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　　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(guó)上市公司協(xié)會(huì)學(xué)術(shù)顧問(wèn)委員會(huì)委員、奇安信科技集團(tuán)獨(dú)立董事

　　中國(guó)網(wǎng)財(cái)經(jīng)7月11日訊 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(lái)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)

　　一是模型幻覺(jué)與信息污染風(fēng)險(xiǎn)。AI 模型，尤其是大語(yǔ)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(jué)”。當(dāng)這些幻覺(jué)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)”。

　　二是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。

　　三是專業(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(guò)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(wèn)題時(shí)，如復(fù)雜衍生品定價(jià)或極端市場(chǎng)壓力測(cè)試，AI 的知識(shí)深度和廣度存在天然局限。

　　四是多模態(tài)數(shù)據(jù)融合與隱私泄露風(fēng)險(xiǎn)。金融機(jī)構(gòu)通過(guò)融合文本、圖像、語(yǔ)音等多維度數(shù)據(jù)來(lái)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(guò)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(kù)，竊取大量敏感客戶數(shù)據(jù)。

　　五是算法偏見(jiàn)與公平性失衡風(fēng)險(xiǎn)。AI 模型從帶有偏見(jiàn)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(jiàn)不僅損害了社會(huì)公平，還可能引發(fā)法律風(fēng)險(xiǎn)。

　　六是技術(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(guò)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(wèn)題，可能引發(fā)整個(gè)市場(chǎng)的連鎖反應(yīng)。例如，美國(guó)財(cái)長(zhǎng)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)。

　　七是模型操縱與對(duì)抗攻擊風(fēng)險(xiǎn)。攻擊者通過(guò)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(guò)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(chǎng)景中的可行性。

　　八是監(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(wú)法及時(shí)遏制，還造成了市場(chǎng)的不確定性。

　　九是人機(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(chǎng)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>

　　十是技術(shù)壟斷與市場(chǎng)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(chǎng)不公。

　　二、十大安全對(duì)策

　　一是建立 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(chǎng)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”。

　　二是加強(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。

　　三是加強(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(kāi)展紅藍(lán)對(duì)抗演練，以攻促防，提升 AI 系統(tǒng)的防御能力。