银行AI安全与业务连续性管理制度

第一章总则

第一条（目的）

为应对人工智能技术带来的新型风险，保障本行关键业务在AI系统异常或攻击情况下的连续稳定运行，建立人机协同、AI对抗AI、可降级运行的安全与业务连续性体系，防范AI技术应用引发的业务中断、数据泄露、声誉受损等风险，契合监管要求，规范全行AI安全与业务连续性管理行为，特制定本制度。

第二条（适用范围）

本制度适用于本行及子公司所有与AI相关的系统、业务流程、活动及相关岗位人员，具体包括：

•所有AI相关系统（含大模型、机器学习模型、规则引擎、AI Agent、Prompt系统及其调用链）；

•所有嵌入AI决策的业务流程（含风控、客服、营销、运营、信贷审批、反欺诈等核心及辅助业务）；

•所有AI开发、部署、测试、运营、维护、迭代及外部AI服务接入活动；

•负责AI安全与业务连续性管理的各部门、岗位及相关合作机构。

第三条（基本原则）

•安全优先原则：任何AI能力的研发、应用均不得突破风险底线，不得损害客户合法权益、本行声誉及金融市场稳定，AI安全是业务连续性的前提。

•可降级原则：关键业务必须具备AI失效、异常或遭受攻击时的替代运行能力，确保业务不中断、服务不缺位。

•人机协同原则：AI负责高频、标准化决策及模式识别，提升业务效率；人类负责异常判断、边界把控及最终决策，防范AI决策偏差风险。

•闭环进化原则：所有AI安全事件、攻击事件及异常情况，必须完成复盘、整改，将经验转化为防御能力，实现AI安全与业务连续性管理持续优化。

•最小权限原则：AI系统访问权限、操作权限实行严格分级管控，按需分配、动态调整，杜绝权限滥用、越权操作。

•全程可控原则：AI模型的研发、部署、运行、迭代全流程可监控、可追溯、可解释、可回退，确保风险可防、可控、可处置。

第二章术语定义

第四条（核心定义）

•AI系统：指由模型（大模型、机器学习模型等）、AI Agent、Prompt系统、调用链及配套软硬件组成，具备智能决策、自动化处理能力的完整系统。

•AI攻击：指利用AI技术实施的自动化、智能化攻击行为，包括但不限于对抗性攻击、Prompt注入、模型投毒、数据窃取、AI生成恶意内容等。

•业务连续性（BCP 2.0）：指在AI系统异常、遭受攻击或失效情况下，本行维持核心业务正常运行、保障服务持续供给的能力，是传统业务连续性管理的智能化升级。

•AI Kill Switch：指用于快速关闭、降级AI系统或AI功能的应急控制机制，可实现按场景、按模型、按业务维度精准切换，保障风险快速可控。

•对抗性攻击：指通过刻意设计输入数据、干扰模型训练或运行过程，误导AI模型做出错误决策、绕过安全控制的攻击行为。

•模型漂移：指AI模型在运行过程中，因数据分布变化、业务场景调整等因素，导致模型性能下降、决策准确率降低的现象。

•RTO（恢复时间目标）：指AI系统或业务遭受异常后，从故障发生到恢复正常运行所需的最长允许时间。

•RPO（恢复点目标）：指AI系统或业务遭受异常后，能够恢复到的最近一个正常数据状态的时间点，确保数据不丢失或最小程度丢失。

第三章组织与职责

第五条（组织架构）

建立“三层一体”AI安全与业务连续性治理体系，明确各级职责、协同配合，确保制度落地执行、风险有效管控：

1.战略层（AI安全委员会）

￮负责人：分管行领导（牵头），成员包括各相关部门负责人；

￮核心职责：审批重大AI安全策略、业务连续性规划；决策重大AI安全事件、应急处置方案；统筹协调跨部门资源，监督制度整体执行效果；向行长办公会汇报AI安全与业务连续性管理工作。

2.管理层（AI安全与连续性管理中心）

￮牵头部门：科技与智能化管理部，协同部门：风险管理部、运营管理部、信息安全部、合规部；

￮核心职责：制定、修订本制度及配套管理办法；组织开展AI安全风险评估、业务连续性演练；监督各部门制度执行情况，开展专项审计；统筹AI安全与应急处置工作，协调解决跨部门管理难题；对接监管部门，报送相关信息。

3.执行层（各业务与科技部门）

￮包括：各业务部门、科技部门、信息安全部门、合规部门及子公司相关部门；

￮核心职责：落实本制度要求，结合本部门业务场景，制定具体执行细则；负责本部门AI系统的安全开发、部署、运营及日常监控；开展本部门AI安全风险自查与整改；参与应急处置、演练及复盘工作；及时上报AI安全异常及事件。

第六条（关键角色）

角色	核心职责
AI风险官	统筹AI模型风险、系统安全风险管控；组织开展AI风险评估、模型验证；审核AI系统上线及迭代方案；监督风险防控措施落地。
AI运营官	负责AI系统日常运营维护、模型迭代优化；监控AI系统运行状态，及时发现并上报异常；落实模型回退、降级等管控措施；配合开展演练及复盘。
应急指挥官	负责AI安全事件、业务中断事件的应急处置统筹；启动应急响应流程，分配处置任务；决策应急措施，协调内外部资源；上报事件进展及处置结果。
安全工程师	负责AI系统技术防护体系建设；监测AI攻击及异常行为；实施系统隔离、攻击阻断等技术措施；参与安全漏洞排查及修复；沉淀防御技术策略。
舆情管理员	负责AI相关舆情监测、分析；制定对外沟通话术，统筹客户沟通及媒体回应；跟踪舆情发展，落实舆情处置措施，防范声誉风险。

第四章 AI安全管理体系

第七条（五层防御体系）

构建“感知–决策–执行–恢复–学习”五层AI安全防御体系，实现全流程、全维度风险防控，保障AI系统安全稳定运行：

1.感知层（Threat Intelligence）

￮建立AI异常行为监测机制，实时监测模型运行状态、数据输入输出、系统调用情况，及时识别异常波动；

￮部署AI生成内容识别工具，防范AI生成恶意信息、虚假交易指令等风险；

￮接入外部AI安全威胁情报，及时掌握行业最新攻击手段、漏洞信息，提前做好防御准备。

2.决策层（Risk Decision Engine）

￮建立“规则+模型+大模型”协同决策机制，结合传统风控规则与AI智能决策能力，提升风险识别准确率；

￮实现实时风险评分，根据攻击强度、异常程度、业务影响范围，自动判定风险等级，为后续处置提供依据。

3.执行层（Response Automation）

￮具备自动限流、自动隔离、自动降权能力，针对异常行为或攻击，快速限制AI系统调用频率、隔离受影响模块、降低相关账户或功能权限；

￮联动AI Kill Switch，实现风险事件的快速响应，避免风险扩散。

4.恢复层（Resilience）

￮建立完善的服务降级机制，确保AI失效时，核心业务可通过替代方案正常运行；

￮落实模型回退机制，保留至少2个稳定版本，支持秒级切换，快速恢复系统正常功能；

￮明确人工接管流程，确保高风险场景、AI失效场景下，人工可快速介入，保障业务连续性。

5.学习层（Self Evolution）

￮对所有AI安全事件、攻击事件进行全面复盘，分析攻击路径、防御失效点，总结经验教训；

￮根据复盘结果，更新防御策略、优化模型特征、完善规则体系，实现防御能力持续进化。

第八条（关键控制要求）

所有AI系统及相关活动，必须满足以下控制要求，未达要求不得上线或开展相关活动：

•可监控性：AI系统运行状态、决策过程、数据流转、权限操作等全流程可监控、可追溯，相关日志保存期限不少于1年；

•可回退性：AI模型、系统版本必须具备回退能力，回退过程不影响核心业务数据安全，回退时间符合RTO要求；

•可解释性：核心业务场景（如信贷审批、反欺诈、风控决策等）的AI模型，必须具备可解释性，能够清晰说明决策依据、逻辑及影响因素；

•安全性：AI系统必须通过安全评估、漏洞检测、渗透测试，防范数据泄露、模型攻击、权限滥用等风险；

•合规性：AI技术应用必须符合国家金融监管要求、数据安全法规及本行合规管理规定，不得开展违规AI应用。

禁止以下行为：

•未经过安全评估、风险验证的AI模型直接上线运行；

•无权限控制、无审计记录的AI模型调用或系统操作；

•擅自修改AI模型参数、决策逻辑，或违规接入外部AI服务；

•隐瞒AI系统异常、安全事件，或延迟上报相关信息；

•泄露AI系统核心技术、模型参数、客户数据及相关敏感信息。

第五章业务连续性管理（BCP 2.0）

第九条（三层运行模式）

结合AI系统运行状态及风险等级，建立“正常–降级–应急”三层业务运行模式，确保业务连续性，实现风险分级管控：

1.🟢 正常模式（AI主导）

￮适用场景：AI系统运行正常，无异常行为、无攻击风险，风险等级为低风险；

￮运行方式：AI系统自动完成高频决策、标准化业务处理，人工负责实时监控、异常排查，确保AI决策合规、准确。

2.🟡 降级模式（攻击或异常）

￮适用场景：AI系统出现轻微异常、遭受局部攻击，或模型漂移超出阈值，风险等级为中风险，未影响核心业务运行；

￮运行方式：关闭部分非核心AI功能，强化规则引擎及人工审核，限制高风险业务场景的AI决策权限，确保核心业务正常运行，同时排查异常、处置风险。

3.🔴 应急模式（严重事件）

￮适用场景：AI系统出现严重异常、大规模攻击，或模型失控，风险等级为高风险，可能导致核心业务中断、客户权益受损；

￮运行方式：暂停AI系统关键功能，启动人工全面接管机制，切换至备用业务流程，优先保障核心业务（如资金交易、客户服务）持续供给，全力处置风险、恢复系统。

第十条（触发机制）

出现以下情况之一，必须立即触发降级或应急模式，启动相关处置流程，确保风险可控：

•AI模型运行异常，决策准确率、漂移率超出预设阈值，且无法快速修复；

•AI系统遭受攻击，攻击强度、影响范围超出预设阈值，可能导致系统瘫痪、数据泄露；

•AI系统出现大规模误判，导致客户投诉、交易异常，或可能引发声誉风险、法律风险；

•AI系统数据输入异常、数据泄露，或核心参数被篡改；

•外部AI服务接入异常，导致本行AI系统无法正常运行，且无法快速切换替代方案；

•监管部门要求启动降级、应急模式，或其他可能影响业务连续性的重大AI安全事件。

第十一条（核心机制）

1.AI Kill Switch机制

￮切换时间≤1分钟，支持按场景、按模型、按业务维度精准关闭或降级AI功能，避免风险扩散；

￮明确Kill Switch启动权限、操作流程，由应急指挥官或授权人员启动，全程记录操作日志；

￮启动后，自动联动系统隔离、人工接管等措施，确保业务平稳过渡。

2.模型回退机制

￮AI模型上线前，必须保留至少2个稳定版本，版本信息、参数配置存档备查；

￮支持秒级回退，回退过程不丢失核心业务数据，回退后立即开展系统校验，确保模型运行稳定；

￮定期对备份模型进行测试，确保回退机制有效可用。

3.人工接管机制

￮高风险业务场景（如大额资金交易、信贷审批、反欺诈决策等）必须设置人工复核环节，AI决策仅作为参考；

￮应急模式下，明确人工接管的职责分工、操作流程，确保人工可快速介入，替代AI完成业务处理；

￮定期开展人工接管培训，提升相关岗位人员的应急处置能力。

4.服务降级机制

￮明确核心业务与非核心业务清单，降级模式下，自动关闭非核心业务功能，集中资源保障核心业务运行；

￮制定降级业务清单、替代运行方案，确保降级过程不影响客户核心权益，不引发业务中断。

第六章人机协同机制

第十二条（分工原则）

明确AI与人工的职责分工，实现人机协同、优势互补，防范AI决策风险，提升业务效率与安全性：

•AI负责：高频、标准化、重复性的决策及业务处理（如客户咨询应答、常规交易审核、基础营销推送等）；模式识别、数据统计分析，为人工决策提供支撑；

•人工负责：异常情况判断、高风险决策（如大额交易审批、可疑交易核查、客户投诉处理等）；AI决策边界把控、模型优化建议；应急处置、风险复盘及防御能力提升。

第十三条（协同机制）

建立健全人机协同机制，确保AI与人工高效配合、无缝衔接，提升AI安全与业务连续性管理水平：

•双轨决策机制：核心业务场景实行“AI+人工”双轨决策，AI提供决策建议，人工进行最终审核确认，确保决策合规、准确；

•AI解释系统：搭建AI决策解释平台，清晰展示AI决策的依据、逻辑、数据来源，帮助人工快速理解AI决策，提升审核效率；

•风险驾驶舱：整合AI系统运行数据、风险监测数据、业务运行数据，搭建可视化风险驾驶舱，为人工监控、决策提供实时支撑；

•反馈优化机制：人工将AI决策偏差、异常情况及时反馈至AI运营团队，推动模型迭代、规则优化，实现人机协同能力持续提升。

第七章应急响应管理

第十四条（响应分级）

根据AI安全事件的严重程度、影响范围、处置难度，将应急响应分为三级，明确各级响应标准及处置要求：

等级	描述	影响范围
一级（重大）	重大AI攻击、AI系统失控，可能导致核心业务中断、大规模客户数据泄露、重大声誉风险或经济损失	全行范围或核心业务板块，涉及大量客户
二级（较大）	局部AI系统异常、小规模攻击，影响部分业务运行，未波及核心业务，可能引发少量客户投诉	单个业务部门或局部系统，涉及少量客户
三级（一般）	轻微AI系统异常、零星攻击，未影响业务运行，仅存在潜在风险	单个系统模块，无客户影响或影响极小

第十五条（响应流程）

AI安全事件应急响应遵循“快速识别、精准评估、科学处置、及时恢复、全面复盘”的流程，确保事件得到高效处置，最大限度降低影响：

1.识别（分钟级）：AI安全监测系统、相关岗位人员实时监测，发现AI系统异常、攻击行为后，立即记录事件细节，初步判断事件类型；

2.评估（10分钟内）：应急处置团队对事件进行快速评估，判定风险等级，明确事件影响范围、严重程度及处置优先级；

3.响应（分级执行）：根据风险等级，启动对应级别的应急响应，执行Kill Switch、系统隔离、人工接管、模型回退等处置措施；

4.恢复（按RTO要求）：处置完成后，对系统、模型进行校验，确认无风险后，逐步恢复正常运行模式，优先恢复核心业务；

5.复盘（事件结束后）：对事件进行全面复盘，分析根因、总结经验，沉淀防御能力，避免同类事件再次发生。

第十六条（应急要求）

•响应时效：一级事件响应时间≤5分钟，二级事件响应时间≤15分钟，三级事件响应时间≤30分钟；

•日志记录：所有应急处置操作必须记录完整日志，包括事件详情、处置措施、操作人员、操作时间等，日志保存期限不少于3年；

•复盘要求：一级、二级事件必须形成专项复盘报告，明确改进措施、责任人及完成时限；三级事件可结合日常工作进行复盘；

•资源保障：建立应急资源储备，包括备用系统、专业处置团队、应急物资等，确保应急处置时资源充足；

•协同配合：各部门、各岗位必须严格服从应急指挥官的统一调度，协同开展处置工作，不得推诿、拖延。

第八章技术与开发管理

第十七条（开发要求）

AI系统的研发、测试、部署必须遵循以下要求，确保系统安全、稳定、合规：

•安全评估：AI模型、系统上线前，必须通过信息安全部门的安全评估、渗透测试、漏洞检测，未通过评估不得上线；

•沙箱测试：建立AI沙箱测试环境，所有AI模型、功能必须在沙箱环境中完成充分测试，验证其安全性、准确性、稳定性后，方可部署至生产环境；

•回退能力：AI系统、模型必须具备完善的回退能力，明确回退流程、操作步骤，确保出现问题时可快速回退至稳定版本；

•合规审核：AI系统开发过程中，必须经过合规部门审核，确保符合金融监管要求、数据安全法规及本行合规管理规定；

•代码管理：建立AI系统代码管理制度，规范代码编写、审核、提交、归档流程，防范代码泄露、篡改风险。

第十八条（低码与中台）

推动AI能力组件化、中台化建设，提升AI系统复用率、可扩展性，降低开发及安全管理成本：

•构建AI能力中台，将常用AI功能（如风险识别、客户画像、智能应答等）封装为标准化组件，实现组件复用；

•推行低代码开发模式，简化AI系统开发流程，提升开发效率，同时确保开发过程合规、安全；

•明确AI能力组件的安全标准、接入规范，确保组件复用过程中的安全可控；

•目标要求：AI能力组件复用率≥70%，降低重复开发成本，提升AI系统迭代效率。

第九章监控与指标体系

第十九条（核心指标）

建立AI安全与业务连续性核心指标体系，定期监测、分析指标完成情况，及时发现问题、优化管理，确保制度落地见效：

1.安全指标

￮攻击识别时间（MTTD）：≤10分钟；

￮响应时间（MTTR）：一级事件≤5分钟，二级事件≤15分钟，三级事件≤30分钟；

￮攻击拦截率：≥99%；

￮安全漏洞修复率：100%（高危漏洞≤24小时修复，中低危漏洞≤72小时修复）。

2.连续性指标

￮核心业务SLA（服务等级协议）：≥99.9%；

￮降级切换时间：≤1分钟；

￮系统恢复时间（RTO）：一级事件≤2小时，二级事件≤1小时，三级事件≤30分钟；

￮数据恢复点（RPO）：≤15分钟。

3.模型指标

￮模型漂移率：≤5%/季度；

￮模型误判率：核心业务≤1%，非核心业务≤3%；

￮模型回退成功率：100%；

￮模型可解释性达标率：核心场景100%。

第二十条（监控机制）

•建立AI安全与业务连续性实时监控平台，整合AI系统运行数据、风险监测数据、业务数据，实现可视化监控；

•明确监控责任分工，安排专人负责日常监控，及时发现异常、上报问题；

•定期对监控指标进行分析，形成监控报告，针对异常指标制定整改措施，跟踪整改落实情况；

•建立监控告警机制，针对核心指标异常、系统异常、攻击行为，自动触发告警，确保相关人员及时响应。

第十章演练与审计

第二十一条（演练机制）

建立常态化AI安全与业务连续性演练机制，提升应急处置能力，检验制度及流程的有效性：

•演练频率：每季度至少开展1次AI攻击演练，每半年至少开展1次业务连续性综合演练；

•演练内容：必须覆盖欺诈攻击、模型攻击、系统攻击、数据泄露等常见场景，检验Kill Switch、模型回退、人工接管、服务降级等机制的有效性；

•演练要求：明确演练方案、角色分工、评估标准，演练过程全程记录，演练结束后及时复盘，优化演练方案及应急处置流程；

•参与人员：各相关部门、岗位人员必须参与演练，提升协同处置能力；定期组织外部合作机构参与演练，完善协同处置机制。

第二十二条（审计机制）

建立AI安全与业务连续性审计机制，加强监督检查，确保制度执行到位、风险得到有效管控：

•审计频率：每半年开展1次专项审计，每年开展1次全面审计；

•审计内容：覆盖AI模型安全、系统安全、权限管理、数据安全、应急处置、演练开展、制度执行等全方面；

•审计要求：审计工作由独立审计部门或第三方机构开展，确保审计结果客观、公正；针对审计发现的问题，制定整改方案，明确责任人及完成时限，跟踪整改落实情况；

•审计结果：审计报告提交AI安全委员会及行长办公会，作为制度优化、能力提升的重要依据。

第十一章事件报告与信息通报机制

第二十三条（报告原则）

AI安全事件、业务连续性事件的报告必须遵循以下原则，确保信息及时、真实、准确、完整：

•及时性：重大事件（一级）5分钟内上报，较大事件（二级）15分钟内上报，一般事件（三级）30分钟内上报，不得延迟、隐瞒；

•真实性：报告内容必须真实、客观，不得虚构、篡改事件细节，不得隐瞒事件影响及处置进展；

•分级上报：按风险等级逐级上报，一级事件直接上报行领导及监管部门，二级事件上报分管领导，三级事件上报部门负责人；

•统一口径：所有对外信息、上报监管的信息必须统一口径，由指定部门（AI安全与连续性管理中心）统一发布、报送，避免信息混乱。

第二十四条（报告分级机制）

等级	报告时限	报告对象	报告方式
一级（重大）	5分钟内	行领导、AI安全委员会、监管部门	电话+书面快报
二级（较大）	15分钟内	分管行领导、AI安全与连续性管理中心	电话+书面报告
三级（一般）	30分钟内	部门负责人、AI安全与连续性管理中心	书面报告

第二十五条（标准报告模板）

建立标准化报告体系，确保报告内容规范、完整，具体包括以下三类报告：

1.初始事件快报（T+5分钟，适用于一级、二级事件）

￮必须包含内容：事件编号（自动生成，格式：年份+月份+流水号）、发现时间、发现人、影响系统/业务、初步判断（攻击/异常/误判类型）、当前影响范围（客户数/交易量/业务板块）、是否触发降级/应急模式、当前已采取的处置动作、下一步处置计划；

￮要求：内容简洁、重点突出，快速传递核心信息，为应急决策提供支撑。

2.过程跟踪报告（每30分钟更新，适用于一级、二级事件）

￮必须包含内容：攻击/异常演化情况、系统运行状态（正常/降级/应急）、已采取的处置措施及效果、当前存在的问题、预计恢复时间、后续处置安排；

￮要求：实时更新事件进展，及时反馈处置效果，确保相关领导、部门掌握最新情况。

3.事件总结报告（T+24小时内，适用于所有等级事件）

￮必须包含内容：事件基本情况（编号、时间、地点、影响范围）、根因分析（技术层面+管理层面）、损失评估（经济损失、客户影响、声誉影响）、防控缺陷识别、已采取的处置措施及效果、改进措施（明确责任人、完成时限）、经验教训总结；

￮要求：内容全面、分析深入，为制度优化、能力提升提供依据。

第二十六条（监管报送要求）

出现以下情况之一，必须按监管要求及时上报，不得延迟、隐瞒：

•客户数据泄露、滥用，涉及客户个人信息、资金信息等敏感数据；

•核心AI系统异常，导致大规模服务中断，影响客户正常交易、服务使用；

•AI系统遭受大规模攻击，引发系统性欺诈事件，造成重大经济损失；

•监管部门要求报送的其他AI安全及业务连续性相关事件。

监管报送要求：明确专人负责监管报送工作，按监管部门规定的格式、时限报送相关信息，确保报送内容真实、准确、完整；报送后及时跟踪反馈，配合监管部门开展调查、核查工作。

第十二章分级处置与应急恢复程序

第二十七条（总体处置原则）

AI安全事件、业务连续性事件的处置遵循“先控风险、再保运行、最后优化”的总体原则，优先保障客户权益、本行声誉及金融市场稳定，确保风险可控、业务连续。

•先控风险：第一时间采取措施阻断风险扩散，避免事件升级，降低损失；

•再保运行：在控制风险的基础上，优先恢复核心业务运行，保障服务持续供给；

•最后优化：事件处置完成后，复盘总结，优化防控措施，提升防御能力，避免同类事件再次发生。

第二十八条（三级处置策略）

1.🟥 一级事件（重大AI攻击/系统失控）

￮触发条件：大规模欺诈（涉及>X万客户或>X万元资金）、核心AI系统异常失控、AI模型决策严重偏差导致重大风险、大规模客户数据泄露；

￮处置流程（必须按顺序执行）：

i.立即触发AI Kill Switch，关闭相关AI模型/Agent，限制高风险交易、账户操作，阻断攻击路径；

ii.启动应急运行模式，切换至规则引擎，启动人工审批、人工接管机制，优先保障核心业务（如资金交易、客户服务）运行；

iii.系统隔离：隔离受影响的AI系统模块、服务器，切断与核心业务系统的连接，防止风险扩散；

iv.应急资源调度：增派人工坐席、技术处置人员，启动备用系统、备用数据中心，保障业务持续运行；

v.风险排查：组织技术团队、安全团队全面排查攻击来源、攻击手段，制定针对性处置措施；

vi.客户保护：启动客户保护机制，冻结异常账户，排查客户损失，准备客户补偿方案。

￮恢复策略：分阶段恢复（先核心业务 → 再外围业务，先人工接管 → 再AI主导），必须验证系统稳定性、安全性后，逐步放开AI功能，避免二次风险。

2.🟧 二级事件（局部异常/攻击）

￮触发条件：局部AI系统异常、小规模攻击，未影响核心业务，仅涉及单个业务部门或局部系统，客户影响较小；

￮处置重点：

i.局部降级：关闭受影响的非核心AI功能，强化人工审核，限制局部系统的AI调用权限；

ii.模型调优或回退：对异常模型进行快速调优，若无法及时修复，立即回退至稳定版本；

iii.局部隔离：隔离受影响的系统模块，排查异常原因，采取针对性防御措施；

iv.持续监控：加强对受影响系统及周边系统的监控，确保风险不扩散，及时跟踪处置效果。

￮恢复策略：处置完成后，快速校验系统、模型运行状态，确认无风险后，逐步恢复正常运行模式，无需启动全面应急。

3.🟩 三级事件（轻微异常）

￮触发条件：AI系统轻微异常、零星攻击，未影响业务运行，仅存在潜在风险，无客户影响；

￮处置重点：

i.实时监控：加强对异常系统的实时监控，跟踪异常变化，确认是否会升级；

ii.小幅调整：对AI模型参数、系统配置进行小幅调整，修复轻微漏洞或异常；

iii.记录存档：记录异常情况、处置措施及效果，纳入事件案例库，为后续防御提供参考。

￮恢复策略：异常修复后，确认系统运行正常，无需启动降级或应急模式，恢复常规监控。

第二十九条（恢复机制）

建立“系统恢复–业务恢复–信任恢复”三步恢复法，确保事件处置后，系统、业务快速恢复正常，重建客户信任：

1.系统恢复

￮切换至稳定版本AI模型或备用系统，校验系统运行状态，确保无异常；

￮校验数据一致性，恢复异常数据，确保业务数据安全、完整，符合RPO要求；

￮排查系统漏洞、防御缺陷，采取加固措施，防止同类事件再次发生。

2.业务恢复

￮逐步恢复正常业务流程，优先恢复核心业务，再恢复非核心业务；

￮清理异常交易、异常订单，核实交易真实性，确保业务数据准确；

￮恢复AI系统正常功能，逐步放开AI决策权限，同步强化人工监控。

3.信任恢复（关键）

￮客户沟通：通过短信、APP推送、电话等方式，及时向受影响客户告知事件进展、处置结果及保障措施；

￮补偿机制：对因事件遭受损失的客户，按规定启动补偿流程，明确补偿标准、时限，保障客户合法权益；

￮风险提示：向客户发布风险提示，提醒客户注意账户安全、交易安全，提升客户防范意识；

￮声誉修复：通过官方渠道发布事件处置公告，主动透明披露相关信息，消除客户疑虑，修复本行声誉。

核心指标要求：严格遵循RTO、RPO要求，确保系统、业务快速恢复，最大限度降低客户影响及经济损失。

第十三章对外沟通与舆情管理机制

第三十条（总体原则）

AI安全事件、业务连续性事件的对外沟通与舆情管理，遵循“统一出口、事实优先、主动透明、风险可控”的总体原则，防范声誉风险，维护本行品牌形象：

•统一出口（Single Voice）：所有对外沟通、媒体回应、客户通知，均由AI安全与连续性管理中心统一牵头，指定专人负责，确保口径一致；

•事实优先：对外沟通内容必须基于事实，客观、准确披露事件情况，不猜测、不夸大、不隐瞒；

•主动透明：及时向客户、媒体、监管部门披露事件进展、处置措施及结果，主动回应社会关切，避免舆情失控；

•风险可控：避免泄露AI系统核心技术、防御策略、客户敏感信息等，防止引发二次风险。

第三十一条（对外话术分级模板）

根据事件等级，制定标准化对外沟通话术，可直接使用，确保沟通规范、得体：

1.🟥 一级事件（重大）

￮官方公告话术：“我行已监测到部分核心系统出现异常，目前已第一时间启动最高级别应急响应机制，采取系统隔离、人工接管等措施，全力保障客户资金与信息安全。相关业务运行总体可控，我们正在加快排查原因、推进问题整改，将及时向社会公众发布进展信息。如对您产生影响，我们深表歉意，并将依法依规保障您的合法权益。”

￮客户通知话术：“尊敬的客户，我行部分系统出现临时异常，目前已启动应急处置，您的资金安全不受影响。如有交易异常，请及时联系我行客服（XXX-XXXXXXX）咨询，我们将第一时间为您处理。给您带来不便，敬请谅解。”

2.🟧 二级事件（较大）

￮官方公告话术：“我行部分业务系统出现短时波动，目前已启动应急优化措施，对整体服务影响有限。我们正在加快排查优化，确保业务尽快恢复正常，感谢您的理解与支持。”

￮客户通知话术：“尊敬的客户，我行部分业务出现短时波动，目前正在紧急优化处理中，不影响您的核心交易及资金安全。如有疑问，请联系我行客服咨询，给您带来不便，敬请谅解。”

3.🟩 三级事件（一般）

￮官方公告话术：“我行系统运行正常，个别模块出现轻微异常，已及时修复，不影响客户正常使用，感谢您的关注与支持。”

￮客户通知话术（如需）：“尊敬的客户，我行个别系统模块出现轻微异常，已快速修复，不影响您的业务办理及资金安全，敬请放心使用。”