数字金融与人工智能政策导向 - 金融监管总局强调加强数字金融发展和监管政策研究制定 重点关注人工智能在金融领域的应用与风险防范 [1][2] - 监管机构要求加快监管数字化智能化转型 推进科技金融体制机制创新 服务人工智能等新质生产力发展 [2] - 七部门联合印发《推动数字金融高质量发展行动方案》 提出布局算力体系 强化模型算法风险管理 [3] 人工智能在金融业的应用现状 - 证券基金业接入DeepSeek大模型 主要应用于投顾业务赋能员工 [4] - 银行业大模型应用场景超百个 覆盖风险防控 信用评估 智能投顾 智能客服等六大领域 [4] - 人工智能技术可提升金融机构运营效率30%以上 通过数据分析优化投资决策和风险管理 [3] 金融大模型应用风险与挑战 - 数据安全存在隐患 客户隐私泄露风险突出 脱敏处理缺乏统一标准 [5] - 合规监管存在空白 现行规则未覆盖AI决策可解释性 算法歧视等核心问题 [5][6] - 系统性风险传导问题严峻 多家机构依赖同一技术供应商可能引发连锁反应 [5] 监管与标准化建设建议 - 呼吁出台《金融人工智能管理办法》 明确算法审计要求与责任追溯规则 [6] - 建议建立动态风险评估模型 制定统一技术伦理标准 强制披露训练数据来源 [6] - 现有法律框架以《数据安全法》《个人信息保护法》为基础 需完善专项监管政策 [5]