随着生成式AI和智能体技术加速发展，金融机构正积极探索AI在客户服务、风险管理、投资分析及内部运营等领域的应用。如何在推动创新的同时，保障数据安全、模型可靠与业务合规，成为金融AI从探索走向规模化应用的重要议题。

国际金融机构齐聚

亚洲银行家（The Asian Banker）是面向全球金融服务行业的专业研究与知识服务机构，长期关注银行业发展与金融科技创新。此次北京人工智能创新之旅，旨在促进金融机构与科技企业交流，探索AI在金融业务中的创新应用。

参访团共38人，其中外部代表32人、亚洲银行家集团工作人员6人。外部代表来自15个国家和地区的16家银行及金融机构等，涵盖银行高层管理者，以及数字化转型、人工智能、数据、IT和信息安全等领域负责人，包括汇丰银行中国区首席信息官、奥地利奥合国际银行集团高级分析及人工智能卓越中心负责人、GX银行数据科学与分析执行董事等。亚洲银行家集团创始人兼主席以理等亦参与交流。

此次交流聚焦一个共同命题：如何让AI不仅能用，更能在复杂的金融环境中安全、合规、可靠地运行。

构建金融AI全链路防线

金融场景对安全、准确性与合规性要求极高。大模型应用可能面临敏感信息泄露、违规内容生成、提示词注入、越狱攻击等风险；当AI接入业务系统、调用工具或执行任务时，安全治理还需关注其检索内容、操作权限与执行行为。

针对这些挑战，易盾从数据、模型、应用场景及安全策略等维度构建防护能力，将安全治理贯穿金融AI应用全生命周期，覆盖前期规划、合规准备、系统接入、上线测试、生产运营及变更迭代。

具体能力上，易盾通过面向金融场景的安全AI能力，对文本、图片、音频、视频及文档等多模态内容进行风险识别，覆盖敏感信息、违规内容及模型攻击；同时结合复杂规则解析与风险泛化能力，将监管要求转化为可执行的安全规则和测试样本，辅助机构开展安全评估。

风险处置方面，系统可结合风险等级与业务场景动态决策，支持放行、合规回答、安全引导、安全回答或阻断等多种方式。生产运营阶段，通过对输入内容、检索上下文与模型输出的多环节检测，配合风险告警、人工审核、审计日志和策略调优，形成持续迭代的安全运营闭环。

现场交流聚焦落地关键问题

互动环节，嘉宾围绕金融AI应用、内容与模型安全、数据及隐私保护、持续安全治理等议题展开讨论。有嘉宾提出问题：已进入生产环境的AI应用如何开展持续安全防护？正式部署前，是否需要通过AI治理机制检查AI Agent及整体应用框架，确保满足安全要求？

这指向金融AI落地的两个关键环节：上线前安全准入与上线后持续治理。

上线前，可通过安全测试、标准测试集、业务案例验证及攻击场景测试评估风险与防护效果；上线后，需持续监测输入、输出及业务行为，结合风险告警、人工复核与策略迭代，应对业务变化和新型风险。

可见，金融机构对AI安全的关注已延伸至部署与治理流程。如何将安全要求融入应用建设、上线审批和运营管理，是推动金融AI可信落地的重要课题。

金融AI安全建设价值

围绕金融机构实际需求，易盾已在银行及证券等金融场景开展安全实践。

在某全球领先银行项目中，易盾协助其整合分散的内容审核能力，建设统一安全中台，实现内容统一接入、集中审核与运营管理，覆盖文本、图片、音频、视频、文档及AIGC等形态，并连接内部AI应用、业务系统、企业协作、邮件、公众号等渠道。项目数据识别准确率达99%以上，风险集中度下降70%以上，人工审核成本降低2倍以上。

在头部证券机构项目中，易盾为AI原生投资应用提供实时安全防护，覆盖智能选股、智能自选股、语音下单、市场解读及研报分析等场景，重点关注违规内容、金融适当性与领域违规风险，并对身份证、银行卡等敏感信息进行识别保护。该项目数据识别准确率达99.5%以上，风险数据召回率达99%以上，精确率达95%以上。

这些实践表明，金融AI安全需与具体业务深度结合，通过统一接入、风险识别、分级处置和持续运营，帮助机构在拓展AI应用的同时，提升风险管理的系统性与效率。

以可信安全支撑金融AI规模化应用

随着应用不断深入，机构面临的挑战已从单一模型风险扩展至数据保护、业务合规、应用治理及持续运营。对业务遍布多国的金融集团而言，不同市场的监管要求、语言环境与数据规则，也对安全体系的适配能力提出更高要求。

从技术创新到可信落地，需要AI能力与安全治理同步建设。易盾将持续围绕金融行业实际需求，推进大模型与智能体安全能力建设，帮助金融机构建立覆盖内容、数据与应用场景的安全防线，为AI在金融领域的稳健应用提供支持。

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