文/清华大学五道口金融学院金融安全研究中心主任 周道许
清华大学五道口金融学院金融安全研究中心 周京 黄旌沛 沈乐阳 丁浩洋
金融领域人工智能的快速发展，为行业带来了前所未有的机遇和挑战。本文深入分析金融人工智能的创新发展现状，探讨其带来的安全风险与挑战，并提出“治理+技术”双轮驱动的系统性安全治理框架，为金融机构、科技公司和监管部门提供参考，共同构建安全、可信、负责任的金融人工智能生态。
金融人工智能的发展趋势探析
近年来，以深度学习、自然语言处理、生成式AI等为代表的人工智能技术，在金融领域得到广泛应用，应用场景从智能客服、OCR识别等外围环节，逐步渗透至信贷审批、投资决策、合规审查等核心业务领域。AI技术正从辅助工具转变为驱动金融业发展的核心生产力，推动行业向智能化跃迁，这一转型过程主要由以下三个关键因素驱动。
一是专业化能力持续升级。大模型技术的发展趋势正在从追求广博的通用能力，转向深耕特定领域的专业能力。在金融行业，主流的技术路径已经演变为“基础模型+领域适配”模式。以具备强大泛化能力的通用大模型为技术基座，再利用海量的行业专业数据进行精细化调整，如交易记录、信贷审批和监管文件等。通过这种方式，可以训练出能够深刻理解金融专业知识和业务逻辑、严格遵守行业监管要求的专属模型，从而能够更精准地执行市场预测、信用评级等复杂任务，实现了技术与业务场景的高效融合。
二是安全合规驱动本地化部署。鉴于金融行业固有的数据高度敏感性及严苛的合规性要求，模型的本地化与私有化部署已成为一项关键的技术选型与战略部署。通过将模型置于机构自有云环境或内部数据中心，能够确保核心数据资产在物理与逻辑层面均不脱离预设的安全边界，从而从根本上满足数据主权、隐私保护与监管合规的刚性约束。国内自主模型的崛起与成熟，为该部署模式提供了可靠的技术支撑与供应链保障，进一步加速了其在金融领域的应用进程与加深了普及深度。
三是技术应用成本下降驱动效益提升。OpenAI与Google等行业领先企业主导行业市场价格调整，导致了API调用服务价格的急剧下调，从而大幅降低了人工智能技术的应用准入门槛。成本结构的优化为中小金融机构减轻了经济负担，成为推动AI技术在金融行业内加速普及与深度融合的关键。
金融人工智能的安全风险与挑战
随着人工智能技术在金融领域的深度融合与应用，其带来的安全风险已不再是单一维度的技术漏洞，而是演变为一种技术、数据、业务与合规相互交织的复合型风险矩阵。
一是技术存在内在脆弱性。人工智能模型本身可以成为新的攻击目标，其安全边界远比传统系统更为复杂。攻击者可通过精心设计的对抗性样本或数据投毒，对模型进行欺骗或污染，从而干扰信贷审批与欺诈检测等关键系统的判断，甚至植入难以察觉的后门。此外，生成式模型固有的“幻觉”风险，即其可能生成看似合理却与事实完全不符的虚假信息，对依赖数据准确性的投资建议和市场分析构成了直接且现实的威胁，动摇了模型决策的可靠性根基。
二是数据安全与隐私保护风险。在数据全生命周期中，风险贯穿始终：在数据收集阶段，机构易陷入过度采集与用户授权不充分的合规困境；在模型训练阶段，模型对训练数据的记忆效应可能导致敏感信息被非预期地复现，构成隐私泄露隐患；在应用阶段，系统不仅面临信息无意泄露的风险，更易遭受通过模型输出反推用户数据的推理攻击。此类安全事件一旦发生，其后果远超技术层面，不仅会招致严厉的监管处罚，更会深度侵蚀金融机构长期建立的核心信誉，引发客户信任危机，甚至在特定条件下可能放大为影响市场稳定的系统性风险。
三是责任边界难以认定。算法的“黑箱”特性导致其决策过程缺乏透明度与可解释性。当模型出现歧视性或错误性输出时，金融机构难以进行有效的风险排查和精准定位问题根源。可解释性的缺失不仅可能降低用户与监管机构的信任，更在客观上为责任划分设置了巨大障碍。法律法规的滞后性加剧了这一困境，现有法律框架在界定AI决策的责任主体、过错标准及举证责任等方面存在空白或模糊地带，难以跟上AI技术的迭代速度。
金融人工智能的安全治理框架
面对金融领域人工智能带来的复杂风险，需要构建“治理+技术”双轮驱动的系统性安全治理框架，将安全理念贯穿于AI系统的全生命周期。
一是在顶层设计层面，需要构建金融人工智能风险管理框架。通过将AI治理提升至企业核心战略高度，确立公平、透明、问责、安全、可靠、隐私保护六大治理原则，为所有人工智能参与的活动提供价值导向与行为准则。为保障原则落地，应设立跨部门“AI伦理与治理委员会”，将人工智能风险管理全面嵌入金融机构的“三道防线”治理结构中。同时，框架需引入差异化的分级分类管理机制，依据模型的潜在影响、应用场景和数据敏感性进行风险评级，并匹配相应的测试标准、审批流程和监控要求。这种结合了价值导向、组织保障与精细化管理的系统性设计，确保治理资源精准投向高风险领域，最终实现风险控制与创新效率的最佳平衡。
二是在技术防护方面，需要保障全生命周期安全。开发安全环节，必须确保数据来源合规、质量纯净，并辅以严格的源代码审计与安全组件管理，从源头上消减潜在漏洞。在模型安全层面，应通过持续的对抗性样本测试与防御，系统性地提升模型的鲁棒性，以抵御恶意干扰；集成联邦学习、差分隐私等隐私增强技术，保护训练数据与用户信息。在运行安全阶段，应全面采纳零信任安全架构，实施基于最小权限原则的访问控制策略。针对模型对外服务的API接口，需强化其身份认证、授权与流量异常监控能力，建立7×24小时不间断的模型运行状态监控与异常告警机制，确保对任何偏离基线的行为都能被迅速发现与响应。通过各个环节环环相扣，共同构筑一道纵深防御的安全屏障，确保模型从开发到部署的每一个阶段都处于严密保护之下。
三是在责任认定方面，构建技术与管理双轮驱动的责任认定体系。技术上，应推行“安全与可解释性设计”原则，将可解释性算法模块与核心决策系统深度集成，旨在为关键决策输出结构化的归因分析报告。该系统需记录决策时的模型版本、输入数据特征及关键参数，从而将不透明的算法模型转化为可验证、可审计的数字证据，为问题溯源提供客观依据。管理上，必须将技术生成的证据链嵌入合规与风险治理流程。这要求建立标准化的证据采纳与评估机制，明确各类证据在责任判定中的法律与规制效力，并将其作为内部问责与外部监管沟通的基准。制度化建设可以将原本笼统的算法责任，转化为针对数据治理、模型开发、业务部署等不同环节的具体职责，使责任主体得以明确，最终形成一个权责边界清晰的治理体系。
金融人工智能的协同共治与生态构建
金融领域人工智能的未来发展需要监管机构、金融机构、科技公司、学术界和第三方服务机构之间的协同共治，共同构建安全、可信、负责任的科技生态。
监管机构扮演着“引航员”与“守护者”的双重角色。一方面，需加快专项立法进程，为数据使用、算法责任和隐私保护划定清晰的法律红线，给予市场稳定、明确的政策预期。另一方面，应积极拥抱敏捷治理理念，通过监管沙盒、试点项目等灵活方式，鼓励金融机构在可控范围内进行负责任的创新探索，并牵头推动行业级安全标准与信息共享平台的建设，凝聚全行业力量共建安全防线。
金融机构作为AI应用的最终载体与风险承担者，必须将AI安全与治理提升至企业战略高度。这不仅意味着要将伦理准则与安全原则融入公司顶层设计，更需建立一个权责清晰的治理架构，并配备一支兼具深厚金融业务知识与前沿科技素养的复合型专业人才队伍，为治理决策提供智力支撑。在技术实践层面，金融机构必须彻底摒弃传统的被动防御思维，转而构建一个集事前智能预警、事时精准阻断、事后快速追溯于一体的主动式、智能化、纵深防御体系，将AI风险评估与管控内嵌于全面嵌入信贷审批、投资顾问等关键业务流程，确保风险管理与业务发展不再是相互掣肘的两个独立单元，而是同步规划、同步实施、同步演进的有机整体。
科技公司作为技术供给侧，其责任贯穿于产品与服务的全生命周期。科技公司必须将“安全设计”理念根植于研发基因，从源头保障模型的鲁棒性、公平性与可解释性，确保模型在面对复杂金融场景与潜在恶意攻击时仍能保持稳定可靠的性能，向市场提供安全透明、功能完备的AI解决方案。此外，科技公司需主动打破技术壁垒，与金融机构展开深度协同。通过建立常态化的技术共享机制、联合实验室，以及针对特定安全难题的联合攻关项目，双方可以将金融机构深厚的业务洞察与风险理解，同科技公司前沿的算法能力与安全实践相结合，共同打造一个知识共享、风险共治、利益共赢的金融人工智能安全生态。
金融领域人工智能的创新发展与安全治理是一个复杂的系统工程，需要各方共同努力，构建“治理+技术”双轮驱动的系统性安全治理框架，才能确保金融人工智能行稳致远，真正造福于整个社会。
（此文刊发于《金融电子化》2026年2月上半月刊）
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