作者：周道许，清华大学五道口金融学院金融安全研究**主任、**上市公司协会学术顾问委员会委员、奇安信科技集团独立董事

　　财经7月11日讯 在金融科技飞速发展的当下，人工智能(AI已成为推动金融领域创新与效率提升的关键力量。然而，AI 的广泛应用也带来了诸多复杂的安全风险。本文将深入剖析金融人工智能应用的十大安全风险，并提出针对性的应对策略，以期为金融机构和监管者提供参考。

　　一、十大安全风险

　　一是模型幻觉与信息污染风险。AI 模型，尤其是大语言模型，可能在缺乏确切信息时生成看似合理但与事实不符的内容，即“模型幻觉”。当这些幻觉内容被大量传播并反馈到新的训练数据中，会导致“信息污染”，进而形成恶性循环，使后续模型“越学越错”。

　　二是算法黑箱与可解释性缺失风险。许多 AI 模型，如深度神经网络，其内部工作机制极其复杂，人类专家难以**理解其决策逻辑，形成了“算法黑箱”。这种可解释性的缺失不仅违反了金融监管的透明性要求，还**了金融机构与客户之间的信任关系。

　　三是专业知识局限与深度不足风险。AI 的“智能”基于其学习过的历史数据，缺乏人类基于**性原理的推理能力。在处理复杂金融问题时，如复杂衍生品定价或极端市场压力测试，AI 的知识深度和广度存在天然局限。

　　四是多模态数据融合与隐私泄露风险。金融机构通过融合文本、图像、语音等**度数据来提升业务精准度，但数据在融合、流转、处理的各个环节都可能成为隐私泄露的突破口。例如，黑客通过攻击第三方数据供应商，横向渗透进银行核心数据库，窃取大量敏感客户数据。

　　五是算法偏见与公平性失衡风险。AI 模型从带有偏见的历史数据中学习，可能导致对特定群体的不公平决策。例如，2023 年的研究发现，AI 信贷模型对黑人申请者的拒绝率显著高于白人申请者，复刻了历史上的“红线政策”。这种偏见不仅损害了社会公平，还可能引发法律风险。

　　六是技术依赖与系统性脆弱风险。金融体系对少数 AI 技术、平台和数据供应商的过度依赖，形成了“单点故障”风险。一旦这些关键节点出现问题，可能引发整个市场的连锁反应。例如，美国财长耶伦曾警告华尔街对少数大型科技公司的高度依赖，可能导致系统性金融风险。

　　七是模型操纵与对抗攻击风险。攻击者通过生成“对抗样本”或窃取模型等方式，欺骗或操纵 AI 系统，以达到欺诈或**的目的。例如，2019 年 Kneron 用 3D 面具成功骗过多个主流人脸识别支付系统，展示了对抗攻击在金融场景中的可行性。

　　八是监管滞后与合规真空风险。金融 AI 技术的创新速度远超监管法规的更新速度，导致许多新型应用处于缺乏明确规则指引的“合规真空”地带。这种监管滞后不仅使风险无法及时遏制，还造成了市场的不确定性。

　　九是人机协同失调与决策责任模糊风险。在 AI 辅助决策场景中，一旦出现损失，很难清晰界定责任是源于人的失误还是算法的缺陷。这种责任主体的模糊不清，导致了追责和赔偿的困境。

　　十是技术垄断与市场失衡风险。大型科技公司和头部金融机构凭借其在数据、算力、人才和资本上的优势，在金融 AI 领域形成事实上的技术垄断，可能扼杀中小金融机构的创新，加剧市场不公。

　　二、十大安全对策

　　一是建立 AI 输出验证机制。坚持“人机协同”的黄金法则，确保在高风险决策场景中，人的角色不可缺位。同时，构建层次化的验证体系，包括自动化层、专家抽样层和关键决策复核层。此外，大力发展可解释性 AI，让“黑箱”变成可审查的“灰箱”。

　　二是加强 AI 生成内容标识。为 AI 生成内容打上明确的“出身烙印”，建立清晰、统一的内容标识制度。这不仅是防范新型金融欺诈的“防火墙”，也是保护知识产权与原创性的“界碑”。同时，需要统一技术路径与行业标准，如数字水印、元数据嵌入等。

　　三是加强 AI 应用安全评估。将安全评估从事后补救转变为事前预防和事中监控，贯穿 AI 应用的全生命周期。评估维度应涵盖算法安全性、模型鲁棒性、公平性和隐私保护。此外，常态化开展红蓝对抗演练，以攻促防，提升 AI 系统的防御能力。

　　四是开展金融 AI 伦理研究。金融 AI 的发展不仅是技术问题，更是社会伦理问题。必须前置性地开展伦理建设，**关注算法公平性，防止 AI 加剧社会不公。同时，金融机构应设立跨部门的 AI 伦理委员会，赋予其重大决策上的“一票否决权”。

　　五是规范金融 AI 技术应用。构建一个健全、敏捷、有前瞻性的监管框架，引导金融 AI 的健康发展。监管模式应从“静态”走向“敏捷”，采用“监管沙盒”等工具；监管思路应从“一刀切”走向“分级分类”；从“事后处罚”走向“事前认证”。

　　六是完善数据安全保护体系。数据是 AI 的燃料，也是金融机构的生命线。必须构建覆盖数据全生命周期的安全保护体系。践行“设计即隐私”原则，大力应用隐私计算技术，如联邦学习和多方安全计算，破解数据共享与隐私保护的矛盾。同时，坚持数据分类分级与**权限原则。

　　七是强化从业人员技能培训。提升全体从业人员的 AI 素养是实现**治理的根本保障。人才战略应“双轮驱动”，既培养“π型人才”，又提升一线业务人员的 AI 素养。培训体系要“分层分类”，针对不同人群提供差异化内容，**建立“AI 赋能”的企业文化。

　　八是明确相关主体责任划分。构建一个清晰、可追溯的责任链条，避免将 AI 决策失误的责任简单归咎于“虚拟员工”。对责任链条进行精细化分解，探索用市场化手段分摊风险，如开发“AI 应用责任险”。同时，法律框架需做出适应性调整，明确算法的“过错”认定和“因果关系”证明。

　　九是建设 AI 安全基础设施。构筑集中化、智能化的 AI 安全“新基建”，提升行业整体防御能力。构建行业级的“AI 安全大脑”，推广可信的 AI 开发与运维平台(Trusted MLOps，共建共享安全“**库”和“靶场”。

　　十是促进 AI 技术开放共享。通过适度的、有控制的开放与共享，构建更具韧性和活力的金融创新生态。拥抱“开源”的力量，实现技术普惠，同时采用有层次的开放模式，保护核心知识产权。深化“产学研”协同创新，共同攻克 AI 安全、伦理等前沿难题。

　　总之，金融人工智能的应用是一把双刃剑，既带来了巨大的机遇，也带来了复杂的安全风险。只有通过科学的风险评估、合理的对策制定和有效的监管引导，才能在享受 AI 带来的便利与效率的同时，保障金融体系的安全与稳定。

　　(来源：清华大学五道口金融学院金融安全研究**