在处理大规模金融数据时，有哪些最佳实践和技术措施可以减少数据泄露和滥用的风险？

1. 在证券行业，目前只能私有化部署，并本地处理私有化数据，才能符合合规要求。
2. 随着行业大模型建设规划的持续推进，交易所、证监会、各券商银行、硬件厂商、大模型厂商、应用厂商共同协作，建设部署在行业云的行业大模型，行业通用数据共享，各机构私有数据可存储于行业云，但根据权限进行访问；也可存储在私有化服务器上。可实现整个数据的最优配置和最大化应用。
3. 在进行数据应用时，要专业的数据工程师、算法工程师才能进行相关场景建设，而且一定是正式员工，关键数据不允许外包人员或厂商接触，能减少数据泄露和滥用风险。
4. 最后，我们也应该看到，只要进行数据应用，那么数据安全就不能100%避免，只有持续提升相关工作人员的数据安全意识，以业务目标为出发点，在数据安全前提下进行规范数据应用，才能尽量减少问题。人员素质的提升和团队意识的建立，也是重中之重。