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📰 唐家才在第八届数字中国建设峰会数字福建·赋能千行百业专场分论坛上的发言_嘉宾观点_数字中国建设峰会

本演讲围绕数据要素在金融行业的价值与应用展开。首先指出数据要素正在重塑金融行业的风险定价与资产配置，公共数据成为关键驱动，示范项目如福建金服云平台累计贷款超9000亿、输出到多地，并通过卫星遥感、用电数据等实现场景化应用，风险识别精度提升显著。数据治理从单纯合规向技术创新转型，强调构建可信数据空间、多方安全技术（区块链、联邦学习、同态加密）以实现数据可用、不可见、可控、可溯源。其次强调模型革命的核心作用，数据要素需通过模型实现洞察、预测与自动化决策，形成3+N+X的组件化模型体系，显著提升开发速度、覆盖行业与服务规模，并通过实证赛事验证模式有效性，但也要正视风险，提出通过模型对抗与攻防演练提升防御能力，强调模型是工具而非真理。最后提出制度创新，数据要素收益分配需建立三级分配体系与数据税、数据信托等新机制，推动数据要素的市场化配置与社会价值的实现，倡议构建数字金融共同体，推动金融高质量发展，并以数为基、以智为帆，共同绘制金融强国蓝图。

🏷️ #数据要素 #金融科技 #模型治理 #数据治理 #共同体

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📰 银行业保险业要划定技术创新与应用安全的边界 - 21经济网

金融监管总局发布的关于银行业保险业人工智能安全开发应用的指导意见，聚焦治理架构、数据与算力、风险管理、人才培养等方面，提出32项具体要求，推动人工智能在金融领域的健康有序发展。文章指出当前银行与保险业在信贷审批、理赔、量化交易、智能客服等场景广泛应用AI，提升经营与服务质量，但也面临算法黑箱、数据安全隐患等风险。为此，《意见》强调建立顶层治理机制，打破部门壁垒，要求董（理）事会设专门委员会统筹，明确开发、测试、运维等环节的责任人，形成可追溯的治理链条；建立全生命周期闭环管理，包括需求分析、数据准备、训练开发、部署运行、维护迭代、评估退出等阶段的合规与风险控制。并提出高标准的数据安全治理、模型安全开发与评测、算力基础设施的自主可控、分级风控以及外包合作安全管理等要求。总体目标是平衡创新与安全，确保生成式AI等高风险应用在可控范围内使用，提升金融服务效率与风控水平，同时加强对外部风险的管理与自研能力建设。

🏷️ #金融科技 #数据安全 #风险治理 #模型安全 #外包管理

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📰 曾剑平：AI进入金融场景后，风险治理必须理解数据、模型与智能体边界

本次复旦大学经济学院举办的“南土国际金融政策圆桌会”聚焦AI时代金融人才核心竞争力，围绕人工智能对金融行业和人才培养的影响展开讨论。文章强调AI并非单纯的效率工具，而是会与传统金融风险叠加，形成数据、模型、算法及应用层面等多维风险结构。数据层面，训练依赖大量数据，若数据被污染或隐私受侵，模型输出可能产生偏差并放大不公平结果；模型层面，尽管大模型具高概率性，但并不等同于事实正确，输入偏斜可能导致幻觉式错误。对学生而言，不能以为有了AI就完全替代基础知识，反而需要通过金融、统计、计算等基础学科来培养判断力，识别AI结果的可信度。应用层面，AI智能体在部分场景可用，但并非万能，需考虑数据接口、标准化程度、预算与容错等因素决定分配与监管。会议还强调AI风险应在应用初期纳入治理框架，明确责任归属，建立对AI系统数据、模型、接口和边界的全面认识，从而实现人机协同的安全高效金融实践。

🏷️ #AI金融风险 #数据安全 #模型偏见 #金融教育 #AI边界

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📰 AI变革给金融机构和行业带来哪些增量风险？金融监管总局副局长肖远企最新表态-证券之星

在2025外滩年会的讨论中，肖远企副局长强调，尽管人工智能（AI）在金融领域的应用正在迅速发展，但目前仍处于早期阶段，主要是辅助性的，无法完全取代人类决策。金融行业对高效技术的需求使其成为AI应用的领先领域，AI在中后台运营、客户交流和金融产品提供等方面展现出显著的效益。

肖远企指出，AI的应用虽然带来了效率提升，但并未导致金融机构员工安置压力。他强调，人才仍是金融行业最宝贵的资产，AI的应用甚至可能创造更多的工作岗位。然而，AI的广泛应用也引发了增量风险，包括模型稳定性风险和数据治理风险，这些风险对单个金融机构至关重要。

在宏观层面，AI变革可能导致集中度风险和决策趋同风险。金融行业可能依赖少数技术强大的服务提供商，导致市场集中度提高。同时，决策依据的标准化可能引发行业整体决策同质化，需引起重视。整体来看，AI在金融领域的影响深远，既有机遇也伴随风险。

🏷️ #人工智能 #金融风险 #决策同质化 #模型稳定性 #数据治理

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