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　　作者：周道许，清华大学五道口金融学院金融安全研究中心主任、中国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

　　中国网财经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，人类专家难以完全理解其决策逻辑，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，还破坏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，缺乏人类基于第一性原理的推理能力。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、语音等多维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，以达到欺诈或破坏的目的。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。