金融大模型:应用、风险与制度应对

要点总结

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关键要点

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论文重要性

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金融大模型的应用正在推动金融行业的数智化转型，但其带来的算法可信、数据安全和法律监管风险也不容忽视。 本文提出的制度创新方案不仅有助于防范这些风险，还能为金融大模型的安全、可信应用提供保障。在当前金融科技快速发展的背景下，如何平衡技术创新与风险防范，已成为全球金融行业的重要议题。 本文的研究为未来金融大模型的监管和应用提供了重要参考，具有重要的理论和实践意义。

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深度解读

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金融大模型优势

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金融大模型凭借其超强算法、超快算力和超多数据的技术结合，催生了金融行业的效率革命。首先，金融大模型依靠其丰富的知识储备，能够处理海量金融数据，这些数据不仅包括万亿级通用语料，还注入了千亿级的金融知识，形成了专门用于金融任务优化的数据资产。其次，金融大模型具备专业化的金融服务能力，能够理解用户语言并调用专业工具，提供精准的金融服务。此外，金融大模型还具备多回合高质量对话能力，能够进行高精度的意图理解和个性化的沟通，生成高效的内容。最后，金融大模型在数智化金融风险防控方面表现出色，能够提升生成内容的合规性、安全性和真实性，避免错误或有害信息的出现，同时保护用户隐私数据。这些优势使得金融大模型在提升金融服务普惠性、便捷性、质量和效率方面具有显著的应用价值。

算法可信风险

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金融大模型的应用存在算法可信风险，主要体现在算法训练和生成过程中。首先，算法训练可信风险源于金融大模型在训练过程中可能受到金融机构、金融科技公司或技术服务提供机构的主观意图和价值偏好的影响，缺乏适度过滤机制和人工监管，容易引发算法歧视和偏见。其次，算法生成可信风险表现为金融大模型生成的文本内容可能存在可靠性低、准确性不足的问题，甚至可能生成错误或不真实的信息，这种现象被称为“幻觉”或“事实编造”。此外，算法生成内容可能存在价值对齐和歧视问题，即针对不同用户生成不同的决策建议，带有不同的价值偏向，甚至存在严重歧视的风险。为了应对这些风险，论文建议从算法伦理和法律保障两个角度入手，确保算法的透明性、公平性和可控性，并通过法律手段对算法生成内容进行事后纠偏。

数据安全风险

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金融大模型的应用还面临数据安全风险，主要体现在数据防护不足和数据泄露两个方面。首先，金融大模型的预训练、优化训练和内容生成需要处理海量数据，这些数据具有数量大、种类多、来源广的特点，容易受到数据提取攻击和数据投毒等威胁。其次，金融大模型在数据处理过程中存在数据泄露风险，包括主动泄露、隐含泄露和系统漏洞导致的泄露。主动泄露是指金融机构直接向外部透露语料库中的数据，隐含泄露则是指训练数据在模型迭代升级中被非直接泄露。系统漏洞则是金融大模型数据泄露的最大风险来源，黑客可能通过篡改模型输出、修改训练数据或盗取模型参数等方式进行攻击。为了应对这些风险，论文建议从数据相对安全理论出发，通过技术升级和制度设计，确保金融数据的高效流通与利用，同时建立完善的数据处理环境安全保护义务和应急制度。

法律监管风险

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金融大模型的应用还引发了法律监管风险，主要体现在监管主体协调性不足和监管内容缺乏灵活度。首先，金融大模型的跨业务、跨平台应用使得监管主体之间的协调性不足，导致职权划分不到位和行业自律监管不足。其次，金融大模型的法律监管边界不够灵活，可能引发监管逃逸或监管套利风险，金融机构可能通过外包技术开发来规避监管责任，技术服务提供机构在提高技术复杂度的同时，可能加剧监管逃避风险。此外，金融大模型的应用领域内安全事件报告义务不足，传统的金融监管难以迅速应对新的金融风险，导致监管不够及时和全面。为了应对这些风险，论文建议基于功能性监管理念，实施统一监管，创新监管工具，调整监管目标，确保金融大模型的安全、合规和可信应用。

制度应对路径

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为了应对金融大模型的应用风险，论文提出了制度应对路径，主要从算法可信风险、数据安全风险和法律监管风险三个方面展开。首先，针对算法可信风险，论文建议完善算法训练和生成的可信制度，明确算法训练可信义务的主体和内容，并通过算法伦理审计和算法合规管理制度进行风险防范。其次，针对数据安全风险，论文建议明确数据处理环境安全保护义务，细化数据处理安全事件应急制度，确保金融数据的高效流通与利用。最后，针对法律监管风险，论文建议强化监管主体的协调性，优化监管模式与内容，明确监管标准，确保金融大模型的安全、合规和可信应用。通过这些制度路径，论文旨在建立“技”“制”二元共治格局，保障金融大模型的安全、可信落地应用，推动我国金融数智化转型和金融强国建设。

完整论文

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