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隨著以Deepseek、chatGPT為代表的大模型不斷發(fā)展，生成式人工智能的應(yīng)用也日益廣泛。經(jīng)過(guò)預(yù)訓(xùn)練、數(shù)據(jù)標(biāo)注及持續(xù)的人類反饋，大模型對(duì)于人類自然語(yǔ)言的理解也日益準(zhǔn)確，大模型及相應(yīng)的生成式AI具備理解人類指令并輸出相應(yīng)生成合成物的能力，并在很多領(lǐng)域輔助人類的工作、提升各行業(yè)的工作效率。

金融行業(yè)由于網(wǎng)絡(luò)化、數(shù)字化的整體進(jìn)程開(kāi)啟較早，業(yè)務(wù)流程在線化和數(shù)據(jù)積累等基礎(chǔ)工作也較為成熟，因而對(duì)于人工智能的應(yīng)用也較早和較為深入。早在2017年7月20日國(guó)務(wù)院印發(fā)的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》即對(duì)金融領(lǐng)域人工智能應(yīng)用進(jìn)行了規(guī)劃， “在智能金融方面，要建立金融大數(shù)據(jù)系統(tǒng)，提升金融多媒體數(shù)據(jù)處理與理解能力。創(chuàng)新智能金融產(chǎn)品和服務(wù)，發(fā)展金融新業(yè)態(tài)。鼓勵(lì)金融行業(yè)應(yīng)用智能客服、智能監(jiān)控等技術(shù)和裝備。建立金融風(fēng)險(xiǎn)智能預(yù)警與防控系統(tǒng)”。根據(jù)《規(guī)劃》對(duì)于智能金融的布局，金融大數(shù)據(jù)系統(tǒng)、創(chuàng)新型的智能金融產(chǎn)品和服務(wù)將是我國(guó)智能金融領(lǐng)域中發(fā)展重點(diǎn)[1]。

人工智能在數(shù)據(jù)輔助分析、金融產(chǎn)品智能風(fēng)控、智能投顧、智能客服、程序化交易等領(lǐng)域均發(fā)揮了提升服務(wù)能力、提高交易效率的作用。

而隨著Deepseek、chatGPT等大模型的應(yīng)用，人工智能愈發(fā)能夠?qū)R人類能力。甚至在大規(guī)模知識(shí)整合分析、知識(shí)輸出的廣度、結(jié)構(gòu)化、效率等方面還具有一定的優(yōu)勢(shì)。相關(guān)的金融機(jī)構(gòu)也在通過(guò)調(diào)用大模型能力，結(jié)合金融領(lǐng)域知識(shí)及自身的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)金融領(lǐng)域的垂直應(yīng)用模型。

大模型在給人們帶來(lái)便利和推進(jìn)新經(jīng)濟(jì)模式發(fā)展的同時(shí)，也帶來(lái)了倫理和社會(huì)公共利益、人群歧視、偏見(jiàn)等問(wèn)題，此外違法和虛假信息的生成、傳播，也是大模型可能帶來(lái)的負(fù)面影響。對(duì)于金融行業(yè)而言，同樣需要重視這些問(wèn)題的影響，在應(yīng)用大模型的過(guò)程中，做好自身的合規(guī)治理。

（一）人工智能在金融領(lǐng)域的應(yīng)用演進(jìn)

Deepseek等大模型在金融行業(yè)的應(yīng)用是近幾年的新生事務(wù)，但是各類算法等AI技術(shù)在金融行業(yè)的應(yīng)用卻已經(jīng)有了一定期間的積累。

比如在智慧金融發(fā)展的早期階段，金融機(jī)構(gòu)即開(kāi)始采用各種大數(shù)據(jù)分析模型和決策類AI算法對(duì)借款人或投保人的信用狀況和風(fēng)險(xiǎn)狀況進(jìn)行分析，并進(jìn)行自動(dòng)化的貸款與保險(xiǎn)核保的審核。這一階段，智能風(fēng)控是最為常見(jiàn)的智能金融應(yīng)用場(chǎng)景，例如螞蟻金服、京東金融等機(jī)構(gòu)，在這一階段均研發(fā)了各自的智能風(fēng)控模型。通過(guò)對(duì)用戶多維度的數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合判斷，得出用戶的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)、信用水平、償債能力等結(jié)果。[2]

在金融客戶營(yíng)銷和投資者教育過(guò)程中，個(gè)性化推送類AI算法的應(yīng)用，也是早期智慧金融常見(jiàn)的應(yīng)用場(chǎng)景之一。通過(guò)將人工智能算法中的個(gè)性化推送算法嵌入金融應(yīng)用終端或者用于營(yíng)銷系統(tǒng)，金融機(jī)構(gòu)能夠精準(zhǔn)找到客戶，或者為客戶提供更具有針對(duì)性的投資產(chǎn)品和投資者教育素材。[3]

而智能投顧系統(tǒng)，也是常見(jiàn)的決策類算法應(yīng)用場(chǎng)景。智能投顧是指采用人工智能的方法，以計(jì)算機(jī)軟件輔助進(jìn)行投資決策或給予投資組合的建議，智能投顧的應(yīng)用領(lǐng)域主要包括為投資者提供投資組合建議或者投資決策建議。此外，程序化交易背后的原理同樣也是采用了決策類AI算法，根據(jù)市場(chǎng)的變化情況，從操作上對(duì)于下單、成交、批量處理等做出決策并實(shí)施自動(dòng)化操作，該等技術(shù)幾乎可以覆蓋投資的全過(guò)程，包括量化選股、量化擇時(shí)、統(tǒng)計(jì)套利、算法交易、資產(chǎn)配置、風(fēng)險(xiǎn)控制等。[4]

雖然人工智能在金融領(lǐng)域的早期應(yīng)用可以 提升業(yè)務(wù)效率與金融機(jī)構(gòu)的業(yè)務(wù)競(jìng)爭(zhēng)力、 優(yōu)化金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)管理、增強(qiáng)金融機(jī)構(gòu)的客戶體驗(yàn)，并能夠一定程度上推動(dòng)創(chuàng)新和助力普惠金融，但是早期主要基于大數(shù)據(jù)和決策類AI算法、精準(zhǔn)推送類AI算法的人工智能應(yīng)用，由于其對(duì)其人類自然語(yǔ)言能力不足，算法僅僅可以完成一些機(jī)械式的決策、調(diào)度、推送任務(wù)。僅以智能客服為例，早期程序化的智能客服系統(tǒng)，需要依據(jù)大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)用戶可能的問(wèn)題，從而構(gòu)建自身的回復(fù)話術(shù)，對(duì)于預(yù)設(shè)話術(shù)之外的用戶提問(wèn)則往往無(wú)所適從。大模型的出現(xiàn)，對(duì)于金融機(jī)構(gòu)人工智能應(yīng)用的提升，無(wú)疑是一個(gè)更好的選擇。

（二）大模型在金融機(jī)構(gòu)的應(yīng)用場(chǎng)景

大模型的應(yīng)用，可以大幅度提升各類智能金融應(yīng)用程序的能力和效率。對(duì)于客戶服務(wù)、風(fēng)險(xiǎn)管理、投資決策、內(nèi)部管理運(yùn)營(yíng)等都具有重要的作用。總體而言，大模型可以應(yīng)用于以下場(chǎng)景：

1、智能客服

在傳統(tǒng)的自動(dòng)化呼叫中心和客服中心系統(tǒng)中，通常是預(yù)設(shè)特定的應(yīng)答話術(shù)，系統(tǒng)對(duì)于用戶問(wèn)題的識(shí)別和反饋能力不足，用戶體驗(yàn)差。大模型在金融智能客服領(lǐng)域的應(yīng)用，能夠極大提升對(duì)于用戶反饋內(nèi)容的理解，通過(guò)多輪對(duì)話，理解用戶的需求，并做出相應(yīng)的答復(fù)和解決方案，提升客戶體驗(yàn)。此外，虛擬數(shù)字人的應(yīng)用，也有助于提高智能客服系統(tǒng)的界面友好度。

2、智能審核與風(fēng)控

在銀行網(wǎng)絡(luò)貸款、小額貸款公司、消費(fèi)金融公司等放貸類機(jī)構(gòu)的小額貸款產(chǎn)品發(fā)放過(guò)程中，大模型的應(yīng)用有助于對(duì)客戶的收入、財(cái)產(chǎn)、行為信息、信用記錄等進(jìn)行分析，從而對(duì)用戶的還款能力、風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)做出分析，給出貸款的審批建議及差異化利率。在保險(xiǎn)領(lǐng)域，也涉及到對(duì)保險(xiǎn)客戶數(shù)據(jù)的分析，比如駕駛習(xí)慣、健康狀況等，從而給與不同客戶個(gè)性化的產(chǎn)品和服務(wù)。

此外，在信貸領(lǐng)域中，將大模型嵌入風(fēng)控審核流程，有助于提升對(duì)多頭借貸、信貸欺詐等行為的識(shí)別效率和識(shí)別準(zhǔn)確性。而在保險(xiǎn)領(lǐng)域，則可以將大模型用于保險(xiǎn)理賠的處理，提高保險(xiǎn)欺詐識(shí)別的效率和理賠效率。

3、反洗錢合規(guī)

反洗錢是金融機(jī)構(gòu)的一項(xiàng)重要義務(wù)，如何發(fā)現(xiàn)監(jiān)控和發(fā)現(xiàn)可疑交易，并且快速進(jìn)行鑒別與處理，一直是金融機(jī)構(gòu)關(guān)注的問(wèn)題。通過(guò)大模型的應(yīng)用，金融機(jī)構(gòu)可以深入分析客戶身份和交易模式，降低復(fù)核成本，提高反洗錢效率。

4、交易與財(cái)富管理

智能投顧是人工智能金融應(yīng)用的典型場(chǎng)景之一，而大模型突出的自然語(yǔ)言理解能力和生成能力，無(wú)疑大幅度降低了對(duì)投資者數(shù)據(jù)和背景資料進(jìn)行分析的成本，可以更高效地分析其風(fēng)險(xiǎn)偏好和財(cái)務(wù)狀況，并生成個(gè)性化的投資組合建議。在投研分析過(guò)程中，大模型的自然語(yǔ)言處能力，可以幫助金融機(jī)構(gòu)快速分析研究報(bào)告和市場(chǎng)動(dòng)態(tài)，提取有價(jià)值的信息，并為投資決策提供更為體系化的支持。

（三）金融行業(yè)垂直模型應(yīng)用

將大模型的通用語(yǔ)言能力與金融行業(yè)的特定知識(shí)及需求結(jié)合，開(kāi)發(fā)出金融領(lǐng)域垂直模型，是金融行業(yè)在大模型應(yīng)用中需要面對(duì)的問(wèn)題。通常而言，大模型在金融行業(yè)落地的路徑主要有以下方面：

1、在開(kāi)源模型基礎(chǔ)上定制開(kāi)發(fā)

由于通用大語(yǔ)言模型的訓(xùn)練無(wú)論從算力還是預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)料數(shù)據(jù)的角度，都需要巨量的成本投入。對(duì)于金融機(jī)構(gòu)而言，利用開(kāi)源的通用大模型，結(jié)合自身的行業(yè)數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，通過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)、微調(diào)等方式進(jìn)行定制化開(kāi)發(fā)，不失為一種更為便捷的方法。

2. 結(jié)合金融專業(yè)知識(shí)圖譜

金融機(jī)構(gòu)可以將大模型與專業(yè)知識(shí)圖譜相結(jié)合，構(gòu)建垂直領(lǐng)域的專用模型。或者針對(duì)金融領(lǐng)域的信貸審批、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、客戶服務(wù)、智能投顧、智能內(nèi)控、監(jiān)管合規(guī)等特定場(chǎng)景，開(kāi)發(fā)小模型以實(shí)現(xiàn)更高的效率和精準(zhǔn)度。這種方法能夠更好地理解和處理金融領(lǐng)域的復(fù)雜問(wèn)題，同時(shí)降低前期投入和業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。

大模型在金融行業(yè)的應(yīng)用面臨著多方面的法律合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)，主要包括以下幾點(diǎn)：

1、數(shù)據(jù)安全與個(gè)人信息合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)

金融機(jī)構(gòu)運(yùn)用大模型的過(guò)程中，數(shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)與個(gè)人信息合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)是最為主要的合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)。其中風(fēng)險(xiǎn)類型主要包括：

（1）運(yùn)用大模型過(guò)程中的數(shù)據(jù)安全與個(gè)人信息保護(hù)風(fēng)險(xiǎn)

金融機(jī)構(gòu)業(yè)務(wù)過(guò)程中會(huì)收集、處理大量的個(gè)人信息，其中不乏敏感個(gè)人信息。而運(yùn)用第三方大模型過(guò)程中，則會(huì)涉及大量個(gè)人的處理，包括客戶身份、資產(chǎn)信息、交易記錄等信息。運(yùn)用大模型過(guò)程中，如果涉及向模型傳輸數(shù)據(jù)，則可能帶來(lái)個(gè)人信息保護(hù)的風(fēng)險(xiǎn)。此外，金融機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)還可能涉及重要數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)也是大模型應(yīng)用中需要予以考慮的。[5]

（2）訓(xùn)練數(shù)據(jù)相關(guān)合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)

金融機(jī)構(gòu)結(jié)合大模型能力在進(jìn)行垂直化模型訓(xùn)練過(guò)程中，可能也會(huì)用到自身所處理的個(gè)人信息或其他數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)既包括金融機(jī)構(gòu)自身業(yè)務(wù)過(guò)程中收集或產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，也可能涉及來(lái)自于第三方的數(shù)據(jù)及公開(kāi)互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)。將數(shù)據(jù)用于垂直模型的訓(xùn)練，也可能涉及到個(gè)人信息的合規(guī)問(wèn)題及企業(yè)商業(yè)秘密的合理使用、著作權(quán)的保護(hù)問(wèn)題。對(duì)于公開(kāi)獲取的互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，則涉及網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)的合規(guī)應(yīng)用問(wèn)題。此外，來(lái)自于第三方的商業(yè)數(shù)據(jù)，如果本身不具有合法轉(zhuǎn)移的基礎(chǔ)，也會(huì)存在法律上的風(fēng)險(xiǎn)。[6]

2、模型生成物內(nèi)容的法律風(fēng)險(xiǎn)

無(wú)論是應(yīng)用第三方大模型或者是自身開(kāi)發(fā)的垂直模型，內(nèi)容輸出都是金融機(jī)構(gòu)無(wú)法忽視的風(fēng)險(xiǎn)。風(fēng)險(xiǎn)主要來(lái)自于兩方面：

其一、內(nèi)容合法及算法歧視與公平性問(wèn)題。在《生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法》第四條對(duì)于生成物（輸出內(nèi)容）有嚴(yán)格的限制。生成物應(yīng)內(nèi)容合法。即不得生成煽動(dòng)顛覆國(guó)家政權(quán)、推翻社會(huì)主義制度，危害國(guó)家安全和利益、損害國(guó)家形象，煽動(dòng)分裂國(guó)家、破壞國(guó)家統(tǒng)一和社會(huì)穩(wěn)定，宣揚(yáng)恐怖主義、極端主義，宣揚(yáng)民族仇恨、民族歧視，暴力、淫穢色情，以及虛假有害信息等法律、行政法規(guī)禁止的內(nèi)容。并且符合反歧視原則。在算法設(shè)計(jì)、訓(xùn)練數(shù)據(jù)選擇、模型生成和優(yōu)化、提供服務(wù)等過(guò)程中，采取有效措施防止產(chǎn)生民族、信仰、國(guó)別、地域、性別、年齡、職業(yè)、大模型可能因訓(xùn)練數(shù)據(jù)的偏差而產(chǎn)生歧視性結(jié)果，這在金融決策中可能導(dǎo)致不公平待遇，違反相關(guān)法律法規(guī)。

其二、輸出內(nèi)容的質(zhì)量問(wèn)題。大模型的訓(xùn)練依賴大量數(shù)據(jù)，若數(shù)據(jù)質(zhì)量不佳或模型存在“幻覺(jué)”問(wèn)題，可能導(dǎo)致輸出結(jié)果存在偏差，甚至生成錯(cuò)誤的投資建議或風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，給用戶帶來(lái)?yè)p失。《生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法》第四條對(duì)于生成物質(zhì)量也做了嚴(yán)格規(guī)定。生成物應(yīng)內(nèi)容準(zhǔn)確可靠，服務(wù)提供者采取有效措施，提升生成式人工智能服務(wù)的透明度，提高生成內(nèi)容的準(zhǔn)確性和可靠性。

3、知識(shí)產(chǎn)權(quán)合規(guī)問(wèn)題

大模型的訓(xùn)練可能會(huì)使用大量的作品數(shù)據(jù)，作品數(shù)據(jù)是大模型訓(xùn)練中最為常見(jiàn)一種數(shù)據(jù)，大模型在獲取語(yǔ)言知識(shí)和世界知識(shí)過(guò)程中，作品數(shù)據(jù)無(wú)疑是優(yōu)質(zhì)的訓(xùn)練語(yǔ)料。書(shū)籍、學(xué)術(shù)期刊、各類文章等都屬于作品數(shù)據(jù)。作品數(shù)據(jù)一般會(huì)存在作者或者相關(guān)機(jī)構(gòu)的著作權(quán)問(wèn)題，如何協(xié)調(diào)模型訓(xùn)練與著作權(quán)之間的關(guān)系，成為各國(guó)立法和司法機(jī)構(gòu)面臨的新問(wèn)題。[7]《生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法》中，第四條也規(guī)定了尊重知識(shí)產(chǎn)權(quán)的原則。

隨著人工智能技術(shù)和算法技術(shù)在多領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，網(wǎng)信部門陸續(xù)發(fā)布《互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)算法推薦管理規(guī)定》《生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法》及其他相關(guān)配套文件對(duì)相關(guān)技術(shù)應(yīng)用活動(dòng)提出了合規(guī)要求；而標(biāo)準(zhǔn)層級(jí)也有《人工智能算法金融應(yīng)用評(píng)價(jià)規(guī)范（JR/T 0221-2021）》《人工智能算法金融應(yīng)用信息披露指南（JR/T 0287-2023）》等文件對(duì)算法在金融領(lǐng)域的應(yīng)用提供了參考和指引。對(duì)于金融機(jī)構(gòu)而言，大模型適用的合規(guī)管理，主要包括以下幾個(gè)方面：

1、訓(xùn)練數(shù)據(jù)合規(guī)制度體系的建立

（1）與訓(xùn)練數(shù)據(jù)獲取有關(guān)的管控制度

通過(guò)相應(yīng)的制度，對(duì)于訓(xùn)練語(yǔ)料數(shù)據(jù)的來(lái)源及其合法性進(jìn)行充分的管控。包括開(kāi)源數(shù)據(jù)集、向第三方獲取的商業(yè)數(shù)據(jù)集、公共數(shù)據(jù)、個(gè)人信息以及企業(yè)自行采集或生產(chǎn)數(shù)據(jù)的管控。

《生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法》對(duì)于訓(xùn)練數(shù)據(jù)有明確的禁止性規(guī)定，并且兜底規(guī)定了訓(xùn)練數(shù)據(jù)應(yīng)符合《中華人民共和國(guó)網(wǎng)絡(luò)安全法》、《中華人民共和國(guó)數(shù)據(jù)安全法》、《中華人民共和國(guó)個(gè)人信息保護(hù)法》等法律、行政法規(guī)的其他有關(guān)規(guī)定和有關(guān)主管部門的相關(guān)監(jiān)管要求。這就對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的來(lái)源合規(guī)及內(nèi)容合規(guī)提出了很高的管控要求。因此，制定與訓(xùn)練數(shù)據(jù)獲取有關(guān)的合規(guī)制度，是生成式AI訓(xùn)練合規(guī)體系的重要內(nèi)容。

（2）數(shù)據(jù)標(biāo)注的合規(guī)

數(shù)據(jù)標(biāo)注是生成式AI訓(xùn)練的重要環(huán)節(jié)，研發(fā)企業(yè)通過(guò)人工或者自動(dòng)化程序，基于對(duì)提示信息的響應(yīng)信息內(nèi)容，將特定信息如標(biāo)簽、類別或?qū)傩蕴砑拥轿谋尽D片、音頻、視頻或者其他數(shù)據(jù)樣本的過(guò)程。對(duì)于垂直模型的開(kāi)發(fā)而言，數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)更為重要。標(biāo)注后的數(shù)據(jù)通常用于訓(xùn)練和驗(yàn)證機(jī)器學(xué)習(xí)模型，幫助模型學(xué)習(xí)如何從原始數(shù)據(jù)中提取有意義的模式和信息。

因此，數(shù)據(jù)標(biāo)注規(guī)則，以及圍繞數(shù)據(jù)標(biāo)注規(guī)則建立的數(shù)據(jù)標(biāo)注合規(guī)體系，如數(shù)據(jù)標(biāo)注的安全要求、數(shù)據(jù)標(biāo)注人員的安全要求、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)的核驗(yàn)要求等，都需要在標(biāo)注規(guī)則中予以體現(xiàn)。數(shù)據(jù)標(biāo)注在合規(guī)方面需要特別關(guān)注如下內(nèi)容：其一、如果標(biāo)注數(shù)據(jù)包含敏感個(gè)人信息，應(yīng)采取必要措施對(duì)敏感個(gè)人信息進(jìn)行匿名化處理，防止個(gè)人信息泄露或不當(dāng)利用風(fēng)險(xiǎn)；其二、采取數(shù)據(jù)訪問(wèn)控制策略，只允許經(jīng)過(guò)授權(quán)的標(biāo)注人員訪問(wèn)；其三、標(biāo)注數(shù)據(jù)的備份，以防止數(shù)據(jù)丟失或損壞；其四、監(jiān)控和記錄準(zhǔn)備標(biāo)注的數(shù)據(jù)的訪問(wèn)和修改記錄，以進(jìn)行數(shù)據(jù)安全審計(jì)；其五、如涉及第三方外包，需要對(duì)標(biāo)注任務(wù)的數(shù)據(jù)安全、數(shù)據(jù)刪除等進(jìn)行明確約定。

2、大模型應(yīng)用過(guò)程中的數(shù)據(jù)安全與合規(guī)管理

對(duì)于第三方大模型，如果未能實(shí)施本地化部署，則會(huì)涉及向模型所在服務(wù)器傳輸數(shù)據(jù)的問(wèn)題。對(duì)此，金融機(jī)構(gòu)應(yīng)建立相應(yīng)的安全審核機(jī)制或安全保護(hù)機(jī)制。

安全審核機(jī)制是指，金融機(jī)構(gòu)應(yīng)對(duì)大模型的提供者所具備的數(shù)據(jù)安全能力和數(shù)據(jù)合規(guī)管理能力進(jìn)行必要的審核，使其符合金融行業(yè)網(wǎng)絡(luò)安全和數(shù)據(jù)安全能力的要求，并符合金融科技外包的技術(shù)和安全要求。

數(shù)據(jù)安全保護(hù)機(jī)制則是指，在模型應(yīng)用過(guò)程中，在不影響應(yīng)用效果的前提下，盡可能對(duì)輸入模型的數(shù)據(jù)進(jìn)行脫敏處理，從而降低敏感數(shù)據(jù)泄露的風(fēng)險(xiǎn)。

3、生成物內(nèi)容的合規(guī)管理

大模型生成內(nèi)容的合規(guī)，是大模型合規(guī)管理的重要內(nèi)容之一。如何防止算法生成物（輸出內(nèi)容）包含虛假有害信息等法律、行政法規(guī)禁止的內(nèi)容，并且不包含歧視內(nèi)容，是金融大模型應(yīng)用合規(guī)管理中必須予以關(guān)注的內(nèi)容。對(duì)此，《互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)深度合成管理規(guī)定》及《生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法》進(jìn)行了相應(yīng)的規(guī)定。大模型應(yīng)用過(guò)程中，應(yīng)建立合成內(nèi)容管理的機(jī)制，采取技術(shù)或者人工方式對(duì)服務(wù)使用者的輸入數(shù)據(jù)和合成結(jié)果進(jìn)行審核。服務(wù)提供者發(fā)現(xiàn)違法內(nèi)容的，應(yīng)當(dāng)及時(shí)采取停止生成、停止傳輸、消除等處置措施，采取模型優(yōu)化訓(xùn)練等措施進(jìn)行整改，并向有關(guān)主管部門報(bào)告。還應(yīng)建立健全用于識(shí)別違法和不良信息的特征庫(kù)，完善入庫(kù)標(biāo)準(zhǔn)、規(guī)則和程序，記錄并留存相關(guān)網(wǎng)絡(luò)日志。

大模型應(yīng)用于金融機(jī)構(gòu)的智能金融業(yè)務(wù)，給金融機(jī)構(gòu)帶來(lái)了便利和服務(wù)能力的提升，也為金融創(chuàng)新提供助力。但同時(shí)，也帶來(lái)的新的合規(guī)問(wèn)題。金融機(jī)構(gòu)在應(yīng)用大模型過(guò)程中，關(guān)注合規(guī)管理機(jī)制的建立，從而發(fā)揮大模型的優(yōu)勢(shì)，并降低相應(yīng)的合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)。