金融行业降 AIGC 策略：风控优化与伦理合规实践

在金融行业里，AIGC 技术就像一把双刃剑，既带来了前所未有的机遇，也暗藏着不少风险。金融机构要想用好这把剑，就得在风控优化和伦理合规上多下功夫。

先说说风控优化。金融行业对风险控制的要求那可是相当高，AIGC 技术虽然能提升效率，但也带来了一些新的风险。比如说，AIGC 生成的内容可能存在虚假信息，这就需要金融机构建立一套完善的检测系统。度小满就搭建了攻防对抗框架，不断迭代优化伪造检测系统，保障金融交易的安全性。还有中邮消费金融，构建了智能反欺诈技术体系，全面剖析全流程解决方案，针对新型攻击提前布局，以魔法打败魔法，为消费金融领域筑牢新防线。

再看看伦理合规。随着 AIGC 技术的广泛应用，伦理合规问题也日益凸显。金融机构在使用 AIGC 技术时，必须遵守相关的法律法规和伦理规范。浙商银行就积极响应金融科技伦理治理工作，通过健全治理体系、完善治理框架、建立审查评估机制等措施，以审慎的态度规划技术发展路径，持续推进 AIGC 向善发展。此外，金融机构还需要关注数据隐私和算法公平性等问题，确保 AIGC 技术的应用不会对客户造成伤害。

那么，金融机构该如何具体实施降 AIGC 策略呢？首先，要加强数据治理。数据是 AIGC 技术的基础，金融机构要确保数据的合法性、隐私性和公正性。可以通过严格的数据采集、存储和使用流程，防止数据滥用和泄露。同时，还可以探索数据加密、数据脱敏追踪及网络安全防御等技术的研究和应用，提升数据保护能力和安全防护能力。

其次，要优化算法模型。算法模型的透明性、可解释性和公平性是伦理合规的重要保障。金融机构可以通过深入剖析算法机制，关注模型可解释性和无偏性，分析大模型对客户和社会伦理方面可能带来的风险，从而完善风险识别、评估、监控体系并提出相应的预防措施。此外，还可以建立透明的信息公开渠道，向公众充分披露算法所使用的数据来源、应用场景、决策流程及潜在风险，确保相关信息的透明性、公平性和准确性。

最后，要构建治理体系。金融机构要将伦理风险评估前置，在场景设计初期即审查数据、模型使用的合理性、正当性，注重保护客户利益，避免过度利用信息与技术不对称性影响或妨碍客户选择。可以组建行业专家团队，定期审查和评估模型输出，确保其与实际业务场景相符。同时，还需要建立问题反馈机制和持续改进计划，对模型进行持续迭代和优化。

在国际上，不同国家也在积极探索 AIGC 的伦理合规政策。欧盟的《人工智能法案》对人工智能系统进行了分类分级监管，对高风险人工智能系统提出了严格的治理要求。美国则发布了《人工智能权利法案蓝图》，强调了人工智能的透明度、可解释性和公平性。新加坡也采取了部门性的方法，通过发布非约束性的指南和建议来进行治理，如 FEAT 原则和 Veritas 框架。

除了政策和技术层面的措施，金融机构还可以借助一些工具来降低 AIGC 的风险。比如说，新壹科技推出的基于混合专家模型（MoE）架构的金融行业全场景 AI 解决方案，通过动态路由技术、多模态数据处理能力及分布式部署优势，显著提升了金融机构在 AI 风控、智能内审、合规营销、客户服务等核心业务场景的效率与安全性。

在实际应用中，金融机构还可以通过联邦学习和多方安全计算等技术来实现数据共享和隐私保护。联邦学习可以在不共享原始数据的前提下，通过加密传输中间参数完成联合建模，有效避免数据跨境传输的法律风险。多方安全计算则可以在数据不出域的情况下，实现数据的安全聚合和协同计算，提升数据共享效率和数据流通安全。

总之，金融行业要想在 AIGC 时代实现可持续发展，就必须在风控优化和伦理合规上双管齐下。通过加强数据治理、优化算法模型、构建治理体系等措施，金融机构可以有效降低 AIGC 的风险，充分发挥其优势，为客户提供更加安全、高效、便捷的金融服务。

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