隨著數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)化進(jìn)程加速，如何在保障隱私安全的前提下充分釋放數(shù)據(jù)價(jià)值，并基于當(dāng)下大熱的開源模型DeepSeek實(shí)現(xiàn)智能化轉(zhuǎn)型，成為數(shù)字經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的核心命題。

近日，優(yōu)刻得數(shù)據(jù)安全流通平臺(tái)“安全屋”已完成與DeepSeek全系列模型適配，將安全屋的數(shù)據(jù)隱私保護(hù)能力與DeepSeek推理能力進(jìn)行技術(shù)融合，為數(shù)據(jù)要素流通提供了更高效、智能、安全的解決方案，更在醫(yī)療、金融、制造等多個(gè)垂直場(chǎng)景中展現(xiàn)出廣闊的應(yīng)用潛力。

數(shù)據(jù)安全流通與AI賦能深度融合的

「典型應(yīng)用場(chǎng)景」

1. 金融風(fēng)控與普惠金融

行業(yè)痛點(diǎn)：

傳統(tǒng)金融領(lǐng)域存在多維數(shù)據(jù)孤島（銀行、政務(wù)、互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)間信息割裂），導(dǎo)致風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估信息不對(duì)稱；征信覆蓋不足限制普惠金融發(fā)展；敏捷風(fēng)控需求與隱私保護(hù)存在天然沖突。

安全屋+DeepSeek解決方案：

安全屋能夠構(gòu)建強(qiáng)大的數(shù)據(jù)防護(hù)體系和新型數(shù)據(jù)協(xié)作網(wǎng)絡(luò)，已支持普惠金融平臺(tái)完成數(shù)百億元貸款發(fā)放，通過(guò)數(shù)據(jù)沙箱技術(shù)確保銀行調(diào)用公共數(shù)據(jù)時(shí)的隱私安全。

現(xiàn)在結(jié)合DeepSeek的模型適配能力，形成智能金融解決方案。金融機(jī)構(gòu)可在安全環(huán)境中構(gòu)建更精準(zhǔn)的風(fēng)控模型。例如，通過(guò)聯(lián)邦學(xué)習(xí)平臺(tái)訓(xùn)練反欺詐模型，同時(shí)利用DeepSeek優(yōu)化算法效率，實(shí)現(xiàn)保證數(shù)據(jù)安全前提下的貸款審批速度與風(fēng)險(xiǎn)控制的雙提升。

2. 醫(yī)療數(shù)據(jù)科研與臨床輔助

行業(yè)痛點(diǎn)：

全國(guó)三甲醫(yī)院平均每年產(chǎn)生PB級(jí)醫(yī)療數(shù)據(jù)，但利用率不足5%；影像診斷誤診率高達(dá)28%；多中心研究因數(shù)據(jù)隱私限制常需6-8個(gè)月啟動(dòng)周期。醫(yī)療數(shù)據(jù)因隱私要求嚴(yán)苛，跨機(jī)構(gòu)共享難度大。

安全屋+DeepSeek解決方案：

優(yōu)刻得與醫(yī)院合作的醫(yī)療智能數(shù)據(jù)平臺(tái)，已通過(guò)安全屋實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)“不出院”的聯(lián)合分析。現(xiàn)引入DeepSeek后，醫(yī)院可在保障數(shù)據(jù)安全前提下，利用大模型構(gòu)建多模態(tài)特征融合引擎。

例如，在肺癌篩查場(chǎng)景，將CT影像、病理報(bào)告、基因檢測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行跨模態(tài)對(duì)齊，構(gòu)建多維診斷模型，同時(shí)保障患者隱私；基于大模型的醫(yī)學(xué)知識(shí)圖譜實(shí)時(shí)擴(kuò)充能力，構(gòu)建智能輔助決策艙，聯(lián)合多家醫(yī)療機(jī)構(gòu)訓(xùn)練癌癥早期篩查模型，為臨床醫(yī)生提供個(gè)性化診療建議，提升科研效率與臨床決策精準(zhǔn)度。

3. 智慧城市與政務(wù)治理

行業(yè)痛點(diǎn)：

城市治理的數(shù)據(jù)大多沉睡在部門專網(wǎng)；應(yīng)急事件響應(yīng)依賴人工經(jīng)驗(yàn)導(dǎo)致處置延時(shí)；傳統(tǒng)數(shù)字平臺(tái)的AI適配率嚴(yán)重不足。

安全屋+DeepSeek解決方案：

通過(guò)安全屋與DeepSeekAI能力的技術(shù)融合，可協(xié)助政府部門構(gòu)建"城市智能體數(shù)字基座"，進(jìn)一步優(yōu)化城市管理場(chǎng)景：

交通調(diào)度：通過(guò)多部門數(shù)據(jù)的安全融合與模型訓(xùn)練，預(yù)測(cè)高峰期交通流量并動(dòng)態(tài)調(diào)整信號(hào)燈策略，提升高峰期的通行效率。

應(yīng)急響應(yīng)：利用安全屋的區(qū)塊鏈存證技術(shù)，結(jié)合DeepSeek的自然語(yǔ)言處理能力，實(shí)時(shí)分析輿情數(shù)據(jù)并生成應(yīng)急方案。

4. 制造業(yè)智能化升級(jí)

行業(yè)痛點(diǎn)：

制造業(yè)的生產(chǎn)和運(yùn)營(yíng)長(zhǎng)期面臨“高成本、低效率”的挑戰(zhàn)，生產(chǎn)數(shù)據(jù)管理、質(zhì)量檢測(cè)等往往依賴于人工成本，數(shù)據(jù)孤島問(wèn)題導(dǎo)致許多生產(chǎn)資源被浪費(fèi)；因缺乏AI手段，設(shè)備故障預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率普遍較低。

安全屋+DeepSeek解決方案：

優(yōu)刻得可協(xié)助制造企業(yè)打造產(chǎn)業(yè)鏈智能協(xié)同的云平臺(tái)，通過(guò)安全屋建立數(shù)據(jù)共享機(jī)制，助力企業(yè)安全共享供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)，而DeepSeek的模型適配能力能優(yōu)化生產(chǎn)流程。例如，汽車制造商可通過(guò)聯(lián)邦學(xué)習(xí)平臺(tái)聯(lián)合上下游企業(yè)訓(xùn)練供應(yīng)鏈預(yù)測(cè)模型，減少庫(kù)存成本；同時(shí)利用DeepSeek的視覺算法提升質(zhì)檢效率。

5. 跨境數(shù)據(jù)安全合作

行業(yè)痛點(diǎn)：

跨國(guó)企業(yè)在進(jìn)行全球化業(yè)務(wù)布局時(shí)需要考慮當(dāng)?shù)貒?guó)家的數(shù)據(jù)合規(guī)要求，例如數(shù)據(jù)本地化部署的要求；以及因語(yǔ)言的障礙，會(huì)導(dǎo)致許多的研究成果無(wú)法實(shí)現(xiàn)有效轉(zhuǎn)化，阻礙業(yè)務(wù)創(chuàng)新進(jìn)展。

安全屋+DeepSeek解決方案：

安全屋的可信數(shù)據(jù)沙箱與DeepSeek的本地化部署能力，可支持跨國(guó)企業(yè)在數(shù)據(jù)不出境的前提下完成聯(lián)合分析。例如，構(gòu)建跨語(yǔ)言的協(xié)作平臺(tái)，國(guó)際藥企可通過(guò)安全屋平臺(tái)共享臨床試驗(yàn)數(shù)據(jù)，并利用DeepSeek實(shí)現(xiàn)臨床試驗(yàn)文檔自動(dòng)翻譯，生成多語(yǔ)言研究報(bào)告，加速新藥研發(fā)。

「技術(shù)融合」

安全屋與DeepSeek的協(xié)同優(yōu)勢(shì)

優(yōu)刻得安全屋自2017年推出以來(lái)，通過(guò)數(shù)據(jù)沙箱、安全多方計(jì)算、可信數(shù)據(jù)空間等一系列技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)“可用不可見、可用不可拿”的安全流通模式，并在政務(wù)數(shù)字治理、金融數(shù)字分析、醫(yī)療數(shù)據(jù)科研等領(lǐng)域廣泛應(yīng)用。而DeepSeek作為開源、高性能的AI大模型，其低成本、高適配性特點(diǎn)正被企業(yè)級(jí)用戶廣泛采用，覆蓋金融、制造、醫(yī)療等場(chǎng)景。

安全屋與DeepSeek具備高度一致的行業(yè)賦能屬性，兩者的結(jié)合將形成以下核心優(yōu)勢(shì)：

1.安全與智能的雙重保障：

安全屋確保數(shù)據(jù)流通的合規(guī)性，在去除敏感信息的基礎(chǔ)上，確保DeepSeek模型訓(xùn)練時(shí)僅調(diào)用已授權(quán)數(shù)據(jù)。在此基礎(chǔ)之上，結(jié)合DeepSeek高效的數(shù)據(jù)分析與模型本地化訓(xùn)練能力，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)“安全可用”與“智能應(yīng)用”的無(wú)縫銜接。

2.降低AI應(yīng)用門檻：

DeepSeek的開源特性結(jié)合安全屋的標(biāo)準(zhǔn)化平臺(tái)，可幫助中小企業(yè)以更低成本開發(fā)垂類AI應(yīng)用，加速行業(yè)創(chuàng)新。安全屋有助于打通跨企業(yè)、跨部門、跨平臺(tái)之間的數(shù)據(jù)，通過(guò)加速數(shù)據(jù)流通并釋放數(shù)據(jù)價(jià)值，助力企業(yè)基于DeepSeek快速打造私有化知識(shí)庫(kù)，并構(gòu)建多模態(tài)的預(yù)訓(xùn)練模型，增強(qiáng)在垂直領(lǐng)域的推理應(yīng)用能力。

3. 技術(shù)互補(bǔ)性：

安全屋彌補(bǔ)了大模型在數(shù)據(jù)隱私保護(hù)上的潛在短板，通過(guò)構(gòu)建信任環(huán)境，輸出更多高質(zhì)量的行業(yè)數(shù)據(jù)，以此不斷提升模型的泛化能力，而DeepSeek的算力優(yōu)化能力則提升了安全屋在復(fù)雜場(chǎng)景下的數(shù)據(jù)處理效率。

優(yōu)刻得安全屋對(duì)DeepSeek實(shí)現(xiàn)全面適配，標(biāo)志著數(shù)據(jù)安全流通與 AI 大模型技術(shù)融合開啟全新篇章。據(jù)行業(yè)預(yù)測(cè)，數(shù)據(jù)可信空間技術(shù)服務(wù)市場(chǎng)規(guī)模將在未來(lái)三年繼續(xù)增長(zhǎng)，AI 大模型的廣泛普及，正為數(shù)據(jù)應(yīng)用市場(chǎng)撬開千億級(jí)別的廣闊增長(zhǎng)空間。

安全屋與 DeepSeek 的深度結(jié)合，為DeepSeek模型的高效安全落地構(gòu)筑了“技術(shù)+場(chǎng)景”的雙重保障。在這一創(chuàng)新融合模式的驅(qū)動(dòng)下，更多行業(yè)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)流通與智能化轉(zhuǎn)型將迎來(lái)前所未有的發(fā)展契機(jī)。