Các vấn đề đạo đức trong việc triển khai DeepSeek AI trong lĩnh vực fintech

Devon Partida là Tổng biên tập của ReHack. Với tư cách là một nhà văn, tác phẩm của cô đã được đăng tải trên Inc., VentureBeat, Entrepreneur, Lifewire, The Muse, MakeUseOf và nhiều nơi khác.

Khám phá tin tức và sự kiện fintech hàng đầu!

Đăng ký nhận bản tin của FinTech Weekly

Được đọc bởi các giám đốc điều hành tại JP Morgan, Coinbase, Blackrock, Klarna và nhiều hơn nữa

Trí tuệ nhân tạo (AI) là một trong những công nghệ đầy triển vọng nhưng cũng mang tính đặc biệt đáng lo ngại trong fintech ngày nay. Giờ đây, khi DeepSeek đã gây chấn động toàn bộ lĩnh vực AI, các khả năng và rủi ro cụ thể của nó đều cần được chú ý.

Trong khi ChatGPT đã đưa AI tạo sinh vào dòng chính vào năm 2022, DeepSeek đã nâng tầm nó lên khi ra mắt mô hình DeepSeek-R1 vào năm 2025.

Thuật toán này mã nguồn mở và miễn phí nhưng đã đạt tiêu chuẩn tương tự như các lựa chọn độc quyền trả phí. Do đó, đây là một cơ hội kinh doanh hấp dẫn cho các công ty fintech hy vọng tận dụng AI, nhưng cũng đặt ra một số câu hỏi đạo đức.

Đọc thêm các bài viết đề xuất:

*   **Mô hình R1 của DeepSeek gây tranh cãi về tương lai phát triển AI**
*   **Mô hình AI của DeepSeek: Cơ hội và rủi ro cho các công ty công nghệ nhỏ**

Bảo mật dữ liệu

Như nhiều ứng dụng AI khác, vấn đề bảo mật dữ liệu là một mối quan tâm. Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) như DeepSeek yêu cầu một lượng lớn thông tin, và trong lĩnh vực fintech, phần lớn dữ liệu này có thể nhạy cảm.

DeepSeek còn gặp thêm rắc rối vì là một công ty Trung Quốc. Chính phủ Trung Quốc có thể truy cập tất cả thông tin trên các trung tâm dữ liệu do Trung Quốc sở hữu hoặc yêu cầu dữ liệu từ các công ty trong nước. Do đó, mô hình này có thể tiềm ẩn các rủi ro liên quan đến gián điệp nước ngoài và tuyên truyền.

Các vụ rò rỉ dữ liệu của bên thứ ba cũng là một mối lo ngại. DeepSeek đã từng bị rò rỉ hơn 1 triệu hồ sơ, điều này có thể làm giảm niềm tin vào tính bảo mật của các công cụ AI.

Định kiến trong AI

Các mô hình học máy như DeepSeek dễ bị định kiến. Vì AI rất giỏi trong việc phát hiện và học hỏi từ các mẫu tinh vi mà con người có thể bỏ lỡ, chúng có thể tiếp thu thành kiến vô thức từ dữ liệu huấn luyện của mình. Khi học từ những thông tin lệch lạc này, chúng có thể duy trì và làm trầm trọng các vấn đề bất bình đẳng.

Những lo ngại này đặc biệt nổi bật trong lĩnh vực tài chính. Bởi các tổ chức tài chính đã từng từ chối cơ hội của các nhóm thiểu số, dữ liệu lịch sử của họ thường chứa đựng thành kiến đáng kể. Huấn luyện DeepSeek trên các bộ dữ liệu này có thể dẫn đến các hành động thiên vị hơn nữa như AI từ chối cho vay hoặc cấp phép dựa trên chủng tộc thay vì khả năng tín dụng.

Niềm tin của người tiêu dùng

Khi các vấn đề liên quan đến AI tràn ngập các tiêu đề, công chúng ngày càng hoài nghi về các dịch vụ này. Điều này có thể dẫn đến sự mất niềm tin giữa doanh nghiệp fintech và khách hàng nếu họ không minh bạch trong việc quản lý các mối lo ngại này.

DeepSeek có thể gặp phải rào cản đặc biệt ở đây. Công ty được cho là đã xây dựng mô hình của mình chỉ với 6 triệu USD và, là một công ty Trung Quốc đang phát triển nhanh, có thể khiến người ta liên tưởng đến các vấn đề về quyền riêng tư đã ảnh hưởng đến TikTok. Công chúng có thể không mấy hào hứng khi tin tưởng một mô hình AI ngân sách thấp, phát triển nhanh với dữ liệu của họ, đặc biệt khi chính phủ Trung Quốc có thể có ảnh hưởng nhất định.

Cách đảm bảo triển khai DeepSeek an toàn và đạo đức

Những cân nhắc đạo đức này không có nghĩa là các công ty fintech không thể sử dụng DeepSeek một cách an toàn, mà nhấn mạnh tầm quan trọng của việc triển khai cẩn thận. Các tổ chức có thể triển khai DeepSeek một cách đạo đức và an toàn bằng cách tuân thủ các thực hành tốt nhất sau đây.

Chạy DeepSeek trên máy chủ nội bộ

Một trong những bước quan trọng nhất là chạy công cụ AI trên các trung tâm dữ liệu trong nước. Mặc dù DeepSeek là một công ty Trung Quốc, nhưng trọng số mô hình của nó mở, cho phép chạy trên các máy chủ của Mỹ và giảm thiểu lo ngại về rò rỉ dữ liệu từ chính phủ Trung Quốc.

Tuy nhiên, không phải tất cả các trung tâm dữ liệu đều đáng tin cậy như nhau. Lý tưởng nhất, các doanh nghiệp fintech nên tự lưu trữ DeepSeek trên phần cứng của chính mình. Khi điều đó không khả thi, ban lãnh đạo cần chọn nhà cung cấp dịch vụ lưu trữ cẩn thận, chỉ hợp tác với những đơn vị có độ uptime cao và tiêu chuẩn an ninh như ISO 27001 và NIST 800-53.

Giảm thiểu quyền truy cập vào dữ liệu nhạy cảm

Khi xây dựng ứng dụng dựa trên DeepSeek, các công ty fintech nên xem xét loại dữ liệu mà mô hình có thể truy cập. AI chỉ nên truy cập những gì cần thiết để thực hiện chức năng của nó. Việc loại bỏ các dữ liệu không cần thiết, đặc biệt là thông tin nhận dạng cá nhân (PII), cũng rất quan trọng.

Khi DeepSeek giữ ít dữ liệu nhạy cảm hơn, thiệt hại từ các vụ rò rỉ sẽ ít nghiêm trọng hơn. Giảm thiểu việc thu thập PII cũng là cách để tuân thủ các luật như Quy định Bảo vệ Dữ liệu Chung (GDPR) và Đạo luật Gramm-Leach-Bliley (GLBA).

Thực thi các biện pháp kiểm soát an ninh mạng

Các quy định như GDPR và GLBA thường yêu cầu các biện pháp bảo vệ để ngăn chặn rò rỉ dữ liệu ngay từ ban đầu. Ngay cả ngoài các luật này, lịch sử rò rỉ của DeepSeek cũng nhấn mạnh sự cần thiết của các biện pháp bảo mật bổ sung.

Ít nhất, các fintech nên mã hóa tất cả dữ liệu AI truy cập được khi lưu trữ và truyền tải. Thường xuyên kiểm tra xâm nhập để phát hiện và khắc phục các lỗ hổng cũng rất lý tưởng.

Các tổ chức fintech cũng nên xem xét tự động giám sát các ứng dụng DeepSeek của mình, vì việc tự động này giúp tiết kiệm trung bình 2,2 triệu USD chi phí do rò rỉ dữ liệu nhờ phản ứng nhanh và hiệu quả hơn.

Thực hiện kiểm tra và giám sát tất cả các ứng dụng AI

Ngay cả sau khi thực hiện các bước này, việc cảnh giác vẫn là điều cần thiết. Kiểm tra ứng dụng dựa trên DeepSeek trước khi triển khai để phát hiện các dấu hiệu của thành kiến hoặc lỗ hổng bảo mật. Hãy nhớ rằng một số vấn đề có thể không rõ ngay lập tức, do đó cần có sự xem xét liên tục.

Tạo ra một nhóm chuyên trách để giám sát kết quả của AI và đảm bảo nó vẫn đạo đức, tuân thủ các quy định. Cũng nên minh bạch với khách hàng về việc này. Sự minh bạch này có thể giúp xây dựng niềm tin trong một lĩnh vực còn nhiều nghi vấn.

Các công ty fintech cần xem xét đạo đức AI

Dữ liệu fintech đặc biệt nhạy cảm, vì vậy tất cả các tổ chức trong lĩnh vực này đều phải coi trọng các công cụ dựa trên dữ liệu như AI. DeepSeek có thể là một nguồn lực kinh doanh đầy hứa hẹn, nhưng chỉ khi việc sử dụng nó tuân thủ các nguyên tắc đạo đức và an ninh nghiêm ngặt.

Khi các nhà lãnh đạo fintech hiểu rõ tầm quan trọng của việc cẩn trọng như vậy, họ có thể đảm bảo các khoản đầu tư vào DeepSeek và các dự án AI khác của mình được an toàn và công bằng.