“金融科技正以前所未有的速度重塑金融行业的格局，机遇和挑战并存，数字金融的快速发展也带来不容忽视的安全问题以及数据泄漏、网络攻击、系统漏斗等风险，时刻威胁着金融市场的稳定和广大用户的切身利益。”中关村金融科技产业发展联盟理事长左春表示。
近年来，随着人工智能(AI)等数字技术与各行各业的深度融合，数字安全与数据治理的重要性愈发凸显。在这个过程中，有哪些风险值得特别关注？该如何筑牢技术、制度与生态的多重防线？
数字金融安全挑战不容忽视
“随着数字金融的广泛深入推进，数据安全、隐私保护、跨境传递风险的问题日益凸显。”公安部网络安全保卫局原局长顾建国说，数字金融安全的复杂性、跨界性特征愈发显著，数据安全、算法偏见、模型风险等问题都可能导致客户的信息被非法利用，影响金融决策的准确性、公平性，并导致金融市场的不稳定性。
就AI而言，作为当今科技领域前沿技术，它能够助力风险防范，通过对数据深度挖掘和分析，精准识别欺诈行为，提前预警风险，为金融安全保驾护航。
然而，AI在赋能金融安全的同时，自身也可能成为风险的“放大器”。左春认为：“例如，算法偏见导致不公平的决策、数据滥用侵犯用户隐私以及模型的不可解释性等。”
当AI技术被恶意利用，或是在应用中暴露出伦理与监管漏洞，不仅无法实现风险防控的初衷，反而可能加剧数字安全的复杂性。
相关数据显示，攻击者利用生成式AI自动化攻击方法，网络攻击每日超过6亿次，攻击频率与复杂性呈指数级攀升。另据国际数据公司(IDC)日前发布的《全球网络安全支出指南》(2025年V1版)数据，中国网络安全市场规模将从2023年的110亿美元增长至2028年的171亿美元，5年复合增长率将达到9.2%。
顾建国认为，面对网络攻击、数据泄露、算法黑箱等新型风险，一方面，要加强对密码学、隐私计算等安全技术的研究攻关，提升风险预警和应急处置能力；另一方面，要完善法律法规监管框架，推动跨境监管的协作，实现风险早识别、早预警、早处置。
不断迭代的技术是筑牢金融安全防线的核心驱动力，云化、服务化将成为当前中国安全技术市场的主要发展方向。
中关村互联网金融研究院发布的《2025中国金融科技竞争力报告》显示，量子技术在金融安全体系构建与算力效能提升领域具有重要应用价值，尤其是在跨境支付数据传输安全方面表现突出。
形成生态护城河
金融机构是维护金融安全的关键主体，从日常交易风险防控到防范系统性金融风险，金融机构在数据安全、网络防护、业务合规等多维度的实践，直接影响着金融安全的稳固性与可持续性。
对金融机构来说，在AI等技术应用时也要考虑安全边界与实效平衡。
“选择合适、有效的技术很重要，不宜花重金一直追新。”科技部原副部长李萌表示，云边端模型可以进行合理化分布式布局，能够维护金融数据安全并进行体系化安排；端侧模型是将数据留在本地计算，隐私保护效果好，也不用担心特殊原因断网，能实现高安全、快响应的目标。
当前，大模型的内涵和外延对传统的信息安全和数据安全领域产生了冲击，包括商业银行在内的金融机构也在积极推动大模型安全活动前置到数据采集、模型研发等环节，建立数据研发、算力等一体化的防护体系。
据光大银行金融科技部总经理史晨阳介绍，光大银行专门设立了一级部门，负责大模型的安全策略、评价评估和生命周期的管理。
从技术架构的优化到生态体系的构建，金融安全的防线需要多维度的协同。
“培育开源和软硬件协同的生态伙伴，让可控的软硬件和独特生态成为金融安全的保障。”李萌认为，未来，AI的竞争是生态对生态的竞争，金融场景率先探索软硬件全栈式国产化适配，形成生态护城河。
除了在技术应用上追求安全与实效的平衡，金融安全的长效保障更离不开生态体系的构建与完善。
原中国保监会副主席、中关村金融科技产业发展联盟专家委员会主任委员周延礼表示，金融机构要积极参与，在发展中形成合力，建设生态协同，构建跨行业共建的安全防线。
多位IT部门人士也表示，从数据共享应用到AI合作生态，希望大家联合力量，一起做好创新应用和安全防护的工作。
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