AI技术在金融行业应用的六类风险及防范措施2025年以来，金融行业人工智能应用进入加速期。金融业在辅助办公、智能客服、信贷风控、智能投研、合规审查等领域的AI应用探索已取得积极成效。与此同时，监管部门也在持续提示风险：模型应用风险不容忽视、科技伦理治理亟待加强、数据治理和安全面临挑战等。2026年6月，国家金融监督管理总局发布《关于银行业保险业人工智能安全开发应用的指导意见》，首次提出精细化的高风险应用准入管理，明确涉及资金交易、资产评估、信贷审批、承保理赔、风险管理等场景均列为高风险应用。以下从六个维度梳理AI在金融行业应用中的主要风险及对应的防范措施。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”。金融行业对信息准确性和专业性要求极高，幻觉内容一旦被用于信贷审批、投资建议或风控报告，可能直接导致错误决策。造成幻觉的原因包括：训练数据不完备或质量欠佳、数据分散在各部门形成“数据孤岛”、数据清洗和标注工作量巨大。此外，幻觉内容若被反馈到新的训练数据中，会形成“信息污染”的恶性循环。建立多层级的AI输出验证机制。可通过模型互检、模型反思、业务数据校准等方式对生成内容进行自动校验，关键内容由业务人员进行审核。对于不同场景匹配差异化的技术路线。在信贷决策等强监管场景，可采用模型蒸馏技术，将大模型能力迁移至更具可解释性的小模型上。在高风险决策场景中坚持“人机协同”，确保人工复核环节不可缺位。在关键业务、关键环节建立“人类监督+模型辅助”的协同机制。深度神经网络等复杂AI模型的内部工作机制极不透明，决策逻辑难以被人类专家完全理解，形成“算法黑箱”。这带来三个层面的问题：一是难以满足金融机构内部风险控制审查的要求。二是难以满足监管部门对关键业务流程穿透式监管的要求。三是一旦出现损失，难以进行有效的风险溯源和责任认定。中国人民银行已于2021年印发《人工智能算法金融应用评价规范》，从安全性、可解释性、精准性和性能等方面建立了算法评价框架。建立模型黑箱分级管控机制。针对不同场景的风险等级和监管合规要求，匹配差异化的技术路线和可解释性要求。设立算法审计制度。可通过市场化方式引入第三方审计，提高算法的可解释性和透明度。探索“监管沙盒”机制。监管部门与创新机构合作，在可控环境中测试人工智能应用的效果并监测潜在风险。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，有研究发现AI信贷模型对某些群体申请者的拒绝率显著高于其他群体。这种偏见可能表现为金融服务中的歧视性定价，也可能因模型固化甚至放大训练数据中的偏见而侵害消费者权益。一旦出现此类问题，金融机构面临法律风险和声誉风险的双重压力。《指导意见》明确要求，金融机构应建立人工智能开发应用伦理审查监测制度，加强数据集审查和对特定群体的影响评估，避免算法歧视。使用受保护特征或属性时应进行正当性说明，删除偏见样本。涉及公共服务、关键信息基础设施的人工智能应用，应开展伦理风险监测评估。AI模型的训练和运行依赖大量数据，数据的获取、处理与合规各环节都存在风险。具体包括：一是违规采集和数据滥用。部分机构可能未经授权收集或超范围使用客户数据。二是信息泄露。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。三是“数据投毒”。攻击者通过向训练数据中注入恶意样本，干扰模型决策。四是违规跨境流动。《指导意见》划定了明确红线：姓名、身份证号、手机号、银行卡号等个人信息和隐私数据不得用于生成式人工智能模型训练和优化。加强模型安全护栏建设，完善内容过滤及脱敏管理。严格管理外包过程中的数据安全。建立覆盖模型开发、部署、迭代全过程的风控体系。持续监控模型行为，定期扫描、修补人工智能模型及相关系统组件漏洞。这是宏观层面的风险。当大量金融机构采用相似的算法、相似的训练数据时，决策行为趋于同质化。金融本身具有顺周期性，模型同质化可能放大这一属性，引发系统性金融风险。此外，金融行业对少数大型科技公司提供的基座大模型存在过度依赖。基座大模型通常与云业务捆绑销售，一旦服务商运营出现问题或系统故障，将对金融系统稳定造成严重影响。这种“单点故障”风险可能引发整个市场的连锁反应。实施风险分类分级管理和高风险应用准入管理。对于涉及资金交易、信贷审批等高风险场景，须经机构风险管理委员会批准。在高风险应用关键环节建立人工监督和干预机制，明确紧急停用及模型退出条件。鼓励大型金融机构向中小金融机构输出人工智能技术和管理经验。加强外包和供应链风险管理。在AI辅助决策场景中，一旦出现损失，很难清晰界定责任归属——是人的失误还是算法的缺陷。随着大模型能力进化，系统已能够自主思考与决策，这进一步放大了过程不可控、结果不可知的风险。在医疗、金融等高影响场景中，如果AI直接触发操作（如自动贷后管理、自动化决策），一旦出错，责任链条往往模糊不清。这种责任主体的模糊，导致了追责和赔偿的困境。《指导意见》明确“谁使用谁负责”原则，压实金融机构作为人工智能技术使用方的主体责任。在高风险环节强制建立“人工监督和干预机制”，一旦发生系统性偏差或算法歧视等问题，人工必须能够“熔断”并接管系统。涉及关键决策时，必须设置人工复核节点。明确人机权责边界。金融业AI应用正从“试点探索”迈向“规模落地”，其提效潜能令人期待，但风险亦如影随形。从模型幻觉到算法黑箱，从数据泄露到责任真空，每一项风险都可能会影响金融业务的安全稳健运行。金融机构应以“负责任创新”为准则，在技术能力、内控机制与伦理治理之间构建动态平衡。需要将安全设计嵌入AI全生命周期，让可解释、可审计、可追溯成为基本要求，方能在效率与安全之间找到最优解，真正实现“智”与“治”的协同共进。免责声明：自媒体内容仅用于记录和分享，请勿用于商业用途。所有内容来自于网络，或由人工智能服务生成。如有文字或图片涉及侵权，请联系修改或删除。文章内容不代表本人观点，亦不代表本人所在机构观点，不构成任何投资建议。
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