导读

《金融AI应用步入新阶段：聚焦数据安全与隐私保护》

随着人工智能技术，特别是大模型与AIGC的蓬勃发展，中国的金融领域正在经历一场技术革新，步入应用的新时代。这一转变不仅体现在基础技术的落地，还引发了业界对隐私保护与数据治理的深入思考。

行业动态

近期，多家金融机构与金融科技企业正积极探索私有化部署策略，以安全合规的方式训练私有数据，旨在保障数据隐私的同时，确保模型的有效运行。多位业内专家指出，通过实施数据脱敏、匿名化与私有化部署等措施，既维护了数据的真实性，又强化了隐私安全防护。然而，这一路径同样面临着模型智能化水平、部署成本等挑战，需要行业与企业共同努力，不断优化技术与制度建设。

AI治理的全球视角

在全球范围内，人工智能的兴起引发了一系列复杂挑战与机遇。中国在第三届“一带一路”国际合作高峰论坛上提出了《全球人工智能治理倡议》，从发展、安全、治理三个维度阐述了人工智能治理的中国方案。同时，中国首次颁布了《生成式人工智能服务管理暂行办法》，成为全球首个针对生成式AI进行规范的法律文件。

金融领域AI应用的现状与对策

在金融行业中，AI技术的应用不仅提升了业务效率，也对数据安全与隐私保护提出了更高要求。通联数据智能投研业务中心总经理许丹青表示，AI技术在金融业务中的应用需平衡客户内部数据与外部公开数据的整合，同时，应注重数据安全性与合规性。他提到，通过实施数据脱敏、加密处理、溯源机制等手段，可以在确保数据真实性的前提下，有效提升数据安全水平。

数据安全与隐私保护策略

针对数据安全与隐私保护，金融机构采取了一系列措施。许丹青强调了数据源分级管理、模型开发与应用的差异化策略，以及非对称加密、反爬机制的使用，旨在构建一个从数据源头到模型输出的全方位安全体系。恒生电子AI技术专家则详细介绍了数据脱敏、匿名化、加密处理、严格访问控制、数据使用规范、追溯机制以及建立可靠网络安全系统等综合策略，旨在全面保障数据安全与隐私。

AI治理面临的挑战与应对策略

面对AI技术的快速发展与广泛影响，当前AI治理存在政策法规滞后、公众认知不足等挑战。未来，需从企业、行业、政府及公众四个层面着手，优化算法与技术，建立伦理规范，推动行业合规发展，鼓励公众监督参与，加强国际合作。通过上述措施，以期实现AI技术的健康发展与广泛应用。

私有化部署的趋势与挑战

随着对数据安全与隐私保护的重视，私有化部署已成为金融大模型应用的重要趋势。恒生电子发布的LightGPT能力升级与光子系列大模型应用产品的推出，展示了在私有化部署与MaaS服务结合的可行路径。然而，这一路径仍面临模型智能程度、部署成本、任务迁移等挑战。针对开源模型在特定任务与场景下的适应性问题，企业需要利用自身数据集进行针对性优化。同时，高昂的部署成本亦是不容忽视的因素，这要求在技术创新与成本控制之间寻求平衡。

结语

在AI技术的驱动下，金融领域的变革正在加速推进。面对数据安全与隐私保护的双重挑战，行业与企业需携手探索更加高效、安全的技术路径，共同构建可持续发展的AI治理体系，促进金融行业的创新与进步。