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📰 中国平安联合主办世界互联网大会亚太峰会数字金融论坛,AI驱动构建金融服务新生态 - 瑞财经

4月13日至14日,世界互联网大会亚太峰会在香港举行,聚焦AI安全治理、智能体创新、数字金融和数智民生等议题。中国平安董事会秘书盛瑞生出席开幕式及政企交流会,强调AI全域赋能、数据跨境合规与跨境投融资便利化等,以及“三个一”重磅服务:AI快捷服务实现一站式办事、全球急难救援一键应急、生命尊严长期守护。平安在综合金融与医疗养老领域持续赋能,通过智能出单、秒级核保、反欺诈等落地场景,提升服务效率与风控能力;在医疗养老方面构建覆盖筛查-管理-治疗-康复的完整链路,AI医生诊疗准确率和覆盖疾病数持续提升,服务规模不断扩大。峰会期间,平安提出以“AI in ALL”为原则,建设数据、算力、算法、场景四大AI能力,形成飞轮效应,覆盖金融与医疗全产业链的840余个应用场景,推动数字化转型与智能经营。中国平安强调将继续“综合金融+医疗养老”双轮并进,推动数字化升级,提升国际竞争力,并在全球多个权威排名中保持领先。

🏷️ #AI #金融 #医疗 #数字化 #安全

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📰 金融智能体的“痛”与“通”

交通银行在内部研讨会上分享了金融智能体的发展趋势、面临的问题与应对思路。首先,银行数智化正从“能说什么”向“能做什么”转变,进入深水区,成本、竞争力与安全合规三者需平衡。算力成为核心经济杠杆,建议采用PD分离架构等提升吞吐、降低成本;知识与技能构建护城河,强调本体论与技能库的重要性,推动知识技能沉淀与工程化应用,从而实现智能化产品与服务的闭环。安全合规方面须从内容治理扩展到行为治理,防范模型投毒与行为风险,并通过异构模型交叉验证避免系统性风险。交通银行自身实施“1+1+N”AI框架,构建企业级AI能力平台、治理体系与场景应用,已落地数百个智能体并形成产品矩阵,同时强调以人为核心的协作与把关。当前核心问题包括科技能力不足、场景应用不足和体系化建设欠缺,尤其授权碎片化限制智能体跨系统执行。为此,提出动态任务授权、建立权限治理引擎、推动多模型交叉验证与行业自律等措施,并呼吁监管支持对客大模型备案、金融AI防火墙建设以及行业标准制定。未来应在风险前瞻、联防联控、跨机构协同等方面持续推进。

🏷️ #金融AI #智能体 #授权治理 #跨系统应用 #安全合规

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📰 金融智能体的“痛”与“通”

本篇聚焦金融智能体在银行业的应用与安全治理。文章基于交通银行的实践,梳理从AI演进到智能体落地的路径,强调成本、竞争力和安全合规三要素的平衡。成本方面,算力成为核心经济杠杆,建议采用PD分离架构与定制化AI芯片组合以提升吞吐并降低成本;竞争力则依赖知识本体与技能建设,通过构建本体化知识网络和丰富的技能库来扩展智能体的行动边界。安全合规方面则需从内容治理向行为治理演进,防范模型和数据投毒等风险,并提出通过异构模型交叉验证来防止系统性失效。交通银行在底座、治理、应用三层面构建“1+1+N”体系,覆盖国产算力适配、大小模型矩阵、企业级知识平台和大量场景落地,强调人机协同与人类把关的重要性。当前面临科技能力不足、场景广度不足及体系化建设不充分等问题,需推动动态授权、任务级权限管理以实现跨系统调用,同时提升需求到研发、测试、运维的闭环能力。未来建议包括对客创新试点、建立金融AI防火墙、行业自律与多模型交叉验证,以及行业本体标准的建设,以推动高风险场景下的安全、可控智能体应用。

🏷️ #金融智能体 #安全治理 #动态授权 #多模型 #行业自律

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📰 金磐石:金融智能体的安全风险与创新边界

金融智能体正在从“辅助工具”向“生产力引擎”转型,为金融行业的数字化转型提供新思路,但其安全风险亦不容忽视。文章通过金磐石的发言,梳理了当前人工智能在金融领域的四大核心风险:内容合规、模型算法、数据安全、网络安全,强调大模型的“黑箱”特性与幻觉现象可能带来误导与损失;并以OpenClaw为例,指出其高权限运行、海量数据依赖、持久记忆和插件生态等特征带来的多层次风险,如数据泄露、误操作、远程代码执行和供应链攻击等。面对挑战,作者提出三项应对路径:第一,稳健试点,明确应用边界与数据规范,同时强化员工培训,逐步开放试点场景;第二,健全技术防控体系,强化权限、身份、行为管理,实施全生命周期的安全评估与漏洞修复;第三,推动金融机构与科技企业、行业协会协作,建立联防处置机制、制定行业标准并共享风险信息。整体强调在把握机遇的同时,必须建立完善的合规评估与安全治理体系,以保障金融业务的稳定与安全。

🏷️ #金融智能体 #OpenClaw #安全合规 #数据安全 #风险治理

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📰 基金业大模型应用迎首个行业规范 中基协发布《基金经营机构大模型技术应用规范》

中基协发布的《基金经营机构大模型技术应用规范》成为基金行业首个针对大模型应用的团体标准,填补了行业空白,为基金经营机构在投资研究、合规风控、客户服务等场景的应用提供完整框架与规范,推动数字化转型和金融科技的高质量发展。该规范明确六大核心领域的技术与管理要求,覆盖基础设施、数据管理、模型服务、应用技术、安全管理、场景应用,提出从数据来源、处理到知识库建设的全流程管控,强调数据合规、隐私保护与分级脱敏;模型服务强调需求导向、资源与安全并重,提供本地化、云服务或外部算力的部署模式及严格的隔离与加密要求。在应用技术方面,规范聚焦提示词工程、RAG、智能体及组件库,规定智能体的核心能力与任务类型的标准化组件库建设;在安全管理方面,提出基础设施、数据、模型、业务四位一体的防护体系,以及输出审查、鲁棒性、访问控制等具体措施。警示行业在安全、合规前提下推进创新,并为中小机构降低门槛,提升服务能力,推动资产管理行业的数字化与高质量发展。下一步将持续推进落地执行,提升行业整体竞争力。

🏷️ #大模型 #基金规范 #安全管理 #数据治理 #应用场景

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📰 云南省出台8方面举措推进城市公共交通健康可持续发展_昆明信息港

云南省交通运输厅等多部门印发通知,推进城市公共交通健康可持续发展。措施聚焦八个方面:完善运营补贴与财政补贴补偿制度,将公共交通补贴纳入民生保障;加强财税金融支持,落实税收优惠,鼓励金融机构创新金融产品,利用地方债券和资本市场融资,推动保险产品开发;完善价格机制,明确补偿范围,结合成本、社会承受能力与财政补贴,建立动态调整机制,定制公交等进入政府指导价或市场调节价,远郊线路可考虑里程计价。优化线网与服务,提升覆盖广度与深度,发展定制公交、社区公交、旅游公交等特色服务,并推动与轨道、铁路、民航等衔接,提升换乘便利性。推广新能源与清洁能源车辆,推进智慧公交建设,应用大数据与人工智能实现线路设计、运力配置、路权保障等精准匹配,推动“大改小”“油改电”等提质增效的路径。为从业人员提供工资与社保监测调度、专用账户、健康体检与职业健康保护,开展技能培训与劳动竞赛,保障诉求表达与困难帮助;强化安全生产主体责任,建立风险分级管控与隐患治理机制,完善安全防护设施、车辆维护与驾驶员培训,确保运营安全。

🏷️ #公共交通 #财政补贴 #智慧公交 #新能源 #安全管理

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📰 金融领域人工智能的创新发展与安全治理框架构建

近年来金融领域人工智能快速发展,呈现从辅助工具向核心生产力转变的态势,同时带来技术、数据、业务与合规交织的综合性安全风险。文章首先梳理了 AI 在金融的应用场景扩展与趋势,强调以“基础模型+领域适配”为路径,通过本地化部署、强成本下降等驱动,实现专业化模型在信贷、投资、合规等核心环节的深度融合。随后分析主要风险:技术脆弱性、数据隐私与安全风险、以及责任边界的模糊。为应对挑战,提出“治理+技术”双轮驱动的系统性安全治理框架,强调顶层设计中的六大治理原则、跨部门治理委员会、分级风险评级与严格测试,并在技术端实现全生命周期安全、对抗性训练、隐私增强、零信任架构和严格的接口管理。最后强调各主体协同共治的重要性:监管、金融机构、科技公司、学术界及第三方服务机构共同构建安全、可信、可持续的金融人工智能生态,推动治理落地与创新并进。

🏷️ #金融AI #安全治理 #风控 #数据隐私 #协同共治

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📰 “龙虾”火出圈 券商纷纷自研AI智能体_中国经济网——国家经济门户

近期,AI智能体在金融行业的“自研”热潮持续升温,券商开始以OpenClaw等案例为标杆,推动内部员工使用的超级智能体研发。自研AI Agent须在强监管下实现深度业务适配、合规可控与全链路风险可追溯,强调安全内生于架构,确保对客户资产、公司业务及数据的严密保护。国元证券提出“旗鱼”本地向量嵌入与向量数据库结合的知识库方案,支持多AI Provider切换,确保敏感数据不出域,兼具公有云与私有化大模型接入能力,以提升数据安全与业务协同效率。行业普遍采用ReAct架构,立足证券行业特有规则与流程,对财富管理、投研、投行等核心业务实现定制化对接,优先解决合规、专业适配和全链路风险管控三大核心问题。专家指出,模型幻觉、风控误判等风险需通过提高准确率、日志留存与决策追溯等手段缓释;同时,算力、人才等难题也制约自研进程。未来需要在技术应用、治理体系与组织结构三方面形成协同,推动场景驱动、自主可控的发展路径,将AI真正融入决策、业务与创新流。

🏷️ #自研AI #证券行业 #合规 #安全内生 #风控

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📰 当所有人都在“养龙虾”,为何这次金融行业犹豫了?

本文围绕“OpenClaw”龙虾在AI热潮中的业界反应展开讨论。尽管AI领域涌现层出不穷的新故事,金融行业对新AI应用的态度却呈现明显分化:此前热潮期银行普遍表示积极跟进,但在OpenClaw等高权限、可能影响安全的智能体出现后,银行普遍选择观望甚至拒绝部署,原因在于安全与合规的底线。文章指出,金融机构需要在确保信息与交易安全、最小化数据暴露的前提下,逐步对低风险场景进行试点、再进行模型深度定制与私有化部署,建立完善的AI治理体系,逐步推广到非核心场景,最终再评估核心场景的落地可能性。总体来看,OpenClaw等智能体具备提升效率的潜力,但在金融行业要实现大规模落地,必须以严格的边界、可控权限和完整的安全治理为前提,且路径应是从低风险场景逐步向核心业务扩展。文章强调,目前龙虾虽红但尚未成熟,金融机构在安全可控前提下才愿继续探索其落地。

🏷️ #安全 #金融AI #落地路径 #治理体系 #边界控制

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📰 做好金融“五篇大文章”的AI答卷:蚂蚁数科以助力金融机构打造自主可控的AI大脑

文章聚焦蚂蚁数科在金融行业推动AI落地与自主可控大脑建设的实践经验。首先,强调自主可控的AI大脑是金融智能化的根本,通过Agentar-Fin-R1的“预训练+后训练”架构实现天生懂金融,银行可结合自身数据进行二次调优,宁波银行通过该平台将问答准确率提升至91%,推理深度提升到3-5跳,真正形成银行自有大脑。其次,智能体赋能普惠与养老金融,提出以“数字员工”模式降低门槛、提升覆盖面。上海银行实现金融对话即服务,长尾客群服务半径扩大、人均服务2000人、创收提升20%,实现了成本可控下的广覆盖与高效转化。最后,强调安全可信的治理,利用ZOLOZ等平台实现端云一体的防御,将Deepfake攻击率从10%降至4%,人真实性能保持在99.9%以上,推动数字金融从技术支撑走向增长引擎。总体来看,AI在金融业的应用正从辅助向核心流程转变,蚂蚁数科致力于以产业导向的落地方案实现高质量发展。

🏷️ #自主AI大脑 #智能体 #普惠金融 #数字银行 #安全防护

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📰 人工智能已成英国金融业关键连接组织

Finastra最新研究显示,英国金融服务行业仅1%未使用人工智能,全球范围内也仅2%完全不使用AI。AI已成为金融业的‘连接组织’,不再局限于后台自动化,而是在实时欺诈检测、个性化产品推荐与智能承保等场景落地,推动数据与服务的整合。预计2026年AI相关安全与云计算支出将持续增长,安全支出平均提升40%。
当前金融公司正在运行的AI应用包括风险管理与欺诈检测71%、数据分析与报告71%、客户服务与支持69%、文档智能管理69%。未来一年重点是AI驱动个性化、工作流程自动化与AI模型治理。AI也推动其他技术投资,90%计划投资现代化,其中29%将云技术列为优先。

🏷️ #连接组织 #云计算投资 #安全支出增长 #个性化服务

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📰 AI时代网络威胁激增,政策技术双轮驱动进一步筑牢安全屏障

自2025年以来,人工智能技术迅速发展,成为推动经济社会发展的核心引擎。然而,技术的滥用也带来了新的安全威胁,尤其是生成式AI的应用使得网络攻击呈现自动化和规模化的特征。AI生成的虚假内容和自主攻击的智能体化使得传统的网络安全防御体系面临严峻挑战,亟需构建适应新时代的网络安全治理体系。

为了应对这些挑战,我国通过完善法律框架和技术创新,建立了多层次的网络安全防线。新修订的《网络安全法》将人工智能安全纳入监管体系,强化了对AI技术的研发和安全监管。同时,针对AI生成内容的政策也相继出台,旨在遏制虚假信息的传播。技术防御创新成为安全治理的核心支撑,行业内普遍认同“用AI对抗AI”的理念。

展望未来,“AI+安全”将朝着技术自主化、场景深度化和生态协同化三大方向演进。安全大模型和智能体将成为关键,推动安全防护的自动化。同时,针对特定场景的定制化AI安全解决方案也将不断研发。通过多方协同共享的发展格局,推动网络安全产业的高质量发展,确保数字经济的安全与稳定。

🏷️ #人工智能 #网络安全 #技术创新 #法律法规 #安全防护

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📰 信通院发布《人工智能安全治理研究报告(2025年)》

人工智能技术正在引领新一轮科技革命,推动经济社会发展格局的深度重塑。国务院于2025年发布的意见,旨在推动人工智能的普及应用与深度融合,形成以创新带动应用、以应用促进创新的良性发展模式。然而,技术的快速发展也带来了安全风险,必须将安全内核嵌入发展飞轮,以实现高质量和可持续发展。

中国信息通信研究院发布的《人工智能安全治理研究报告(2025年)》分析了全球人工智能安全治理的趋势,提出了“两横三纵”的安全治理产业实践框架。报告强调,人工智能技术的应用风险不断演化,需建立动态的安全观。同时,全球各方正在通过多种措施推进安全治理的务实行动,形成有效的治理体系。

报告还指出,人工智能产业面临技术、应用、管理等多重挑战,亟需构建系统性的安全治理框架。通过加强多元共治,汇聚治理力量,推动各行业探索安全治理实践方案,确保人工智能技术的安全与可靠性,促进产业的健康发展。

🏷️ #人工智能 #安全治理 #技术发展 #产业变革 #风险管理

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📰 数据安全管理迈入标准化时代

2025年12月29日,中国银行保险资产管理业协会发布了《保险资产管理行业数据分类分级指南》,标志着我国保险资产管理行业在数据标准化建设与安全管理方面的重要进展。该指南自2026年1月1日起实施,旨在为行业提供统一的规范与操作框架,以应对行业面临的多重挑战,如监管合规要求趋严和数据泄露风险加剧。

保险资产管理行业的特点使得传统的数据安全管理体系难以适应其复杂的业务场景,因此亟需建立精细化的数据分类分级体系。此次指南的编制由多家代表性机构共同完成,经过多轮优化,确保其科学性、实用性与可操作性。指南内容涵盖数据分类分级的原则、方法、具体规则及实施步骤,适用于保险资产管理机构的数据管理。

通过建立适配行业的分类分级标准,指南将帮助机构准确识别数据安全级别,强化数据保护,提升数据治理与安全利用能力,从而为保险资产管理行业的高质量发展提供有力支撑。此举不仅有助于提升行业整体的数据安全水平,也为未来的行业发展奠定了基础。

🏷️ #保险资产管理 #数据分类 #安全管理 #行业标准 #高质量发展

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📰 推广速度低于预期,金融机构碰上AI为什么不敢用?

在第22届中国国际金融论坛上,东软集团的刘锐指出,AI原生概念的兴起强调了将人工智能整合到企业核心业务中的重要性。他认为,尽管AI在各个领域迅速发展,但目前大多数企业仍处于AI应用的初期阶段,规模化部署的比例低,许多公司仍困于试点阶段,未能实现真正的转型。要实现AI原生,企业需要重构业务架构,这对现有系统是一个巨大的挑战。

金融行业在应用AI时面临诸多障碍,尤其是安全性问题。中国银行的李礼辉提出,AI在金融领域的应用存在安全风险、技术缺陷和解释性难题。复杂的AI模型缺乏透明度,难以满足金融行业对监管的严格要求。此外,数据治理问题也成为AI部署的主要障碍,许多金融机构在数据治理方面相对薄弱,导致无法高效利用数据进行AI训练。

在此背景下,专家们呼吁企业采取渐进式探索的策略,以应对技术的快速迭代和不断变化的市场需求。同时,也需要重视数据治理,将其与AI部署相结合,以构建一个可控的智能化治理体系,确保安全性与合规性。只有在治理与AI相辅相成的基础上,才能真正释放数据的价值,推动金融行业的健康发展。

🏷️ #AI原生 #金融行业 #数据治理 #安全性 #技术挑战

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📰 江苏人保财险:“一楼一策”精准施策 筑牢办公楼宇安全防线_新华网江苏频道

为落实安全生产“六化”要求,江苏人保财险积极探索建筑物风险管理长效机制,推行“一楼一档”“一楼一策”精细化管理模式,开展消防安全“除险清患”专项行动,提升办公职场大楼的安全风险防范能力。各级机构联动,全面巡查辖区内所有楼宇,指导管理单位编制安全管理细则,强化安全责任意识,推动常态化管理,夯实火灾防范能力。

江苏人保财险特邀中盛国际保险经纪有限公司的风控专家团队,对126家办公楼宇开展全方位安全“体检”。聚焦消防设施、消防通道等突出问题,推动整改,提升消防安全治理水平,防范高层建筑火灾事故。2025年,公司将启动办公职场安全评估整治行动,建立详细台账,分类施策整改隐患,确保隐患整改不留死角。

未来,江苏人保财险将深化安全生产“六化”建设,压实安全生产责任,以标准化、规范化、精细化管理提升安全生产质效,督促各办公楼宇落实主体责任,织密安全防线,为地方经济社会发展保驾护航。

🏷️ #安全生产 #风险管理 #消防安全 #隐患整改 #江苏人保

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📰 上海银行副行长胡德斌:关于银行智能应用与安全韧性协同发展的思考

随着人工智能技术的迅猛发展,智能应用正在深度嵌入银行的核心业务,包括智能客服、信贷风控和反欺诈等。这为银行提升效率、降低成本提供了新机遇,但也带来了安全韧性不足的问题。智能应用的风险特点日益明显,如数据泄露和模型偏见,创新速度与安全强度的失衡使得传统防御体系难以适应,导致业务连续性受到威胁。

要应对这些挑战,银行需要建立智能应用与安全韧性的协同机制,强调风险防控和业务持续性的动态平衡。通过战略、制度和技术的多维驱动,实现主动防御与合规治理,确保银行在数字时代的稳健运营。同时,加强安全文化建设和智能安全意识培训,以提升全员的风险识别能力,并建立动态适应的安全管控模式,确保安全与业务发展的有效结合。

未来,智能应用与安全韧性的协同发展将推动金融体系的全面演进,推动从内部协同向生态协同的转变,确保技术的全面智能化与体系化建设,共同实现安全与创新的共生共荣。通过建立高效的风险控制体系,银行能够赢得市场信任,同时为国家数字经济的安全屏障提供支持。

🏷️ #智能应用 #安全韧性 #风险防控 #合规治理 #数字化转型

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📰 “AI in ALL”,陆控获评信通院“金信通”金融科技创新应用“智领”案例

陆控(NYSE LU,6623.HK)积极践行“AI in All”战略,专注于提升人工智能在客户服务中的应用。近期,该公司与平安科技合作推出了《基于大语言模型重塑普惠金融客户智能化服务新体验》项目,该项目在众多参选案例中脱颖而出,获得“金融科技创新应用‘智领’案例”称号。

该项目有效解决了智能客服领域的三大痛点,包括复杂问题识别不足、情绪感知能力欠缺和个性化服务不足。通过整合高效响应与情感共鸣的双重驱动,陆控在智能客服解决率上提升了2个百分点,客户满意度也从80%提高至85%。

项目中,智能客服3.0将小模型与大模型相结合,构建了高效的技术架构,同时利用CRM数据中台和智能知识库等资源,提升复杂意图理解的准确率至92%。陆控还重视AI安全治理,确保人工智能应用的安全与合规,推动金融科技的高质量发展。

🏷️ #人工智能 #金融科技 #智能客服 #客户满意度 #安全治理

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📰 “磐石行动”三连冠 陆控构筑数字金融安全底座

近日,在“铸网2025”暨“磐石行动”总结大会上,上海陆金所信息科技股份有限公司等企业连续第三次获得“优秀蓝方队伍”,形成沪上信息安全的“铁三角”。“磐石行动”作为上海市的网络安全品牌活动,已成功举办五年,吸引了来自全国的58支攻击队伍和187支防守队伍,参与人数近4000人,展示了网络安全实战能力。

2025年赛事新增了AI深度伪造和供应链渗透等前沿攻击场景,吸引了支付宝、小红书等数百家企业参与。陆控作为金融科技企业代表,因其防御体系契合行业需求,连续三年入围“优秀蓝方队伍”。此外,陆控在多个网络安全竞赛中表现优异,推动了金融科技企业的安全标准提升。

陆控深入推进“AI in All”战略,重塑融资服务业务价值链,构建了灵活的AI架构和算力集群,并积累了PB级行业知识。公司还重视AI安全治理,构建了安全治理体系,确保人工智能应用的安全性。自研的安全自动化运营平台实现了事件的快速响应和处置,为核心业务的安全稳定提供了保障。

🏷️ #网络安全 #人工智能 #金融科技 #攻防活动 #安全治理

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📰 【安全检查】加区公安局治安管理大队开展金融行业安全检查工作

为确保金融秩序稳定和群众财产安全,加格达奇区公安局治安管理大队近期开展了金融行业安全检查工作。民警通过实地查看、查阅资料和询问交流等方式,重点检查了银行网点的监控设备、紧急报警装置及消防设施的运行情况。检查中发现的问题,民警及时提出整改意见,并下发整改通知书,明确整改要求和时间,督促相关负责人落实责任,确保安全隐患得到及时消除。

未来,区公安局将持续加强对银行网点的安全检查力度,定期开展“回头看”工作,确保整改措施得到落实。通过这些措施,公安局希望能够全力保护群众的财产安全,维护金融环境的稳定,确保每位群众的“钱袋子”都能够安然无恙。金融安全工作是维护社会和谐的重要一环,区公安局将继续努力,提升金融安全管理水平。

🏷️ #金融安全 #安全检查 #群众财产 #整改措施 #加格达奇区

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