為消費(fèi)金融領(lǐng)域智能化建設(shè)長期存在的痛點(diǎn)與瓶頸提供了創(chuàng)新解決方案。例如，在營銷場景下，可以利用DeepSeek強(qiáng)大的推理能力，打造智能營銷機(jī)器人復(fù)雜場景下的智能化營銷服務(wù)；在風(fēng)險(xiǎn)場景下，可以高效識(shí)別業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)，自動(dòng)生成風(fēng)險(xiǎn)分析報(bào)告；在客服場景下，通過智能體、多模型協(xié)同等技術(shù)，提升智能客服機(jī)器人處理復(fù)雜任務(wù)的能力；在貸后場景借鑒DeepSeek先進(jìn)訓(xùn)練方法，進(jìn)行知識(shí)蒸餾，從而提升外呼機(jī)器人決策能力以及溝通能力。

　　DeepSeek大模型降低了中小金融機(jī)構(gòu)使用大模型的門檻。記者梳理發(fā)現(xiàn)，當(dāng)前已有多家金融機(jī)構(gòu)將DeepSeek應(yīng)用于信貸風(fēng)控、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估等核心業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)。

　　互聯(lián)網(wǎng)銀行憑借科技優(yōu)勢，率先接入了DeepSeek大模型，以提升對(duì)信貸風(fēng)險(xiǎn)的識(shí)別能力。新網(wǎng)銀行于2025年1月完成DeepSeek-R1在實(shí)驗(yàn)環(huán)境中的部署，正式進(jìn)入實(shí)驗(yàn)探索階段。在智能客服、貸后管理、風(fēng)險(xiǎn)控制等領(lǐng)域，新網(wǎng)銀行依托DeepSeek等大模型技術(shù)，建設(shè)了一系列智能化助手，深入應(yīng)用于多個(gè)效率瓶頸環(huán)節(jié)。

　　新網(wǎng)銀行打造基于大模型的智能服務(wù)平臺(tái)“識(shí)卷”，解決新市民客戶個(gè)性化授信難、車抵房抵等抵押業(yè)務(wù)流程復(fù)雜的問題，其智能化處理個(gè)人客戶十余種授信自證數(shù)據(jù)，可多種資產(chǎn)認(rèn)證模式去適配客戶具體情況。目前使用該服務(wù)的客戶人均提額幅度超過30%，房抵貸業(yè)務(wù)能夠?qū)崿F(xiàn)全線上辦理。

　　部分消金機(jī)構(gòu)于近日部署了DeepSeek，以提升風(fēng)控精準(zhǔn)度。例如，海爾消費(fèi)金融日前部署了DeepSeek私有化版本，目前正在打通公域私域大小模型，接入智能體平臺(tái)，開始進(jìn)入營銷、風(fēng)險(xiǎn)、貸后等多個(gè)場景；中郵消費(fèi)金融在2024年完成了大模型的一站式部署和推理服務(wù)建設(shè)，當(dāng)前已將DeepSeek引入作為基座大模型之一；中原消費(fèi)金融基于自主研發(fā)的“元擎Matrix”智能體開發(fā)平臺(tái)，整合DeepSeek系列大模型技術(shù)，已在風(fēng)險(xiǎn)管控、決策支持等方面顯現(xiàn)成效。

　　多家上市金融科技企業(yè)也于近日紛紛接入DeepSeek，進(jìn)一步推動(dòng)智能化場景落地。奇富科技大模型產(chǎn)品ChatBI于日前完成關(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)了突破。

　　樂信日前接入和部署了DeepSeek-R1，通過DeepSeek 完善了樂信專有大模型奇點(diǎn)，并在研發(fā)提效、內(nèi)部工具、業(yè)務(wù)賦能等方面落地。

　　信也科技自主研發(fā)的兩大大模型平臺(tái)，大語言模型應(yīng)用開發(fā)框架E-LADF和信也智能體創(chuàng)新應(yīng)用平臺(tái)Zeta ，正式接入DeepSeek-R1，完成了一次關(guān)鍵升級(jí)。

　　維信金科金烏大模型平臺(tái)已全面接入DeepSeek V3和R1大模型，并在企業(yè)智能助手、智能編程助手和智能培訓(xùn)系統(tǒng)等場景上實(shí)現(xiàn)能力升級(jí)。

　　隱私保護(hù)與數(shù)據(jù)利用：能否兼得？

　　朱威表示，盡管DeepSeek在降低訓(xùn)練和推理成本方面取得了進(jìn)展，但由于金融行業(yè)嚴(yán)格的數(shù)據(jù)安全與合規(guī)性規(guī)定，消費(fèi)金融企業(yè)需采用私有部署的方式來降低合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)。在GPU資源有限的情況之下，如何使用DeepSeek模型成為各金融企業(yè)需要解決的問題。

　　在朱威看來，一是選用尺寸合適的模型，將DeepSeek聚焦在需要復(fù)雜推理的應(yīng)用場景，如數(shù)據(jù)分析，機(jī)器人決策等，并與其他大小模型相互結(jié)合保證智能化服務(wù)質(zhì)量；二是借鑒DeepSeek-R1的訓(xùn)練方式，蒸餾更加細(xì)分的垂類模型以減少對(duì)GPU資源的需求；三是期望在合規(guī)前提下，行業(yè)推出可信的行業(yè)大模型金融云，解決各企業(yè)的GPU資源瓶頸。

　　針對(duì)大模型可能造成的安全風(fēng)險(xiǎn)，海爾消費(fèi)金融首席信息官梁樹峰對(duì)本報(bào)記者表示，對(duì)于數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)，可通過本地化部署核心模型，避免敏感數(shù)據(jù)外流；采用聯(lián)邦學(xué)習(xí)與同態(tài)加密技術(shù)，實(shí)現(xiàn)“數(shù)據(jù)可用不可見”。對(duì)于模型失真與合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)，可建立模型監(jiān)控體系，定期及時(shí)審計(jì)模型輸出偏差；嵌入監(jiān)督模型及監(jiān)管規(guī)則引擎，確保決策符合《個(gè)人信息保護(hù)法》等要求。

　　近年來，《個(gè)人信息保護(hù)法》《數(shù)據(jù)安全法》陸續(xù)發(fā)布，對(duì)規(guī)范網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)處理活動(dòng)、保護(hù)個(gè)人信息權(quán)益等提出明確要求。為規(guī)范銀行業(yè)保險(xiǎn)業(yè)數(shù)據(jù)處理活動(dòng)，保障數(shù)據(jù)安全、金融安全，2024年12月印發(fā)的《銀行保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)安全管理辦法》提出，銀行保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)應(yīng)當(dāng)對(duì)人工智能模型開發(fā)應(yīng)用進(jìn)行統(tǒng)一管理，建立模型算法產(chǎn)品外部引入的準(zhǔn)入機(jī)制。銀行保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)使用人工智能技術(shù)開展業(yè)務(wù)時(shí)，應(yīng)當(dāng)就數(shù)據(jù)對(duì)決策結(jié)果影響進(jìn)行解釋說明和信息披露等。

　　上海金融與發(fā)展實(shí)驗(yàn)室首席專家、主任曾剛對(duì)記者分析指出，在數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)方面，可以通過數(shù)據(jù)加密、脫敏處理和差分隱私技術(shù)，確保數(shù)據(jù)在傳輸和處理中的安全性。同時(shí)，支持本地化部署，避免數(shù)據(jù)外流，增強(qiáng)企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)的掌控力。此外，嚴(yán)格的訪問控制和操作審計(jì)機(jī)制也能進(jìn)一步保障數(shù)據(jù)安全。而在合規(guī)運(yùn)營上，DeepSeek需符合相應(yīng)的監(jiān)管要求，通過提供模型可解釋性工具，滿足監(jiān)管對(duì)算法透明度的要求，并定期進(jìn)行模型審計(jì)和性能監(jiān)控，確保合規(guī)性和風(fēng)險(xiǎn)可控。

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責(zé)任編輯：曹睿潼