这是最好的时代，也是最坏的时代。尽管大模型技术在金融领域具有巨大的应用潜力，但其应用也面临不容忽视的风险和挑战。本文将深入研究大模型在金融领域的数据隐私和安全风险、模型可解释性和透明度、监管和合 规要求，梳理中国、美国、欧洲等地 AIGC 技术的应用规则，探索对应的风险管理和应对策略。

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一、 大模型在金融领域的 5 个典型应用场景

当前，金融科技已经从“立柱架梁”迈入了“积厚成势”新阶段，越来越多的金融机构积极使用数字技术来为金融血脉注入全新能量。人工智能技术正加速与金融产业深度融合，以 ChatGPT 为代表的大模型技术不断进化，为金融业带来深刻变革，驱动金融服务更加高效、便捷、有温度。

ChatGPT 拥有持续的多轮对话能力，并具备一定逻辑推理能力，在生成文章、生成代码、翻译等方面展现出令人惊叹的水平。ChatGPT 的问世，意味着人工智能从 1.0 时代迈入了 2.0 时代。ChatGPT 背后的 GPT 大模型技术是下一代 AI 技术竞争的核心，将重新定义包括金融在内的众多行业，重塑全球科技竞争格局。

金融行业属于信息密集型行业，是大模型技术的最佳应用场景之一。未来，具有通用能力的大模型将成为信息处理的基础设施，大幅降低中小银行应用人工智能技术的门槛。由于在数字资源、科技能力、业务场景等方面的天然劣势，中小银行与大银行相比，在数字化转型方面相对落后，且差距越拉越大，“智能化鸿沟”也越来越明显。在大模型时代，各类银行重新站在同一条起跑线上，都可以便捷地使用 AI 技术，插上一双数智化“翅膀”，曾经再“阳春白雪”的复杂数据，也能飞入“寻常人家”。

如果将大模型的能力放在金融行业中去处理原有的任务，会对很多工作产生颠覆性的影响。相比现有的 AI 技术，大模型技术在众多金融场景具有广泛的应用潜力和影响力。

1. 金融风险管理。 大模型技术可以用于构建更准确、更全面的风险模型， 帮助金融机构评估和管理市场风险、信用风险、操作风险等，提供更 精确的风险预测和决策支持，有助于金融机构制定有效的风险管理 策略。

2. 量化交易。 大模型技术可以应用于量化交易策略的开发和执行。通过 分析海量的金融数据和市场信息，识别出潜在的交易机会和趋势，自 动执行交易策略并进行实时调整。这有助于提高交易效率，降低交易 成本，提升交易的稳定性，以及增加收益。

3. 个性化投资建议。 大模型技术可以根据个体投资者的偏好和风险承受 能力，生成个性化的投资建议和组合配置，辅助投资者做出更明智的决策。

4. 金融欺诈检测和预防。 大模型技术可以应用于金融欺诈检测和预防。通过分析用户的交易数据、行为模式和历史记录，识别出潜在的欺诈行为和异常交易，提高金融机构对欺诈风险的识别和应对能力，保护 客户和金融系统的安全。

5. 智能客户服务。 大模型技术可以用于构建智能客户服务系统，通过提 供流畅的人机对话服务，提升客户满意度和忠诚度。

二、 大模型在金融领域应用所面临的风险及其防范

自 2020 年 OpenAI 提出大语言模型的缩放法则（Scaling Law）以来，用 “大力出奇迹”的方式去做大模型仿佛成为“金科玉律”，“大炼丹”时代序幕 拉开，百亿、千亿参数规模的大模型比比皆是。量变引发质变，超大模型蕴 含着的涌现能力被发现，但在惊讶于这种神奇能力的同时，我们同样应该审 视其潜在风险。在斯坦福大学的学者们的眼里，大模型涌现的能力既是科学兴奋的源泉，也是意外后果的忧虑之源。换言之，如果不能引导大模型“向 善”，那么它随时可能伤及人类本身，带来不可估量的后果。

金融行业是数据密集型行业，涉及海量的金融数据和复杂的金融业务。大模型对于提高金融业务的自动化和智能化水平、提高风险控制和决策效率 具有重要意义，在生成书面报告、开展培训和投教、提升客户陪伴质量等应用场景中潜力巨大。目前，国内外金融机构已经纷纷开始探索将 GPT 等大语 言模型应用在金融领域的各个场景。

1. 大模型应用在金融领域的 5 个风险和挑战

尽管大模型技术在金融领域有着广阔的应用前景，但其稳定性、可靠性 和安全性有待提升，面临着不少风险和挑战。

第一，数据隐私和安全。 金融数据包含敏感的个人和机构信息，而大模 型需要大量的数据进行训练和应用。因此，确保数据隐私和安全成为一个重 要的挑战。大模型十分依赖数据，然而许多数据质量不高、不完整，仍然需 要花费大量人力和时间进行数据清洗与预处理。另外，模型可能会受到恶意 攻击，如对抗样本攻击、模型篡改等。这些攻击可能会导致模型输出错误的 结果，从而影响金融决策的准确性和可靠性。

第二，解释性和透明度。 大模型往往是复杂的黑盒模型，其决策过程和结果难以解释与理解。金融行业是一个对于模型的可解释性和鲁棒性等要求非常高的行业。而大语言模型当下输出结果的可解释性目前是相对封闭、不透明的，同时，其稳定性也仍然受到数据、算法、训练等方面的干扰，表现出非鲁棒性的特征。

第三，数据偏见和倾向性。 大模型的训练数据可能存在性别、种族等方面的偏见。如果这些偏见被应用到金融决策中，可能导致模型在决策和预测中产生不公平或歧视性的结果，进而误导用户，致使用户做出错误的决策。

第四，可信度与伦理问题。 ChatGPT 等生成式大模型以问答形态存在于社会层面，但其回复往往存在不可信或者无法判断其正确性的问题，有时看似回答流畅，但却在一本正经地胡说八道，有时甚至会对现有社会伦理产生冲击。具体而言，存在传播有害意识形态、传播偏见和仇恨、影响政治正确、破坏教育公平、影响国际社会公平、加剧机器取代人类的进程、形成信息茧 房阻碍正确价值观形成等问题。

第五，组织能力的挑战。 金融行业可以通过应用大模型来替代人力去执行机械的重复性工作。但是，金融机构面临如何厘清人和机器之间的协同合作关系的问题：一方面，如何更好地为人赋能，提升人使用 AI 工具的能力；另一方面，如何不断调整和优化人与数字员工的职能边界。

2. 大模型时代的 AI 风险

应对大模型技术的风险和挑战，引导科技健康有序发展，需要政府、平台、学术界、行业和公众共同努力。通过完善法规、促进跨学科合作、提高透明度和加强隐私保护、加强道德评估和促进公众参与等，推动人工智能健康发展。而金融机构更要注重风险管理的前瞻性，加强内外部环境剧烈变化 下的风险管理。

一是全面加强数据隐私和安全管理，如采取加密、脱敏等技术手段，严防客户和机构敏感信息泄露。在数据收集过程中利用差分隐私等技术进行隐 私保护；对于训练数据进行数据加密；在模型训练过程中使用安全多方计算、 同态加密及联邦学习等技术进行数据隐私和安全保护；建立数据隐私评估和 保护模型、机制，实施安全认证，并且保护下游应用的隐私；严格遵守《中 华人民共和国个人信息保护法》等相关法律法规，落实数据安全保护责任。

二是加强模型的安全性，包括进行对抗样本检测和提升模型的鲁棒性，以应对可能的攻击和欺诈行为；让不同的模型适用于不同国家的法律条款，以及针对各种对抗攻击进行防御性训练。对于对用于大语言模型开发的数据 进行人工标注的，开发主体应当制定清晰、具体、可操作的标注规则，对标注人员进行必要的培训，抽样核验标注内容的正确性。保障和规范 AI 的训练过程，及时发现问题，及时止损并调整模型参数。避免因源数据本身存在争议、来源不可信或素材违法或侵权，而生成虚假、歧视或不公平的结果。

三是建立监测和评估机制，定期评估大模型系统的性能、准确性和公平性，并及时发现与解决潜在的风险和问题。

四是提高算法的可解释性和透明度，使用可视化技术和交互式界面来展示算法的决策过程。建立审查和评估机制来消除算法黑盒问题，促进负责任的 AI 的开发、部署和应用，提高生成式 AI 的安全性、可解释性和可问责性，以更好地预防风险。

大模型已来，要在不确定性中寻找确定性。正如加州大学伯克利分校教授 Jacob Steinhardt 所言：“机器学习的步伐太快了，模型的能力提升往往比预期更快，但其安全属性的进展却比预期要慢，我们需要从现在开始构建未来十年的机器学习系统的发展图景，防范大模型时代的 AI 风险。同时，我们要认真思考 AI 与人类的关系，以实现人机合作和共生发展，而不是简单地用 AI 取代人类。”

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