財務團隊對 DeepSeek 感興趣是有充分理由的。
強大的推理模型能協助解釋預算差異、總結月報、分類支出、撰寫管理評論並生成公式。對於埋首於 Excel 導出數據的團隊來說，這能立即發揮作用。
但最重要的問題不在於 DeepSeek 能否協助財務工作，而在於你是否應該將私密的財務試算表上傳到託管的 AI 工具中。
這個問題值得仔細探討。
為什麼財務團隊需要 AI 處理試算表
財務工作充滿了重複的分析模式：
- 比較實際值與預算
- 解釋毛利變化
- 按業務部門總結營收
- 識別異常支出
- 撰寫董事會報告評論
- 清理導出的 ERP 數據
- 核對來自不同系統的表格
- 將試算表轉化為管理摘要
這些任務在技術上並不一定困難，但非常耗時。它們需要背景資訊、判斷力以及清晰的溝通能力。
AI 可以提供協助。像 DeepSeek 這樣的模型可以將粗略的提示詞轉化為結構化的分析計劃。它可以解釋公式，撰寫簡潔的差異分析敘述，或為 CFO 報告建議合適的圖表。
風險在於，財務試算表通常包含公司中最敏感的數據。
試算表數據並非無害
試算表看起來可能很普通，但它可能包含：
- 按客戶分類的營收
- 薪資與佣金
- 預測數據
- 董事會材料
- 融資計劃
- 併購 (M&A) 方案
- 銀行帳戶詳情
- 供應商合約
- 稅務記錄
- 個人識別資訊 (PII)
將這些文件上傳到公共聊天機器人或託管 API，與在網上詢問一般性問題完全不同。這是一個數據治理決策。
在使用任何託管 AI 系統之前，財務和 IT 團隊應詢問：
- 數據在哪裡處理？
- 數據會被存儲嗎？
- 存儲多久？
- 數據是否用於訓練模型？
- 管理員可以刪除它嗎？
- 是否有數據處理協議 (DPA)？
- 公司政策是否允許這類上傳？
- 數據是否受 GDPR、HIPAA、SEC、FINRA 或內部保留規則的約束？
對於某些工具和某些數據，答案可能仍是肯定的。但這應該是一個經過批准的「是」，而不是意外的「是」。
託管式 DeepSeek 與本地化 DeepSeek 是不同的決策
區分兩個概念非常重要。
使用託管式 DeepSeek 應用或 API，意味著您的提示詞和上傳內容由 DeepSeek 控制的基礎設施處理，並受其條款和隱私政策約束。
在您自己的私有環境中運行開放權重 (Open-weight) 的 DeepSeek 模型則是另一種架構。在這種設置下，試算表數據可以保留在您的機器、伺服器、VPC 或數據中心內部。
這兩種方法雖然使用相關的模型技術，但風險狀況截然不同。
財務團隊不應只說「我們使用 DeepSeek」，而不說明是哪一種：
- 託管式聊天機器人
- 託管式 API
- 企業級網關
- 私有 VPC 部署
- 地端 (On-prem) 模型伺服器
- 物理隔離 (Air-gapped) 部署
部署模式與模型名稱同樣重要。
何時可以使用託管式 AI
對於低風險任務，託管式 AI 是可以接受的。
例如：
- 解釋通用公式
- 撰寫公開的投資者關係段落
- 分析合成的樣本文件
- 創建差異分析檢查表模板
- 總結公開市場數據
如果公司已審查過供應商、合約、保留政策、訓練政策、加密、訪問控制和日誌記錄，那麼託管式企業級 API 對於內部數據也可能是可以接受的。
主要的企業 AI 提供商都會發佈隱私和數據使用頁面。OpenAI、AWS Bedrock、Google Vertex AI、Microsoft Azure OpenAI 等都為企業或雲端客戶做出了具體承諾。這些承諾通常比消費者版本的聊天機器人條款更嚴格。
實際的重點不是「雲端 AI 不好」，而是財務數據值得經過深思熟慮的供應商審查。
何時本地或私有部署更有意義
當試算表包含以下內容時，私有部署變得更具吸引力：
- 工資單
- 未發佈的財務業績
- 客戶級營收
- 受監管的數據
- 董事會材料
- 併購分析
- 詳細預測
- 機密營運指標
在這些情況下，更安全的架構通常是：
- 將試算表保留在公司控制的基礎設施內
- 通過核准的私有端點運行模型
- 使用確定性工具進行計算
- 記錄每一次查詢和數據訪問
- 返回帶有引用來源的答案，而非無根據的總結
這正是開放權重模型發揮作用的地方。公司可以評估 DeepSeek 類型的模型，同時將敏感的工作簿保留在自己的環境中。
準確性與隱私同樣重要
即使是私有部署，財務團隊也不應將 LLM 視為計算機。
AI 可能會誤讀日期、遺漏隱藏行、捏造公式，或僅總結數據的部分視圖。對於財務報告，這是不可接受的。
更安全的工作流是：
- AI 解釋問題
- 計算引擎執行運算
- AI 解釋結果
- 系統顯示來源行、篩選條件和公式
- 人員在結果正式發佈前進行審核
這就是 AI 如何在不變得魯莽的情況下發揮作用。
更安全的私有財務工作流
一個實用的私有財務試算表分析設置如下：
- 在公司環境內上傳工作簿
- 在打開文件前進行權限檢查
- 試算表解析器提取工作表、欄位、公式和元數據
- 確定性引擎計算總計、差異和比較值
- 私有模型端點解釋發現
- 輸出結果引用工作表、欄位、篩選條件和生成的公式
- 審計日誌記錄提示詞、模型、訪問的數據和答案
這個工作流可以使用 DeepSeek、Llama、Qwen 或其他模型。架構才是核心重點。
RowSpeak 的定位
RowSpeak 專為模型之上的工作流層而設計。
在私有財務部署中，模型提供推理能力。RowSpeak 則提供面向試算表的體驗：上傳工作簿、提問、生成圖表、總結發現，並為 財務 AI 工作流 產出可用於報告的解釋。
這種區分對財務團隊很有幫助。他們不需要在 AI 的實用性與原始 API 的複雜性之間做選擇。他們需要一種受控的方式將 AI 應用於試算表，從 財務預測 到管理報告。
在對財務文件使用 DeepSeek 之前的決策清單
在將財務試算表上傳到任何 AI 工具之前，請先詢問這些問題。如需更廣泛的比較，請參閱 機密試算表的私有 Excel AI 代理 指南。
- 數據是公開的、內部的、機密的還是受監管的？
- 文件是否包含工資單、客戶營收、預測或董事會內容？
- 該工具是否經過 IT/安全部門核准？
- 供應商是否被允許存儲數據或利用數據進行訓練？
- 數據在哪裡處理？
- 公司可以刪除日誌和文件嗎？
- 是否有企業級協議？
- 使用去識別化後的樣本是否足夠？
- 是否應該改為通過私有模型端點運行？
DeepSeek 對財務工作可能很有用。但對於私有試算表，更安全的問題不是「模型能回答嗎？」，而是「工作流能否保護數據並證明答案的來源？」
來源與延伸閱讀
- DeepSeek 官方網站：https://www.deepseek.com/
- DeepSeek-R1 GitHub：https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-R1
- OpenAI 企業隱私：https://openai.com/enterprise-privacy/
- AWS Bedrock 常見問題：https://aws.amazon.com/bedrock/faqs/
- Google Vertex AI 數據治理 / 零數據保留：https://docs.cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/vertex-ai-zero-data-retention
