文章核心观点 - 数字金融作为数字经济核心支柱正高速发展并重构金融体系，但创新伴随的数据安全风险日益凸显，对行业安全治理构成挑战，需从技术、制度、行业等多层面应对 [1][4] AI技术驱动金融生态重构 - 金融机构数字化转型成为必然趋势，业务模式向“以客户为中心”深度演进，包括推出个性化产品服务及深耕场景化金融 [2] - 工商银行开展“领航AI+”行动，在重点业务领域新增AI财富助理、投研智能助手等100余个应用场景 [2] - 招商银行“AI小招”每月服务客户超过2000万，“AI小助”已覆盖全行所有岗位 [2] - 邮储银行“邮智”大模型适配多款主流模型，开展230余项大模型场景建设，其票据业务机器人“邮小盈”实现全流程智能化管控，债券包销机器人“邮小宝”使询价交易效率提升95%以上 [2] - 新一代大模型具备强逻辑推理能力，能通过长周期任务规划、非结构化数据分析及融合用户画像与产品特征，提供高度定制化服务 [3] 数据安全风险的具体挑战 - 生成式AI应用带来双重风险：利用用户数据训练可能窥探投资偏好与群体行为；可能未经授权爬取数据，且模型自身安全漏洞或过高权限易导致敏感信息泄露 [5] - 生成式AI存在“幻觉”问题，因模型知识源于训练语料，需通过引入高质量专业语料及搭建传统数据库校验机制来优化 [5] - 技术领域三大典型风险：生成式AI易引发隐私泄露与模型“记忆”反推；区块链数据难以删除与个人信息“被遗忘权”冲突；量子计算对现有加密体系构成长期破解威胁 [6] - API滥用、跨系统数据共享边界模糊、第三方合作方安全能力参差不齐等问题，放大了数据在全生命周期中的暴露面 [6] 风险防控的专家建议与行业实践 - 监管层肯定技术创新价值，但强调创新不能脱离风险管控底线，必须确保金融市场稳定有序 [4] - 应对区块链匿名性风险，可利用现有分析技术对公共区块链交易进行全链路溯源与主体定位，逐步降低风险 [7] - 应对量子计算挑战，建议金融机构尽早启动前置性布局，通过5年到10年准备期构建适配的安全体系，实现“平滑切换” [7] - 金融机构应多管齐下：强化防护如数据脱敏；推动监管科技发展；完善数据全生命周期治理框架；制定完善的响应预警机制 [8] - 期待数据接口安全标准落地以利于数据流通，并持续优化规则以同步技术发展 [8] - 技术层面需加快部署隐私计算、同态加密、零信任架构等实现“数据可用不可见”；制度层面需完善数据分级分类、最小必要授权、第三方准入评估，并将数据安全纳入全面风险管理框架 [8] - 行业层面需推动数据安全标准统一与能力共建，如建立金融级隐私计算互操作规范、共享威胁情报平台和可信第三方评估认证体系，避免安全孤岛 [9]