金融人工智能應(yīng)用的十大安全風(fēng)險(xiǎn)與對(duì)策

在金融科技飛速發(fā)展的當(dāng)下，人工智能（AI）已成為推動(dòng)金融領(lǐng)域創(chuàng)新與效率提升的關(guān)鍵力量。然而，AI 的廣泛應(yīng)用也帶來了諸多復(fù)雜的安全風(fēng)險(xiǎn)。本文將深入剖析金融人工智能應(yīng)用的十大安全風(fēng)險(xiǎn)，并提出針對(duì)性的應(yīng)對(duì)策略，以期為金融機(jī)構(gòu)和監(jiān)管者提供參考。

一、十大安全風(fēng)險(xiǎn)

1、模型幻覺與信息污染風(fēng)險(xiǎn)

AI 模型，尤其是大語言模型，可能在缺乏確切信息時(shí)生成看似合理但與事實(shí)不符的內(nèi)容，即“模型幻覺”。當(dāng)這些幻覺內(nèi)容被大量傳播并反饋到新的訓(xùn)練數(shù)據(jù)中，會(huì)導(dǎo)致“信息污染”，進(jìn)而形成惡性循環(huán)，使后續(xù)模型“越學(xué)越錯(cuò)”。

2、算法黑箱與可解釋性缺失風(fēng)險(xiǎn)

許多 AI 模型，如深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其內(nèi)部工作機(jī)制極其復(fù)雜，人類專家難以完全理解其決策邏輯，形成了“算法黑箱”。這種可解釋性的缺失不僅違反了金融監(jiān)管的透明性要求，還破壞了金融機(jī)構(gòu)與客戶之間的信任關(guān)系。

3、專業(yè)知識(shí)局限與深度不足風(fēng)險(xiǎn)

AI 的“智能”基于其學(xué)習(xí)過的歷史數(shù)據(jù)，缺乏人類基于第一性原理的推理能力。在處理復(fù)雜金融問題時(shí)，如復(fù)雜衍生品定價(jià)或極端市場壓力測(cè)試，AI 的知識(shí)深度和廣度存在天然局限。

4、多模態(tài)數(shù)據(jù)融合與隱私泄露風(fēng)險(xiǎn)

金融機(jī)構(gòu)通過融合文本、圖像、語音等多維度數(shù)據(jù)來提升業(yè)務(wù)精準(zhǔn)度，但數(shù)據(jù)在融合、流轉(zhuǎn)、處理的各個(gè)環(huán)節(jié)都可能成為隱私泄露的突破口。例如，黑客通過攻擊第三方數(shù)據(jù)供應(yīng)商，橫向滲透進(jìn)銀行核心數(shù)據(jù)庫，竊取大量敏感客戶數(shù)據(jù)。

5、算法偏見與公平性失衡風(fēng)險(xiǎn)

AI 模型從帶有偏見的歷史數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，可能導(dǎo)致對(duì)特定群體的不公平?jīng)Q策。例如，2023 年的研究發(fā)現(xiàn)，AI 信貸模型對(duì)黑人申請(qǐng)者的拒絕率顯著高于白人申請(qǐng)者，復(fù)刻了歷史上的“紅線政策”。這種偏見不僅損害了社會(huì)公平，還可能引發(fā)法律風(fēng)險(xiǎn)。

6、技術(shù)依賴與系統(tǒng)性脆弱風(fēng)險(xiǎn)

金融體系對(duì)少數(shù) AI 技術(shù)、平臺(tái)和數(shù)據(jù)供應(yīng)商的過度依賴，形成了“單點(diǎn)故障”風(fēng)險(xiǎn)。一旦這些關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)出現(xiàn)問題，可能引發(fā)整個(gè)市場的連鎖反應(yīng)。例如，美國財(cái)長耶倫曾警告華爾街對(duì)少數(shù)大型科技公司的高度依賴，可能導(dǎo)致系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)。

7、模型操縱與對(duì)抗攻擊風(fēng)險(xiǎn)

攻擊者通過生成“對(duì)抗樣本”或竊取模型等方式，欺騙或操縱 AI 系統(tǒng)，以達(dá)到欺詐或破壞的目的。例如，2019 年 Kneron 用 3D 面具成功騙過多個(gè)主流人臉識(shí)別支付系統(tǒng)，展示了對(duì)抗攻擊在金融場景中的可行性。

8、監(jiān)管滯后與合規(guī)真空風(fēng)險(xiǎn)

金融 AI 技術(shù)的創(chuàng)新速度遠(yuǎn)超監(jiān)管法規(guī)的更新速度，導(dǎo)致許多新型應(yīng)用處于缺乏明確規(guī)則指引的“合規(guī)真空”地帶。這種監(jiān)管滯后不僅使風(fēng)險(xiǎn)無法及時(shí)遏制，還造成了市場的不確定性。

9、人機(jī)協(xié)同失調(diào)與決策責(zé)任模糊風(fēng)險(xiǎn)

在 AI 輔助決策場景中，一旦出現(xiàn)損失，很難清晰界定責(zé)任是源于人的失誤還是算法的缺陷。這種責(zé)任主體的模糊不清，導(dǎo)致了追責(zé)和賠償?shù)睦Ь场?/p>

10、技術(shù)壟斷與市場失衡風(fēng)險(xiǎn)

大型科技公司和頭部金融機(jī)構(gòu)憑借其在數(shù)據(jù)、算力、人才和資本上的優(yōu)勢(shì)，在金融 AI 領(lǐng)域形成事實(shí)上的技術(shù)壟斷，可能扼殺中小金融機(jī)構(gòu)的創(chuàng)新，加劇市場不公。

二、十大安全對(duì)策

1、建立 AI 輸出驗(yàn)證機(jī)制

堅(jiān)持“人機(jī)協(xié)同”的黃金法則，確保在高風(fēng)險(xiǎn)決策場景中，人的角色不可缺位。同時(shí)，構(gòu)建層次化的驗(yàn)證體系，包括自動(dòng)化層、專家抽樣層和關(guān)鍵決策復(fù)核層。此外，大力發(fā)展可解釋性 AI，讓“黑箱”變成可審查的“灰箱”。

2、加強(qiáng) AI 生成內(nèi)容標(biāo)識(shí)

為 AI 生成內(nèi)容打上明確的“出身烙印”，建立清晰、統(tǒng)一的內(nèi)容標(biāo)識(shí)制度。這不僅是防范新型金融欺詐的“防火墻”，也是保護(hù)知識(shí)產(chǎn)權(quán)與原創(chuàng)性的“界碑”。同時(shí)，需要統(tǒng)一技術(shù)路徑與行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，如數(shù)字水印、元數(shù)據(jù)嵌入等。

3、加強(qiáng) AI 應(yīng)用安全評(píng)估

將安全評(píng)估從事后補(bǔ)救轉(zhuǎn)變?yōu)槭虑邦A(yù)防和事中監(jiān)控，貫穿 AI 應(yīng)用的全生命周期。評(píng)估維度應(yīng)涵蓋算法安全性、模型魯棒性、公平性和隱私保護(hù)。此外，常態(tài)化開展紅藍(lán)對(duì)抗演練，以攻促防，提升 AI 系統(tǒng)的防御能力。

4、開展金融 AI 倫理研究

金融 AI 的發(fā)展不僅是技術(shù)問題，更是社會(huì)倫理問題。必須前置性地開展倫理建設(shè)，重點(diǎn)關(guān)注算法公平性，防止 AI 加劇社會(huì)不公。同時(shí)，金融機(jī)構(gòu)應(yīng)設(shè)立跨部門的 AI 倫理委員會(huì)，賦予其重大決策上的“一票否決權(quán)”。

5、規(guī)范金融 AI 技術(shù)應(yīng)用

構(gòu)建一個(gè)健全、敏捷、有前瞻性的監(jiān)管框架，引導(dǎo)金融 AI 的健康發(fā)展。監(jiān)管模式應(yīng)從“靜態(tài)”走向“敏捷”，采用“監(jiān)管沙盒”等工具；監(jiān)管思路應(yīng)從“一刀切”走向“分級(jí)分類”；從“事后處罰”走向“事前認(rèn)證”。

6、完善數(shù)據(jù)安全保護(hù)體系

數(shù)據(jù)是 AI 的燃料，也是金融機(jī)構(gòu)的生命線。必須構(gòu)建覆蓋數(shù)據(jù)全生命周期的安全保護(hù)體系。踐行“設(shè)計(jì)即隱私”原則，大力應(yīng)用隱私計(jì)算技術(shù)，如聯(lián)邦學(xué)習(xí)和多方安全計(jì)算，破解數(shù)據(jù)共享與隱私保護(hù)的矛盾。同時(shí)，堅(jiān)持?jǐn)?shù)據(jù)分類分級(jí)與最小權(quán)限原則。

7、強(qiáng)化從業(yè)人員技能培訓(xùn)

提升全體從業(yè)人員的 AI 素養(yǎng)是實(shí)現(xiàn)高效治理的根本保障。人才戰(zhàn)略應(yīng)“雙輪驅(qū)動(dòng)”，既培養(yǎng)“π型人才”，又提升一線業(yè)務(wù)人員的 AI 素養(yǎng)。培訓(xùn)體系要“分層分類”，針對(duì)不同人群提供差異化內(nèi)容，最終建立“AI 賦能”的企業(yè)文化。

8、明確相關(guān)主體責(zé)任劃分

構(gòu)建一個(gè)清晰、可追溯的責(zé)任鏈條，避免將 AI 決策失誤的責(zé)任簡單歸咎于“虛擬員工”。對(duì)責(zé)任鏈條進(jìn)行精細(xì)化分解，探索用市場化手段分?jǐn)傦L(fēng)險(xiǎn)，如開發(fā)“AI 應(yīng)用責(zé)任險(xiǎn)”。同時(shí)，法律框架需做出適應(yīng)性調(diào)整，明確算法的“過錯(cuò)”認(rèn)定和“因果關(guān)系”證明。

9、建設(shè) AI 安全基礎(chǔ)設(shè)施

構(gòu)筑集中化、智能化的 AI 安全“新基建”，提升行業(yè)整體防御能力。構(gòu)建行業(yè)級(jí)的“AI 安全大腦”，推廣可信的 AI 開發(fā)與運(yùn)維平臺(tái)（Trusted MLOps），共建共享安全“軍火庫”和“靶場”。

10、促進(jìn) AI 技術(shù)開放共享

通過適度的、有控制的開放與共享，構(gòu)建更具韌性和活力的金融創(chuàng)新生態(tài)。擁抱“開源”的力量，實(shí)現(xiàn)技術(shù)普惠，同時(shí)采用有層次的開放模式，保護(hù)核心知識(shí)產(chǎn)權(quán)。深化“產(chǎn)學(xué)研”協(xié)同創(chuàng)新，共同攻克 AI 安全、倫理等前沿難題。

總之，金融人工智能的應(yīng)用是一把雙刃劍，既帶來了巨大的機(jī)遇，也帶來了復(fù)雜的安全風(fēng)險(xiǎn)。只有通過科學(xué)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、合理的對(duì)策制定和有效的監(jiān)管引導(dǎo)，才能在享受 AI 帶來的便利與效率的同時(shí)，保障金融體系的安全與穩(wěn)定。

（作者：周道許，清華大學(xué)五道口金融學(xué)院金融安全研究中心主任、中國上市公司協(xié)會(huì)學(xué)術(shù)顧問委員會(huì)委員、奇安信科技集團(tuán)獨(dú)立董事）