金融机构接入DeepSeek，这些舆情风险需警惕丨金舆之言

大模型数据的运用对数据安全性提出更高要求，金融机构信息安全防护工作已然成为媒体关注焦点。《中国商报》表示，AI模型训练依赖大量包含用户个人信息和交易记录的数据，一旦数据保护机制不完善，就极易引发数据泄露与隐私侵犯问题。证券时报网表示，金融机构必须建立健全数据保护机制，严格遵守法律法规，守护好用户数据安全。反之，若客户的金融交易记录、身份信息等被泄露，可能会被不法分子用于非法金融活动，如盗刷信用卡、骗取贷款等，这不仅会对客户资金安全造成影响，还会损害金融机构声誉。

对可能发生的“大模型幻觉”，金融机构需做好前瞻性舆情风险防范。证券时报网表示，AI模型的预测基于历史数据，数据质量和训练效果直接决定其准确性与可靠性。一方面，若数据存在偏差或训练不充分，就可能导致预测失误，影响业务决策。另一方面，AI模型可能因数据偏见产生歧视性决策，算法的不透明也会使决策过程难以解释和追溯。例如，在信贷审批或保险理赔环节，若训练数据中存在对特定地区、行业或人群的不合理偏向，模型可能会错误地对这些群体设置更高的信贷门槛，或拒绝某些客户的合理理赔诉求，进而引发舆论对服务公平性、合理性等方面质疑，甚至引发法律纠纷，损害金融机构的声誉形象。

近日，AI数智员工“上岗”相关话题热度飙升，微博上出现#DeepSeek引来悄无声息的职场地震# #部分券商分析师陷入AI替代焦虑#等多个热搜话题。考虑此前金融机构“降薪裁员”相关信息已引发舆论较多关注，金融机构接入大模型后，金融领域的人员结构调整动态或成媒体关注焦点。若金融机构存在人员结构调整计划，需做好员工沟通与安置工作，从源头上降低舆情风险，最大程度上减少AI替代焦虑对金融机构声誉风险管理工作的影响。