《金融人工智能发展与安全白皮书（2025）》发布

来源：市场资讯

　　来源：五道口金融安全研究中心

　　【编者按】

　　2025年10月20日，中国信息协会投融资信息分会联合清华大学五道口金融学院金融安全研究中心，正式发布《金融人工智能发展与安全白皮书（2025）》（以下简称 “《白皮书》”），为金融人工智能领域的创新发展与安全治理提供系统性指引。

　　中国信息协会投融资信息分会作为中国信息协会的分支机构，是面向全国开展投融资信息服务等工作的专业社团。中国信息协会投融资信息分会充分发挥社会组织服务国家、服务社会、服务群众、服务行业的作用，搭建政府与企事业单位、政府与公众之间的桥梁，受政府部门委托协调投融资信息服务工作，积极反映行业、会员的合理诉求，努力成为独立公正、按市场化原则规范运作的服务机构和自律性组织。

　　清华大学五道口金融学院金融安全研究中心以金融安全为核心研究领域，致力于开展系统性、前瞻性研究，推动金融安全理论与实践的深度融合。中心聚焦金融安全、金融规划、企业降本增效、数据资产管理和上市公司治理等关键方向，深入开展理论研究与实践探索。同时，积极搭建金融安全交流合作平台，广泛汇聚各方资源与智慧，努力打造国内领先的金融安全研究机构，为国家金融高质量发展提供智力支持，助力金融安全战略落地生根。

　　双方此次联合发布《白皮书》，期望能搭建起学界前沿理论与业界实践需求的沟通桥梁。《白皮书》系统性地梳理金融人工智能的发展脉络、应用场景与潜在风险，并提出一套兼具战略高度与实践价值的安全治理框架。我们的目标是为中国金融机构的人工智能转型提供清晰的路线图，为科技企业的技术创新指明方向，也为监管部门的政策制定提供有益的参考，共同擘画并推动我国金融人工智能生态的健康、稳定与繁荣。

　　一、《白皮书》发布背景

　　当前世界，新一轮科技革命加速推进，人工智能作为引领性的战略性技术，正以前所未有的广度与深度重塑全球经济社会格局。金融业作为现代经济的核心，是人工智能技术应用最为活跃、影响最为深远的关键领域之一。推动金融与人工智能的健康发展，不仅是把握未来发展的主动权、培育产业新质生产力的战略抉择，更是维护国家金融安全、筑牢网络强国根基的时代要求。

　　金融人工智能在提升效率、创新模式、优化风控等方面展现出巨大潜力，为金融高质量发展注入了强劲动能。然而，技术应用的背后，新的风险与挑战也随之浮现。从数据安全、算法公平，到模型可靠性，再到技术供应链自主可控，每个环节都潜藏着可能冲击金融体系稳定的安全隐患。必须秉持总体国家安全观，坚持发展与安全并重，以高水平安全护航金融高质量发展。

　　金融人工智能的发展必须超越单纯的技术视角，构建“以业务价值为导向、以数据安全为基石、以可信人工智能为治理框架、以智能防御为技术手段”的四位一体发展与安全新范式。在此范式下，金融人工智能安全不再是发展的制约因素，而是保障其商业价值实现、赢得市场信任、构筑长期竞争优势的内在核心能力。

　　二、金融人工智能发展的机遇与风险

　　在金融人工智能领域，“机遇与挑战并存、创新与风险相伴”这一特征体现得尤为明显。一方面，它凭借数据处理效率的提升、风险识别精度的优化以及服务场景的拓展，在支付、信贷、资管等多个细分领域充分显现机遇与创新。另一方面，随着技术深度融入金融业务流程，前所未有的复杂风险也随之滋生，成为行业发展必须直面的课题

　　在当前的发展阶段，我们深切认识到，在推进智能金融建设的进程中，创新发展与安全治理相辅相成、不可或缺。人工智能发展安全已不再是限制发展的因素，也不应被视作单纯的成本投入，而是支撑金融人工智能实现高质量发展的内在必要条件和核心要素。一个缺乏安全保障、无法确保可信性与可控性的人工智能系统，即便在短期内带来一定程度的效率提升或收益增长，其创造的价值也必然是难以持续的。只有将安全理念贯穿于金融人工智能，从技术研发、模型训练，到业务应用的整个生命周期，才能推动智能金融稳健、持续地发展。

　　三、《白皮书》启示与价值

　　本《白皮书》兼具理论突破与实践落地的核心价值，既构建了金融人工智能领域系统性的理论认知框架，也提供了该行业可操作性的行动指南。

　　在理论维度：其突破传统技术罗列模式，构建了融合金融安全理论、人工智能技术原理、业务逻辑与数字伦理的“金融人工智能安全与发展协同分析框架”。该框架不仅系统阐释了模型趋同风险、算法黑箱等现实问题，更首次明确定义了金融场景下“可信人工智能”的核心标准，为技术研发、业务创新和政策制定提供了统一的理论基础。

　　在实践层面：一方面，它为金融机构提供“人工智能战略部署指南”和“全生命周期安全工具”，涵盖智能营销、风控建模等核心场景落地方案，对抗攻击防御、隐私数据保护等风险防控策略，以及本地化部署、隐私计算等技术选型建议。另一方面，它也为国家金融监管部门完善金融人工智能监管体系、平衡创新与风险提供了极具实操意义的决策参考，提出《金融人工智能管理办法》立法建议，倡导监管沙盒应用，规划行业级人工智能风险情报共享平台建设方案，为监管部门实现精准动态监管提供实操路径。