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📰 银联、网联参与！银行业首个行业级“数据分类分级”大模型发布-移动支付网
此次在京召开的数据分类分级人工智能大模型暨高质量数据集建设成果交流发布会聚焦金融数据治理难题。人民银行副行长邹澜出席，发改、数据局、银行及金融基础设施单位代表参会，围绕标准理解不一、执行尺度不齐、自动化水平不足等痛点开展讨论。大模型由工商银行、农业银行、中国银行、建设银行、邮储银行等头部机构协同攻关，遵循共建、共享、共用、共治原则，凝练经验转化为中小金融机构可用的通用自动化工具，支持本地部署与在线MaaS服务，提升数据分类分级效率与一致性。在安全与合规方面，发布会强调通过协议约束、合规审查、数据脱敏、标注、权限控管等措施，确保数据采集、模型训练、部署运行安全。通过这些机制，建立可追溯治理，提升行业对大模型应用信心，推动合规创新与高质量数据集建设的可复制性。
🏷️ #数据分级 #大模型 #金融科技 #合规安全
🔗 原文链接
📰 银联、网联参与！银行业首个行业级“数据分类分级”大模型发布-移动支付网
此次在京召开的数据分类分级人工智能大模型暨高质量数据集建设成果交流发布会聚焦金融数据治理难题。人民银行副行长邹澜出席，发改、数据局、银行及金融基础设施单位代表参会，围绕标准理解不一、执行尺度不齐、自动化水平不足等痛点开展讨论。大模型由工商银行、农业银行、中国银行、建设银行、邮储银行等头部机构协同攻关，遵循共建、共享、共用、共治原则，凝练经验转化为中小金融机构可用的通用自动化工具，支持本地部署与在线MaaS服务，提升数据分类分级效率与一致性。在安全与合规方面，发布会强调通过协议约束、合规审查、数据脱敏、标注、权限控管等措施，确保数据采集、模型训练、部署运行安全。通过这些机制，建立可追溯治理，提升行业对大模型应用信心，推动合规创新与高质量数据集建设的可复制性。
🏷️ #数据分级 #大模型 #金融科技 #合规安全
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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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📰 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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📰 大模型如何赋能基金公司投研、风控？行业首个应用规范来了！
本次发布的《基金经营机构大模型技术应用规范》正式落地，标志着资管行业在大模型应用上进入体系化规划与规范化落地的新阶段。规范围绕六层级参考框架（基础设施、数据管理、模型服务、应用技术、安全管理、场景应用）构建全链条治理，明确了数据全生命周期的采集、处理与知识库建设要求，强调数据脱敏、合规授权以及高质量数据支撑的重要性。在安全方面，提出基础设施、数据、模型、业务四维防护，建立内容审查、身份认证与审计机制等多层防护，确保投资者信息安全与市场稳定。文章还指出七大落地场景（投资研究、合规风控、市场营销、客户服务、运营管理、效率办公、研发编程）以及模型选型、部署与微调等全生命周期的具体要求，强调本地化部署在高敏感场景中的必要性。业内解读认为，该规范以“安全护栏”与“创新路标”为核心，旨在降低研发成本、提升应用效果，并推动行业统一接口与评测标准，促进资管领域大模型的合规、稳健应用，从而提升服务水平、保护投资者权益。
🏷️ #大模型 #资管规范 #数据安全 #合规风控 #场景应用
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📰 大模型如何赋能基金公司投研、风控？行业首个应用规范来了！
本次发布的《基金经营机构大模型技术应用规范》正式落地，标志着资管行业在大模型应用上进入体系化规划与规范化落地的新阶段。规范围绕六层级参考框架（基础设施、数据管理、模型服务、应用技术、安全管理、场景应用）构建全链条治理，明确了数据全生命周期的采集、处理与知识库建设要求，强调数据脱敏、合规授权以及高质量数据支撑的重要性。在安全方面，提出基础设施、数据、模型、业务四维防护，建立内容审查、身份认证与审计机制等多层防护，确保投资者信息安全与市场稳定。文章还指出七大落地场景（投资研究、合规风控、市场营销、客户服务、运营管理、效率办公、研发编程）以及模型选型、部署与微调等全生命周期的具体要求，强调本地化部署在高敏感场景中的必要性。业内解读认为，该规范以“安全护栏”与“创新路标”为核心，旨在降低研发成本、提升应用效果，并推动行业统一接口与评测标准，促进资管领域大模型的合规、稳健应用，从而提升服务水平、保护投资者权益。
🏷️ #大模型 #资管规范 #数据安全 #合规风控 #场景应用
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📰 安全、高效两手抓，天翼云护航金融企业“养虾”|界面新闻
近期，全民掀起“养龙虾”热潮。爆火的智能体OpenClaw堪称“数字员工”，不仅能与用户对话，还可以自主执行整理邮件、安排日程、管理社交账号等复杂任务，其便捷高效的特性迅速获得了企业用户的关注。然而，对于安全性要求高、合规标准严格的金融行业而言，OpenClaw自主决策带来的不可控，加之数据泄漏、越权操作等潜在隐患，使得企业在引入时格外谨慎。同时，部署繁琐、算力不足等问题，也成为金融企业“养虾”路上的主要瓶颈。某基金公司长期依托大模型进行公开市场投标分析、量化策略回测、热点追踪等工作，OpenClaw所具备的自主执行与智能分析能力，恰契合其提升投研效率、抢占市场先机的需求。作为云服务国家队，天翼云助力该基金公司在保障数据安全与灵活使用的前提下，快速上线OpenClaw能力，打造了金融行业AI智能体落地的新标杆。金融级需求与“养虾”的现实矛盾金融行业对数据安全的要求极为严苛，敏感投资策略、历史模型及市场数据是基金公司的核心资产，直接关系到投资决策的安全性与企业核心竞争力。传统云服务难以满足金融级的数据隔离和全链路安全防护需求，企业若采用常规方式部署OpenClaw，存在一定风险，需确保数据在云端处理时，满足安全规范及等保合规的双重要求。该客户多年来积累了海量本地化策略数据和历史模型，构建了完善的投研数据体系，但缺乏高效、安全的对接机制，难以将本地数据与云上OpenClaw能力无缝融合，易形成数据孤岛，制约投研分析效率。基金市场变化瞬息万变，投研分析需实时跟进市场动态、捕捉投资机会。如使用传统IT部署方式接入OpenClaw，周期较长，无法满足该公司快速上线AI能力、及时支撑投研业务的需求，不利于快速响应市场变化、抢占投资先机。此外，金融行业对成本核算的精确性要求严格，同时投研业务存在明显的波动性，而传统云服务的固定计费模式无法适配这种波动，会造成资源闲置或成本浪费，难以实现精细化成本控制。云端破局，兼顾安全与高效面对该客户的核心痛点，天翼云联合上海电信快速响应，立足金融行业特性，提供AI云电脑解决方案，通过预配置的金融行业专属云电脑镜像，支持一键启动OpenClaw，配合金融级权限管理，实现投研团队即开即用。在数据安全方面，天翼云采用“云下本地策略数据+云上AI处理”的混合架构，通过硬件级加密与金融级安全沙箱技术，确保策略数据全程在本地处理不外传，仅将加密后的分析结果上传至云环境。该方案既满足金融行业数据不出域，也符合等保三级认证要求。同时，天翼云构建了基于API网关的端到端加密数据通道，实现本地策略数据库与云上OpenClaw的自动化安全对接，支持策略数据实时同步（延迟控制在500毫秒以内），有效解决数据孤岛问题，并通过动态脱敏技术保障敏感信息安全。在成本与资源调度方面，天翼云创新推出“基础资源包+弹性算力”的阶梯计费模式，客户可按需选择。基础包覆盖日常分析需求，弹性算力用于策略回测高峰，实现算力资源按需调度。与传统计费模式相比，该模式可降低30%以上的资源闲置成本。在天翼云的助力下，该客户部署周期从3个月压缩至2分钟，并能够及时捕捉市场热点与投资机会，快速响应市场变化与投研需求。该项目更为同类公司安全、快速使用OpenClaw，提供了可借鉴的经验，助力金融行业从AI尝鲜走向AI实用。金融数字化转型，是技术与业务的深度融合，更需要以安全与效率的平衡为前提。未来，天翼云将继续深耕行业场景，以科技创新为核心引擎、以优质产品为坚实支撑，协助更多客户在AI浪潮中行稳致远，为金融行业高质量发展贡献更多智慧与力量。（免责声明：本文为本网站出于传播商业信息之目的进行转载发布，不代表本网站的观点及立场。本文所涉文、图、音视频等资料之一切权力和法律责任归材料提供方所有和承担。本网站对此咨询文字、图片等所有信息的真实性不作任何保证或承诺，亦不构成任何购买、投资等建议，据此操作者风险自担。）Page 2
🏷️ #金融科技 #云计算 #数据安全 #AI应用 #成本优化
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📰 安全、高效两手抓，天翼云护航金融企业“养虾”|界面新闻
近期，全民掀起“养龙虾”热潮。爆火的智能体OpenClaw堪称“数字员工”，不仅能与用户对话，还可以自主执行整理邮件、安排日程、管理社交账号等复杂任务，其便捷高效的特性迅速获得了企业用户的关注。然而，对于安全性要求高、合规标准严格的金融行业而言，OpenClaw自主决策带来的不可控，加之数据泄漏、越权操作等潜在隐患，使得企业在引入时格外谨慎。同时，部署繁琐、算力不足等问题，也成为金融企业“养虾”路上的主要瓶颈。某基金公司长期依托大模型进行公开市场投标分析、量化策略回测、热点追踪等工作，OpenClaw所具备的自主执行与智能分析能力，恰契合其提升投研效率、抢占市场先机的需求。作为云服务国家队，天翼云助力该基金公司在保障数据安全与灵活使用的前提下，快速上线OpenClaw能力，打造了金融行业AI智能体落地的新标杆。金融级需求与“养虾”的现实矛盾金融行业对数据安全的要求极为严苛，敏感投资策略、历史模型及市场数据是基金公司的核心资产，直接关系到投资决策的安全性与企业核心竞争力。传统云服务难以满足金融级的数据隔离和全链路安全防护需求，企业若采用常规方式部署OpenClaw，存在一定风险，需确保数据在云端处理时，满足安全规范及等保合规的双重要求。该客户多年来积累了海量本地化策略数据和历史模型，构建了完善的投研数据体系，但缺乏高效、安全的对接机制，难以将本地数据与云上OpenClaw能力无缝融合，易形成数据孤岛，制约投研分析效率。基金市场变化瞬息万变，投研分析需实时跟进市场动态、捕捉投资机会。如使用传统IT部署方式接入OpenClaw，周期较长，无法满足该公司快速上线AI能力、及时支撑投研业务的需求，不利于快速响应市场变化、抢占投资先机。此外，金融行业对成本核算的精确性要求严格，同时投研业务存在明显的波动性，而传统云服务的固定计费模式无法适配这种波动，会造成资源闲置或成本浪费，难以实现精细化成本控制。云端破局，兼顾安全与高效面对该客户的核心痛点，天翼云联合上海电信快速响应，立足金融行业特性，提供AI云电脑解决方案，通过预配置的金融行业专属云电脑镜像，支持一键启动OpenClaw，配合金融级权限管理，实现投研团队即开即用。在数据安全方面，天翼云采用“云下本地策略数据+云上AI处理”的混合架构，通过硬件级加密与金融级安全沙箱技术，确保策略数据全程在本地处理不外传，仅将加密后的分析结果上传至云环境。该方案既满足金融行业数据不出域，也符合等保三级认证要求。同时，天翼云构建了基于API网关的端到端加密数据通道，实现本地策略数据库与云上OpenClaw的自动化安全对接，支持策略数据实时同步（延迟控制在500毫秒以内），有效解决数据孤岛问题，并通过动态脱敏技术保障敏感信息安全。在成本与资源调度方面，天翼云创新推出“基础资源包+弹性算力”的阶梯计费模式，客户可按需选择。基础包覆盖日常分析需求，弹性算力用于策略回测高峰，实现算力资源按需调度。与传统计费模式相比，该模式可降低30%以上的资源闲置成本。在天翼云的助力下，该客户部署周期从3个月压缩至2分钟，并能够及时捕捉市场热点与投资机会，快速响应市场变化与投研需求。该项目更为同类公司安全、快速使用OpenClaw，提供了可借鉴的经验，助力金融行业从AI尝鲜走向AI实用。金融数字化转型，是技术与业务的深度融合，更需要以安全与效率的平衡为前提。未来，天翼云将继续深耕行业场景，以科技创新为核心引擎、以优质产品为坚实支撑，协助更多客户在AI浪潮中行稳致远，为金融行业高质量发展贡献更多智慧与力量。（免责声明：本文为本网站出于传播商业信息之目的进行转载发布，不代表本网站的观点及立场。本文所涉文、图、音视频等资料之一切权力和法律责任归材料提供方所有和承担。本网站对此咨询文字、图片等所有信息的真实性不作任何保证或承诺，亦不构成任何购买、投资等建议，据此操作者风险自担。）Page 2
🏷️ #金融科技 #云计算 #数据安全 #AI应用 #成本优化
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📰 拒绝“裸奔”与“空谈”——中小银行AI效能提升的务实路径与合规边界_中国电子银行网
进入2026年，人工智能已从银行业的概念阶段落地为可执行、可量化的生产力。网商银行通过AI协同建模将信贷决策一致率提升至90%，交通银行青岛分行用大模型将尽职调查报告生成时间缩至10秒。这些实践展示了AI在提升效率、风险管控和客户体验上的潜力，但对多数中小银行而言，高额投入、缺乏人才、复杂架构使前沿应用望而却步。中小银行应立足自身资源、客群与监管环境，走“轻应用、强落地、守合规”的路径，避免盲目跟风比拼底层模型。要以成熟、低成本、易落地的AI工具赋能一线、减员增效。为实现提效， AI可帮助解放客户经理，让其从“埋头写报告”转向“用心服务”：通过语音转写、脱敏处理和合规AI工具，自动生成调查初稿，显著缩短撰写时间、提升规范性，并让人员更专注于风控与拓展。AI还可塑造更贴近客户的人机协同，AI负责数据化、标准化工作，人工维持情感沟通与关系维护，确保信任与温度。与此同时，必须严格守住三条数据安全底线：避免数据裸奔，确保敏感信息离线或脱敏后才进入AI；警惕算法幻觉，AI输出仅作辅助，最终决策由人工把关；防范暗箱操作，建立可追溯、可解释的流程与留痕机制，确保全链条透明。总体而言，AI对中小银行的意义在于“武装人、赋能业务”，通过人机协同实现降本增效、提质增效，关键在于安全、合规与实用的结合，使零售业务走出高成本、高风险的泥潭，走向可持续的高质量发展。
🏷️ #AI银行 #中小银行 #数据安全 #合规 # 人机协同
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📰 拒绝“裸奔”与“空谈”——中小银行AI效能提升的务实路径与合规边界_中国电子银行网
进入2026年，人工智能已从银行业的概念阶段落地为可执行、可量化的生产力。网商银行通过AI协同建模将信贷决策一致率提升至90%，交通银行青岛分行用大模型将尽职调查报告生成时间缩至10秒。这些实践展示了AI在提升效率、风险管控和客户体验上的潜力，但对多数中小银行而言，高额投入、缺乏人才、复杂架构使前沿应用望而却步。中小银行应立足自身资源、客群与监管环境，走“轻应用、强落地、守合规”的路径，避免盲目跟风比拼底层模型。要以成熟、低成本、易落地的AI工具赋能一线、减员增效。为实现提效， AI可帮助解放客户经理，让其从“埋头写报告”转向“用心服务”：通过语音转写、脱敏处理和合规AI工具，自动生成调查初稿，显著缩短撰写时间、提升规范性，并让人员更专注于风控与拓展。AI还可塑造更贴近客户的人机协同，AI负责数据化、标准化工作，人工维持情感沟通与关系维护，确保信任与温度。与此同时，必须严格守住三条数据安全底线：避免数据裸奔，确保敏感信息离线或脱敏后才进入AI；警惕算法幻觉，AI输出仅作辅助，最终决策由人工把关；防范暗箱操作，建立可追溯、可解释的流程与留痕机制，确保全链条透明。总体而言，AI对中小银行的意义在于“武装人、赋能业务”，通过人机协同实现降本增效、提质增效，关键在于安全、合规与实用的结合，使零售业务走出高成本、高风险的泥潭，走向可持续的高质量发展。
🏷️ #AI银行 #中小银行 #数据安全 #合规 # 人机协同
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📰 银行为何不碰“龙虾”_京报网
文章聚焦银行业对“龙虾”智能体的谨慎态度。尽管数字化与智能化是金融行业转型方向，银行普遍在全行层面未部署该工具，内部也发出风险提示与自查，明确将其设为内网接入禁区与红线。核心原因在于金融行业对安全合规的极致要求：龙虾的高系统权限特性可能成为银行核心系统的潜在后门，若接入内网将带来重大安全与信任风险。近年金融领域网络攻击、数据泄露频发，全球勒索软件攻击增加，单次损失甚巨，监管处罚案例也时有发生，漏洞易成为窃取数据或操控交易的切入点。另一方面，责任边界与合规标准未清晰界定，是银行不敢触碰的深层因素。智能体虽具自主执行性，但在风控、数据使用、模型治理等方面缺乏统一规范，误判或违规操作的责任归属不明。银行并非排斥AI，而是在低风险场景尝试应用以提升效率，同时推动监管层面制定清晰标准，建立全流程的数据安全体系与治理框架，确保技术创新服务业务而非置核心系统于风险之中。金融科技发展应以不牺牲安全为前提，银行将以审慎态度推进数字化转型，合规与安全底线不可逾越。无论如何，金融AI落地需在确保数据脱敏、加密等边界清晰、责任分明的前提下，逐步实现对业务的正向赋能。
🏷️ #金融AI #数据安全 #合规治理 #金融安全 #数字化转型
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📰 银行为何不碰“龙虾”_京报网
文章聚焦银行业对“龙虾”智能体的谨慎态度。尽管数字化与智能化是金融行业转型方向，银行普遍在全行层面未部署该工具，内部也发出风险提示与自查，明确将其设为内网接入禁区与红线。核心原因在于金融行业对安全合规的极致要求：龙虾的高系统权限特性可能成为银行核心系统的潜在后门，若接入内网将带来重大安全与信任风险。近年金融领域网络攻击、数据泄露频发，全球勒索软件攻击增加，单次损失甚巨，监管处罚案例也时有发生，漏洞易成为窃取数据或操控交易的切入点。另一方面，责任边界与合规标准未清晰界定，是银行不敢触碰的深层因素。智能体虽具自主执行性，但在风控、数据使用、模型治理等方面缺乏统一规范，误判或违规操作的责任归属不明。银行并非排斥AI，而是在低风险场景尝试应用以提升效率，同时推动监管层面制定清晰标准，建立全流程的数据安全体系与治理框架，确保技术创新服务业务而非置核心系统于风险之中。金融科技发展应以不牺牲安全为前提，银行将以审慎态度推进数字化转型，合规与安全底线不可逾越。无论如何，金融AI落地需在确保数据脱敏、加密等边界清晰、责任分明的前提下，逐步实现对业务的正向赋能。
🏷️ #金融AI #数据安全 #合规治理 #金融安全 #数字化转型
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📰 银行为何不碰“龙虾”_中国经济网——国家经济门户
本篇通过对“养龙虾”在网络热度与银行业安全合规之间矛盾的分析，指出金融行业对安全与隐私的极致要求决定了银行业对新技术的审慎态度。尽管人工智能与数字化转型是大势所趋，但“龙虾”所带来的高权限默认配置可能成为银行系统的潜在后门，带来数据泄露、账户被接管等严重后果，因此多家银行在内网接入、风险边界及业务场景上设定严格限制，强调合规治理与风险可控的重要性。文章还提到，当前金融领域尚缺统一规范，模型管理、数据使用与追责机制尚不完善，导致对新技术的风险认定与治理存在不确定性。与此同时，银行并非反对技术应用，而是在低风险场景推广智能化应用，如智能客服、文件检索等，以提升效率与服务质量，同时等待监管与行业共识的完善，确保在不牺牲安全的前提下释放数字化动能。总体而言，行业的共识是：金融AI落地必须审慎，建立全流程数据安全体系，强化模型治理与数据脱敏，加速但不冒险地推进创新，以维护金融稳定与消费者利益。
🏷️ #金融安全 #人工智能 #风险合规 #数据治理 #数字化
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📰 银行为何不碰“龙虾”_中国经济网——国家经济门户
本篇通过对“养龙虾”在网络热度与银行业安全合规之间矛盾的分析，指出金融行业对安全与隐私的极致要求决定了银行业对新技术的审慎态度。尽管人工智能与数字化转型是大势所趋，但“龙虾”所带来的高权限默认配置可能成为银行系统的潜在后门，带来数据泄露、账户被接管等严重后果，因此多家银行在内网接入、风险边界及业务场景上设定严格限制，强调合规治理与风险可控的重要性。文章还提到，当前金融领域尚缺统一规范，模型管理、数据使用与追责机制尚不完善，导致对新技术的风险认定与治理存在不确定性。与此同时，银行并非反对技术应用，而是在低风险场景推广智能化应用，如智能客服、文件检索等，以提升效率与服务质量，同时等待监管与行业共识的完善，确保在不牺牲安全的前提下释放数字化动能。总体而言，行业的共识是：金融AI落地必须审慎，建立全流程数据安全体系，强化模型治理与数据脱敏，加速但不冒险地推进创新，以维护金融稳定与消费者利益。
🏷️ #金融安全 #人工智能 #风险合规 #数据治理 #数字化
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📰 银行为何不碰“龙虾”
银行业对“龙虾”这类智能体保持审慎，表面看似拒绝技术创新，实则是基于金融行业的高安全性和强合规要求所作的理性权衡。文章指出，龙虾默认高权限、若进入内网可能成为银行系统的后门，与银行的安全红线天然冲突。近年来金融领域网络攻击、数据泄露事件频发，全球勒索软件攻击上升，国内监管对系统漏洞、数据治理不严等问题屡有处罚，信息泄露和违规调用数据等都直接威胁金融安全，因此银行对这类工具的内网接入设定了严格禁区。除了显性漏洞，责任边界模糊、合规标准缺失也是主要原因。当前金融AI应用尚无统一规范，模型管理、数据使用、风险追责等环节缺乏指引，风险数据亦显示金融诈骗、算法失误等问题日益突出，提升了声誉与合规风险。银行并非拒绝AI，而是在低风险场景尝试应用，如智能客服、政策检索、会议纪要生成等，以提升效率。金融管理部门强调要稳妥推进AI应用，释放数字化动能，信号是银行要在创新与风险之间保持平衡。行业共识是金融AI落地需深度改造模型、建立全流程数据安全体系、使用脱敏与加密等技术划定数据边界、完善治理体系，确保数据安全与责任明确，才能让创新服务于业务发展。综上，银行将龙虾视为潜在风险点，不盲目跟风，但不否定技术的长期价值，强调在安全底线与合规前提下推动数字化转型。
🏷️ #金融安全 #人工智能 #合规 #数据边界 #数字化
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📰 银行为何不碰“龙虾”
银行业对“龙虾”这类智能体保持审慎，表面看似拒绝技术创新，实则是基于金融行业的高安全性和强合规要求所作的理性权衡。文章指出，龙虾默认高权限、若进入内网可能成为银行系统的后门，与银行的安全红线天然冲突。近年来金融领域网络攻击、数据泄露事件频发，全球勒索软件攻击上升，国内监管对系统漏洞、数据治理不严等问题屡有处罚，信息泄露和违规调用数据等都直接威胁金融安全，因此银行对这类工具的内网接入设定了严格禁区。除了显性漏洞，责任边界模糊、合规标准缺失也是主要原因。当前金融AI应用尚无统一规范，模型管理、数据使用、风险追责等环节缺乏指引，风险数据亦显示金融诈骗、算法失误等问题日益突出，提升了声誉与合规风险。银行并非拒绝AI，而是在低风险场景尝试应用，如智能客服、政策检索、会议纪要生成等，以提升效率。金融管理部门强调要稳妥推进AI应用，释放数字化动能，信号是银行要在创新与风险之间保持平衡。行业共识是金融AI落地需深度改造模型、建立全流程数据安全体系、使用脱敏与加密等技术划定数据边界、完善治理体系，确保数据安全与责任明确，才能让创新服务于业务发展。综上，银行将龙虾视为潜在风险点，不盲目跟风，但不否定技术的长期价值，强调在安全底线与合规前提下推动数字化转型。
🏷️ #金融安全 #人工智能 #合规 #数据边界 #数字化
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📰 “养龙虾”，银行业拒绝“跟风”？
近期，开源AI智能体OpenClaw因红色龙虾图标而被关注，本地化部署被称为“养龙虾”。该智能体具自主执行复杂任务、在本地完成文件管理、邮件收发、数据处理等能力，因部署灵活性受到追捧。但银行业对其态度较为谨慎，尚无全行层面部署，内部也有风险提醒与自查，禁止在内网接入或从事自建部署，以确保金融数据安全与合规。专家指出OpenClaw默认高权限与弱安全配置易被利用，可能成为窃取数据或操控交易的风险点，与金融行业的高安全要求冲突。相关部门也发布六要六不要的建议，强调金融交易场景的错误交易或账户被接管风险，以及合规与责任边界模糊的问题。总体来看，银行业对AI智能体的应用并非否定，而是强调分阶段、低风险场景的小范围验证，并在数据脱敏、加密与治理体系完善的前提下逐步推进。2026年人民银行也提出深化业技融合、安全有序推进人工智能应用的目标，当前已有客服辅助、政策查找、纪要生成等低风险场景落地，未来需在小范围验证与治理完善后再扩展到核心业务。
🏷️ #AI安全 #银行合规 #OpenClaw #养龙虾 #数据脱敏
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📰 “养龙虾”，银行业拒绝“跟风”？
近期，开源AI智能体OpenClaw因红色龙虾图标而被关注，本地化部署被称为“养龙虾”。该智能体具自主执行复杂任务、在本地完成文件管理、邮件收发、数据处理等能力，因部署灵活性受到追捧。但银行业对其态度较为谨慎，尚无全行层面部署，内部也有风险提醒与自查，禁止在内网接入或从事自建部署，以确保金融数据安全与合规。专家指出OpenClaw默认高权限与弱安全配置易被利用，可能成为窃取数据或操控交易的风险点，与金融行业的高安全要求冲突。相关部门也发布六要六不要的建议，强调金融交易场景的错误交易或账户被接管风险，以及合规与责任边界模糊的问题。总体来看，银行业对AI智能体的应用并非否定，而是强调分阶段、低风险场景的小范围验证，并在数据脱敏、加密与治理体系完善的前提下逐步推进。2026年人民银行也提出深化业技融合、安全有序推进人工智能应用的目标，当前已有客服辅助、政策查找、纪要生成等低风险场景落地，未来需在小范围验证与治理完善后再扩展到核心业务。
🏷️ #AI安全 #银行合规 #OpenClaw #养龙虾 #数据脱敏
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📰 “龙虾”爆火搅动金融圈，银行人怎么看？|界面新闻
OpenClaw（俗称“龙虾”）在金融领域的热度逐渐升温，但随之而来的安全与合规担忧也逐渐凸显。银行业对其部署存在门槛与不确定性，部分从业者虽尝试在本地化部署中探索应用场景，但多限于基础办公与客服等日常工作，尚未形成明确落地价值，且缺乏统一规范导致应用热情遇冷。核心风险来自权限失控与数据安全漏洞，因为OpenClaw具自主执行能力，需要高权限才能读写、调用接口或执行命令，若缺乏有效权限控制、审计与加固，可能导致信息泄露、系统被控等严重后果。此外，由于开放源代码的特性，安全问题易被放大，且监管端对合规与责任界定不清，银行需在“白名单”机制、数据脱敏、风险评估和本地化部署之间权衡。工信部已发出预警，强调需加强公网暴露、凭证管理与安全审计，并关注官方公告与加固建议，以降低潜在的网络风险。未来银行在推动金融智能体应用时，需建立清晰的法律地位与责任分担框架，确保安全、合规与创新并重。
🏷️ #OpenClaw #银行安全 #数据合规 #本地化部署 #智能体应用
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📰 “龙虾”爆火搅动金融圈，银行人怎么看？|界面新闻
OpenClaw（俗称“龙虾”）在金融领域的热度逐渐升温，但随之而来的安全与合规担忧也逐渐凸显。银行业对其部署存在门槛与不确定性，部分从业者虽尝试在本地化部署中探索应用场景，但多限于基础办公与客服等日常工作，尚未形成明确落地价值，且缺乏统一规范导致应用热情遇冷。核心风险来自权限失控与数据安全漏洞，因为OpenClaw具自主执行能力，需要高权限才能读写、调用接口或执行命令，若缺乏有效权限控制、审计与加固，可能导致信息泄露、系统被控等严重后果。此外，由于开放源代码的特性，安全问题易被放大，且监管端对合规与责任界定不清，银行需在“白名单”机制、数据脱敏、风险评估和本地化部署之间权衡。工信部已发出预警，强调需加强公网暴露、凭证管理与安全审计，并关注官方公告与加固建议，以降低潜在的网络风险。未来银行在推动金融智能体应用时，需建立清晰的法律地位与责任分担框架，确保安全、合规与创新并重。
🏷️ #OpenClaw #银行安全 #数据合规 #本地化部署 #智能体应用
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📰 3秒上手火山引擎智能分析Agent行业样板间 准确率90%+-品玩
火山引擎通过智能分析Agent及其五大行业样板间，解决了企业在数据分析中的“看不懂、等分析师、数据口径不统一”等痛点。新手可通过一键复制快速上手，在汽车、消费、金融、游戏、医药等场景下实现从基础数据问答到多轮分析、文档联动与深度研究的全流程能力，显著降低门槛、缩短上手时间。样板间已接入脱敏数据集，新用户无需前置复杂准备即可体验，支持实时、秒级响应的多轮问答，并可将查询结果与飞书等办公文档联动，完成跨文档的数据检索与分析。对于深度分析，提供深度研究与洞察报告两种能力，前者可结合同比/环比数据输出完整分析并给出策略建议，后者在深度研究基础上固定部分报告模块，方便周报/月报等定型化输出。在提升准确率方面，强调治理、语义清晰、行业知识和提示词的完整配置，以确保知识库规模与互斥关系平衡，保持90%以上的准确率。未来将继续沉淀行业实践、扩展更多场景样板间，持续提高用户体验与覆盖深度。
🏷️ #智能分析Agent #数据分析 #样板间 #跨场景联动 #准确率
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📰 3秒上手火山引擎智能分析Agent行业样板间 准确率90%+-品玩
火山引擎通过智能分析Agent及其五大行业样板间，解决了企业在数据分析中的“看不懂、等分析师、数据口径不统一”等痛点。新手可通过一键复制快速上手，在汽车、消费、金融、游戏、医药等场景下实现从基础数据问答到多轮分析、文档联动与深度研究的全流程能力，显著降低门槛、缩短上手时间。样板间已接入脱敏数据集，新用户无需前置复杂准备即可体验，支持实时、秒级响应的多轮问答，并可将查询结果与飞书等办公文档联动，完成跨文档的数据检索与分析。对于深度分析，提供深度研究与洞察报告两种能力，前者可结合同比/环比数据输出完整分析并给出策略建议，后者在深度研究基础上固定部分报告模块，方便周报/月报等定型化输出。在提升准确率方面，强调治理、语义清晰、行业知识和提示词的完整配置，以确保知识库规模与互斥关系平衡，保持90%以上的准确率。未来将继续沉淀行业实践、扩展更多场景样板间，持续提高用户体验与覆盖深度。
🏷️ #智能分析Agent #数据分析 #样板间 #跨场景联动 #准确率
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📰 从合规到赋能：深度解析金融监管总局93号文的行业影响与落实路径
93号文是金融行业数据安全监管的重要里程碑，强调“管理机制+技术防护能力+持续运营”的三位一体要求，覆盖数据生命周期、数据分类分级、个人信息保护等六个方面，目标到2026年底实现数据安全管理水平显著提升。当前金融机构普遍面临管理与执行脱节、敏感资产底数不清、分类分级低效和缺乏有效数据安全监测等四大挑战。为应对，奇安信提出“管理先行、技术赋能、运营优化”的综合策略，推动建立责任到岗、流程到位的治理机制，提供一体化平台型解决方案，包括数据安全管理平台、数据流转监测、数据库审计与数据网关，辅以AI赋能的资产识别与风险运营。通过实际落地案例，如某城商行在API风险与数据泄露隐患方面的全面梳理与治理，彰显了93号文实施下的实战成效。该方案以“数据识别-监测-处置-闭环”为核心，旨在实现从被动合规向主动防控的转变，帮助金融机构建立覆盖全生命周期的稳健防护体系，提升整体抗风险能力。
🏷️ #数据安全 #监管合规 #金融科技 #风险监控 #数据治理
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📰 从合规到赋能：深度解析金融监管总局93号文的行业影响与落实路径
93号文是金融行业数据安全监管的重要里程碑，强调“管理机制+技术防护能力+持续运营”的三位一体要求，覆盖数据生命周期、数据分类分级、个人信息保护等六个方面，目标到2026年底实现数据安全管理水平显著提升。当前金融机构普遍面临管理与执行脱节、敏感资产底数不清、分类分级低效和缺乏有效数据安全监测等四大挑战。为应对，奇安信提出“管理先行、技术赋能、运营优化”的综合策略，推动建立责任到岗、流程到位的治理机制，提供一体化平台型解决方案，包括数据安全管理平台、数据流转监测、数据库审计与数据网关，辅以AI赋能的资产识别与风险运营。通过实际落地案例，如某城商行在API风险与数据泄露隐患方面的全面梳理与治理，彰显了93号文实施下的实战成效。该方案以“数据识别-监测-处置-闭环”为核心，旨在实现从被动合规向主动防控的转变，帮助金融机构建立覆盖全生命周期的稳健防护体系，提升整体抗风险能力。
🏷️ #数据安全 #监管合规 #金融科技 #风险监控 #数据治理
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📰 对话长江商学院梅丹青：AI时代金融服务的核心特征在于“可规模化的定制化”
在十五五时期，中国金融体系正站上新的历史关口。规划提出加快建设金融强国、推进金融五篇大文章，以支撑新质生产力和实体经济跃升。梅丹青认为AI在金融领域的影响将长期颠覆现有格局，核心不再是简单流程优化，而是认知与决策层面的智能提升，能够实现可规模化的定制化服务。当前阶段金融机构应在战略上推进AI，但落地须审慎。行业对可靠性与稳定性要求更高，2025年前智能体逐步成熟，企业进入可用阶段。数据安全与工程可行性之间的平衡将决定落地深度应通过本地部署、数据脱敏与API协同保护核心资产。
🏷️ #金融AI #定制化 #工程化 #数据安全
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📰 对话长江商学院梅丹青：AI时代金融服务的核心特征在于“可规模化的定制化”
在十五五时期，中国金融体系正站上新的历史关口。规划提出加快建设金融强国、推进金融五篇大文章，以支撑新质生产力和实体经济跃升。梅丹青认为AI在金融领域的影响将长期颠覆现有格局，核心不再是简单流程优化，而是认知与决策层面的智能提升，能够实现可规模化的定制化服务。当前阶段金融机构应在战略上推进AI，但落地须审慎。行业对可靠性与稳定性要求更高，2025年前智能体逐步成熟，企业进入可用阶段。数据安全与工程可行性之间的平衡将决定落地深度应通过本地部署、数据脱敏与API协同保护核心资产。
🏷️ #金融AI #定制化 #工程化 #数据安全
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📰 智能守护，精准溯源：大模型赋能金融终端数据安全新实践
在数字化转型加速的背景下，金融行业数据安全风险日益突出，端、网、云三段成为数据交互核心节点，易成为攻击与泄露的高发地。交通银行引入基于大模型的终端数据安全方案，实现终端行为智能分析、泄露快速定位与自动化报表管理，显著提升数据安全运营效率。该方案通过大模型实现智能升级，提升对金融核心数据的识别与防护能力。
方案核心技术包括：终端防泄漏、文档加密、数据溯源。终端防泄漏通过敏感规则库实现智能识别并实时拦截，结合AI降噪提升准确性；文档加密与授权使用，确保核心文件仅在授权范围内访问，脱离系统即为乱码；数据溯源实现全链路追踪与可视化归因，支持秒级定位与高精度溯源。试点覆盖1.3万余台终端，四个月内完成两次全面扫描，泄露事件下降约45%，溯源准确率达95%以上，报告由小时级降至分钟级，管理员效率提升约60%。
🏷️ #终端安全 #数据溯源 #文档加密 #智能防护
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📰 智能守护，精准溯源：大模型赋能金融终端数据安全新实践
在数字化转型加速的背景下，金融行业数据安全风险日益突出，端、网、云三段成为数据交互核心节点，易成为攻击与泄露的高发地。交通银行引入基于大模型的终端数据安全方案，实现终端行为智能分析、泄露快速定位与自动化报表管理，显著提升数据安全运营效率。该方案通过大模型实现智能升级，提升对金融核心数据的识别与防护能力。
方案核心技术包括：终端防泄漏、文档加密、数据溯源。终端防泄漏通过敏感规则库实现智能识别并实时拦截，结合AI降噪提升准确性；文档加密与授权使用，确保核心文件仅在授权范围内访问，脱离系统即为乱码；数据溯源实现全链路追踪与可视化归因，支持秒级定位与高精度溯源。试点覆盖1.3万余台终端，四个月内完成两次全面扫描，泄露事件下降约45%，溯源准确率达95%以上，报告由小时级降至分钟级，管理员效率提升约60%。
🏷️ #终端安全 #数据溯源 #文档加密 #智能防护
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📰 以“守正创新”文化为引领 渤海证券以金融科技践行使命担当
在全球AI技术的浪潮中，渤海证券积极构建“1+1+3+N”金融科技体系，致力于推动数字金融高质量发展。公司通过严守合规底线和数字化基础设施，为智能化应用奠定基础，推出了渤海“天衍”平台、渤海“小睿”数字员工和渤海“慧眼”智能中台，集中在风控、营销和运营场景，推动业务流程的自动化和智能化。
近期，渤海证券的“渤海小睿”2.0版本实现了智能化升级，具备数据智问、调度智控和流程智绘三大核心能力，构建了具备感知与决策能力的数智员工体系。该平台在众多行业案例中脱颖而出，获得了“金信通”金融科技创新应用智领案例，彰显了公司的技术实力与创新成果。
渤海证券的文化赋能团队在“千帆杯”AI人工智能创新大赛中表现优异，获得一等奖，充分体现了“专业”与“敏行”的文化内涵。未来，渤海证券将继续深化科技与实体经济的融合，推动行业高质量发展，书写金融报国的新篇章。
🏷️ #金融科技 #智能化 #渤海证券 #数智员工 #文化创新
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📰 以“守正创新”文化为引领 渤海证券以金融科技践行使命担当
在全球AI技术的浪潮中，渤海证券积极构建“1+1+3+N”金融科技体系，致力于推动数字金融高质量发展。公司通过严守合规底线和数字化基础设施，为智能化应用奠定基础，推出了渤海“天衍”平台、渤海“小睿”数字员工和渤海“慧眼”智能中台，集中在风控、营销和运营场景，推动业务流程的自动化和智能化。
近期，渤海证券的“渤海小睿”2.0版本实现了智能化升级，具备数据智问、调度智控和流程智绘三大核心能力，构建了具备感知与决策能力的数智员工体系。该平台在众多行业案例中脱颖而出，获得了“金信通”金融科技创新应用智领案例，彰显了公司的技术实力与创新成果。
渤海证券的文化赋能团队在“千帆杯”AI人工智能创新大赛中表现优异，获得一等奖，充分体现了“专业”与“敏行”的文化内涵。未来，渤海证券将继续深化科技与实体经济的融合，推动行业高质量发展，书写金融报国的新篇章。
🏷️ #金融科技 #智能化 #渤海证券 #数智员工 #文化创新
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📰 IBK企业银行数据库安全管控平台建设项目招标-移动支付网
《JR/T 0071.2—2020金融行业网络安全等级保护实施指引》及《数据安全法》提出了对数据库安全管理的严格要求，强调了集中管控和风险监控的重要性。为此，项目计划建设一个数据库安全管控平台，以提高数据库权限管理能力，确保数据库管理员和系统开发人员的操作受到有效监控和审批。
该平台的实施将实现对敏感数据的动态脱敏，确保在开发和管理过程中的数据安全。项目日程安排包括发布招标公告、建议书及报价单提交截止日期，以及评标时间，确保各环节的规范和透明。
投标商需按照规定的提交方式，将建议书、报价单及相关材料一并提交，并加盖法人章。咨询服务由IBK企业银行数字企划部提供，确保投标商在疑问时能够及时获得支持与帮助。
🏷️ #数据库安全 #风险监控 #动态脱敏 #项目管理 #投标公告
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📰 IBK企业银行数据库安全管控平台建设项目招标-移动支付网
《JR/T 0071.2—2020金融行业网络安全等级保护实施指引》及《数据安全法》提出了对数据库安全管理的严格要求，强调了集中管控和风险监控的重要性。为此，项目计划建设一个数据库安全管控平台，以提高数据库权限管理能力，确保数据库管理员和系统开发人员的操作受到有效监控和审批。
该平台的实施将实现对敏感数据的动态脱敏，确保在开发和管理过程中的数据安全。项目日程安排包括发布招标公告、建议书及报价单提交截止日期，以及评标时间，确保各环节的规范和透明。
投标商需按照规定的提交方式，将建议书、报价单及相关材料一并提交，并加盖法人章。咨询服务由IBK企业银行数字企划部提供，确保投标商在疑问时能够及时获得支持与帮助。
🏷️ #数据库安全 #风险监控 #动态脱敏 #项目管理 #投标公告
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📰 消费金融渗透相亲平台、车抵贷 场景数据合规仍是红线 港美股资讯 | 华盛通
消费金融行业正经历激烈竞争，流量平台与金融机构的合作已从泛流量导流转向更垂直的场景融合。小米消费金融近期公布的助贷业务合作机构名单中，涉及在线旅游、车抵贷和相亲平台等多种场景，显示出多元化的趋势。业内人士指出，覆盖更多场景是未来发展的重点，助贷和API将成为竞争的关键。
根据《中国消费金融公司发展报告（2025）》，2024年将有更多消费金融公司的场景贷款占比超过30%。例如，上海尚诚消费金融针对旅游场景的贷款投放显著增长，显示出场景金融的潜力。行业分析师认为，场景金融将成为持牌消费金融公司的重要竞争领域，尤其是在政策支持下，细分市场的竞争力将进一步增强。
然而，用户授权和数据合规性成为行业关注的焦点。场景平台需明确告知用户个人信息的使用目的，并遵循数据脱敏和用途限定等合规要求。专家指出，消费金融公司在场景拓展中需平衡规模与风控，建立动态管理体系，以确保消费者权益的保护和合作方的合规性。
🏷️ #消费金融 #场景金融 #助贷 #用户授权 #数据合规
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📰 消费金融渗透相亲平台、车抵贷 场景数据合规仍是红线 港美股资讯 | 华盛通
消费金融行业正经历激烈竞争，流量平台与金融机构的合作已从泛流量导流转向更垂直的场景融合。小米消费金融近期公布的助贷业务合作机构名单中，涉及在线旅游、车抵贷和相亲平台等多种场景，显示出多元化的趋势。业内人士指出，覆盖更多场景是未来发展的重点，助贷和API将成为竞争的关键。
根据《中国消费金融公司发展报告（2025）》，2024年将有更多消费金融公司的场景贷款占比超过30%。例如，上海尚诚消费金融针对旅游场景的贷款投放显著增长，显示出场景金融的潜力。行业分析师认为，场景金融将成为持牌消费金融公司的重要竞争领域，尤其是在政策支持下，细分市场的竞争力将进一步增强。
然而，用户授权和数据合规性成为行业关注的焦点。场景平台需明确告知用户个人信息的使用目的，并遵循数据脱敏和用途限定等合规要求。专家指出，消费金融公司在场景拓展中需平衡规模与风控，建立动态管理体系，以确保消费者权益的保护和合作方的合规性。
🏷️ #消费金融 #场景金融 #助贷 #用户授权 #数据合规
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📰 智能体落地的真相：10%是AI，90%是软件工程
近年来，金融领域的AI智能体引发了认知革命，但在实施过程中却面临着巨大的挑战。许多金融机构在部署智能体时，发现90%的开发资源用于软件工程，而仅有10%用于AI模型本身。这一现象源于金融行业特有的技术复杂性，尤其是在数据安全、系统兼容性以及监管合规等方面的高要求。金融智能体的成功不仅依赖于AI技术的应用，更需要强大的软件工程支持，以确保系统的安全和稳定。
在具体的应用案例中，金融机构投入大量资源用于数据脱敏、加密和决策溯源等工作，以满足监管要求。例如，一家城商行在信贷审批中发现，尽管AI模型的准确率很高，但缺乏透明的决策记录，最终不得不额外投入开发决策溯源系统，以确保合规。这些挑战使得金融智能体的开发和运维工作变得更加复杂，往往超出初期的预期。
未来，金融行业需要重视软件工程能力的提升，以更好地支持AI技术的落地。通过构建复合型团队、采用分层架构策略和低代码开发路径，金融机构可以有效地应对这些挑战，实现智能体的商业价值。只有在软件工程与AI能力之间找到平衡，智能体才能在金融科技的下半场胜出，实现真正的商业成功。
🏷️ #金融AI #软件工程 #数据安全 #系统兼容性 #监管合规
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📰 智能体落地的真相：10%是AI，90%是软件工程
近年来，金融领域的AI智能体引发了认知革命，但在实施过程中却面临着巨大的挑战。许多金融机构在部署智能体时，发现90%的开发资源用于软件工程，而仅有10%用于AI模型本身。这一现象源于金融行业特有的技术复杂性，尤其是在数据安全、系统兼容性以及监管合规等方面的高要求。金融智能体的成功不仅依赖于AI技术的应用，更需要强大的软件工程支持，以确保系统的安全和稳定。
在具体的应用案例中，金融机构投入大量资源用于数据脱敏、加密和决策溯源等工作，以满足监管要求。例如，一家城商行在信贷审批中发现，尽管AI模型的准确率很高，但缺乏透明的决策记录，最终不得不额外投入开发决策溯源系统，以确保合规。这些挑战使得金融智能体的开发和运维工作变得更加复杂，往往超出初期的预期。
未来，金融行业需要重视软件工程能力的提升，以更好地支持AI技术的落地。通过构建复合型团队、采用分层架构策略和低代码开发路径，金融机构可以有效地应对这些挑战，实现智能体的商业价值。只有在软件工程与AI能力之间找到平衡，智能体才能在金融科技的下半场胜出，实现真正的商业成功。
🏷️ #金融AI #软件工程 #数据安全 #系统兼容性 #监管合规
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