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本文將深入剖析金融人工智慧應用的十大安全風險，並提出針對性的應對策略，以期為金融機構和監管者提供參考。（首圖來自圖蟲創意）
文｜五道口金融安全研究中心 · 周道許 <<<<
作者：周道許，清華大學五道口金融學院金融安全研究中心主任、中國上市公司協會學術顧問委員會委員、奇安信科技集團獨立董事
在金融科技飛速發展的當下，人工智慧（AI）已成為推動金融領域創新與效率提升的關鍵力量。然而，AI 的廣泛應用也帶來了諸多複雜的安全風險。本文將深入剖析金融人工智慧應用的十大安全風險，並提出針對性的應對策略，以期為金融機構和監管者提供參考。
一、十大安全風險
1. 模型幻覺與資訊汙染風險
AI 模型，尤其是大語言模型，可能在缺乏確切資訊時生成看似合理但與事實不符的內容，即“模型幻覺”。當這些幻覺內容被大量傳播並反饋到新的訓練資料中，會導致“資訊汙染”，進而形成惡性迴圈，使後續模型“越學越錯”。
2. 演算法黑箱與可解釋性缺失風險
許多 AI 模型，如深度神經網路，其內部工作機制極其複雜，人類專家難以完全理解其決策邏輯，形成了“演算法黑箱”。這種可解釋性的缺失不僅違反了金融監管的透明性要求，還破壞了金融機構與客戶之間的信任關係。
3. 專業知識侷限與深度不足風險
AI 的“智慧”基於其學習過的歷史資料，缺乏人類基於第一性原理的推理能力。在處理複雜金融問題時，如複雜衍生品定價或極端市場壓力測試，AI 的知識深度和廣度存在天然侷限。
4. 多模態資料融合與隱私洩露風險
金融機構透過融合文字、影像、語音等多維度資料來提升業務精準度，但資料在融合、流轉、處理的各個環節都可能成為隱私洩露的突破口。例如，駭客透過攻擊第三方資料供應商，橫向滲透進銀行核心資料庫，竊取大量敏感客戶資料。
5. 演算法偏見與公平性失衡風險
AI 模型從帶有偏見的歷史資料中學習，可能導致對特定群體的不公平決策。例如，2023 年的研究發現，AI 信貸模型對黑人申請者的拒絕率顯著高於白人申請者，復刻了歷史上的“紅線政策”。這種偏見不僅損害了社會公平，還可能引發法律風險。
6. 技術依賴與系統性脆弱風險
金融體系對少數 AI 技術、平臺和資料供應商的過度依賴，形成了“單點故障”風險。一旦這些關鍵節點出現問題，可能引發整個市場的連鎖反應。例如，美國財長耶倫曾警告華爾街對少數大型科技公司的高度依賴，可能導致系統性金融風險。
7. 模型操縱與對抗攻擊風險
攻擊者透過生成“對抗樣本”或竊取模型等方式，欺騙或操縱 AI 系統，以達到欺詐或破壞的目的。例如，2019 年 Kneron 用 3D 面具成功騙過多個主流人臉識別支付系統，展示了對抗攻擊在金融場景中的可行性。
8. 監管滯後與合規真空風險
金融 AI 技術的創新速度遠超監管法規的更新速度，導致許多新型應用處於缺乏明確規則指引的“合規真空”地帶。這種監管滯後不僅使風險無法及時遏制，還造成了市場的不確定性。
9. 人機協同失調與決策責任模糊風險
在 AI 輔助決策場景中，一旦出現損失，很難清晰界定責任是源於人的失誤還是演算法的缺陷。這種責任主體的模糊不清，導致了追責和賠償的困境。
10. 技術壟斷與市場失衡風險
大型科技公司和頭部金融機構憑藉其在資料、算力、人才和資本上的優勢，在金融 AI 領域形成事實上的技術壟斷，可能扼殺中小金融機構的創新，加劇市場不公。
二、十大安全對策
1. 建立 AI 輸出驗證機制
堅持“人機協同”的黃金法則，確保在高風險決策場景中，人的角色不可缺位。同時，構建層次化的驗證體系，包括自動化層、專家抽樣層和關鍵決策複核層。此外，大力發展可解釋性 AI，讓“黑箱”變成可審查的“灰箱”。
2. 加強 AI 生成內容標識
為 AI 生成內容打上明確的“出身烙印”，建立清晰、統一的內容標識制度。這不僅是防範新型金融欺詐的“防火牆”，也是保護智慧財產權與原創性的“界碑”。同時，需要統一技術路徑與行業標準，如數字水印、元資料嵌入等。
3. 加強 AI 應用安全評估
將安全評估從事後補救轉變為事前預防和事中監控，貫穿 AI 應用的全生命週期。評估維度應涵蓋演算法安全性、模型魯棒性、公平性和隱私保護。此外，常態化開展紅藍對抗演練，以攻促防，提升 AI 系統的防禦能力。
4. 開展金融 AI 倫理研究
金融 AI 的發展不僅是技術問題，更是社會倫理問題。必須前置性地開展倫理建設，重點關注演算法公平性，防止 AI 加劇社會不公。同時，金融機構應設立跨部門的 AI 倫理委員會，賦予其重大決策上的“一票否決權”。
5. 規範金融 AI 技術應用
構建一個健全、敏捷、有前瞻性的監管框架，引導金融 AI 的健康發展。監管模式應從“靜態”走向“敏捷”，採用“監管沙盒”等工具；監管思路應從“一刀切”走向“分級分類”；從“事後處罰”走向“事前認證”。
6. 完善資料安全保護體系
資料是 AI 的燃料，也是金融機構的生命線。必須構建覆蓋資料全生命週期的安全保護體系。踐行“設計即隱私”原則，大力應用隱私計算技術，如聯邦學習和多方安全計算，破解資料共享與隱私保護的矛盾。同時，堅持資料分類分級與最小許可權原則。
7. 強化從業人員技能培訓
提升全體從業人員的 AI 素養是實現高效治理的根本保障。人才戰略應“雙輪驅動”，既培養“π型人才”，又提升一線業務人員的 AI 素養。培訓體系要“分層分類”，針對不同人群提供差異化內容，最終建立“AI 賦能”的企業文化。
8. 明確相關主體責任劃分
構建一個清晰、可追溯的責任鏈條，避免將 AI 決策失誤的責任簡單歸咎於“虛擬員工”。對責任鏈條進行精細化分解，探索用市場化手段分攤風險，如開發“AI 應用責任險”。同時，法律框架需做出適應性調整，明確演算法的“過錯”認定和“因果關係”證明。
9. 建設 AI 安全基礎設施
構築集中化、智慧化的 AI 安全“新基建”，提升行業整體防禦能力。構建行業級的“AI 安全大腦”，推廣可信的 AI 開發與運維平臺（Trusted MLOps），共建共享安全“軍火庫”和“靶場”。
10. 促進 AI 技術開放共享
透過適度的、有控制的開放與共享，構建更具韌性和活力的金融創新生態。擁抱“開源”的力量，實現技術普惠，同時採用有層次的開放模式，保護核心智慧財產權。深化“產學研”協同創新，共同攻克 AI 安全、倫理等前沿難題。
總之，金融人工智慧的應用是一把雙刃劍，既帶來了巨大的機遇，也帶來了複雜的安全風險。只有透過科學的風險評估、合理的對策制定和有效的監管引導，才能在享受 AI 帶來的便利與效率的同時，保障金融體系的安全與穩定。
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