保障金融服务业企业AI安全

行业趋势 | 2026年3月31日

金融服务业正迅速成为积极采用AI的行业之一，利用AI提供个性化服务、实现决策自动化并简化运营流程。这些创新也带来了新的风险，尤其是在复杂的混合环境中，AI会与敏感的账户和交易数据交互。由于AI发展迅速，挑战不仅在于识别风险，还在于快速修复风险。

金融服务环境受到多层且高度具体的策略约束，这些策略涵盖数据访问、隐私、允许的输出，以及基于地区或角色的限制。策略的制定以法规、内部风险框架和业务情境为依据，即使使用相同的AI模型或应用，也往往会因用例而异。当AI动态运行并实时响应提示和输入时，必须根据具体情境执行这些策略，而不能预先作出假设。

“对于金融服务机构而言，AI治理必须成为一项运营重点，并随AI使用规模同步扩展。”

为什么自定义控制对AI治理至关重要

与传统业务应用不同，AI本质上具有非确定性，也就是说，相同的提示词或输入可能产生不同的输出。因此，在生产环境中使用AI时，风险取决于谁在与系统交互、涉及哪些数据，以及最终如何使用输出或据此采取行动。在金融服务领域，同一种AI能力可能支持截然不同的场景，而每种场景都有各自的治理要求和风险容忍度。对于受到严格监管的行业而言，这带来了新的复杂性。

智能体AI的采用速度进一步加剧了这种复杂性。根据NVIDIA的一项2026年调查，目前有42%的金融服务机构正在使用或评估智能体。

因此，针对AI系统的可定制控制措施（通常称为“护栏”）至关重要。组织不应采用单一、统一的限制措施，而需要能够根据实际情况调整实时AI交互中的策略执行方式。通过定制，控制措施可以反映角色、司法管辖区、数据敏感性或预期用途等情境因素，从而帮助治理要求与机构政策保持一致，同时避免将所有AI交互视为具有同等风险。

这种方法还有助于避免常见的取舍难题。过于严格的Guardrails可能会限制AI的实用性，而过于宽松则会增加违反政策或意外暴露的可能性。通过自定义，可以更均衡地化解这一矛盾。

金融服务实践案例

以一家大型金融服务机构为例，该机构正在探索如何在整个企业范围内扩大AI的应用。早期试点已展现出价值，但管理层发现了一个核心问题：角色、权限和监管义务差异很大的用户都在访问同一套AI系统。

该组织并未将AI视为单一且统一的能力，而是着重在交互环节实施策略。Guardrails根据内部治理规则进行定制，确保敏感数据访问权限和允许的输出内容可根据角色和司法管辖区进行适当调整。通过这种方法，该组织能够扩大AI的使用范围，同时不会削弱现有访问模型，也不会产生新的合规盲区。

该组织还评估了这些防护机制在实际环境中的表现。通过对AI系统开展红队测试，他们发现了一些边缘情况：提示词可能导致意外信息披露或不符合政策要求，尤其是在多步骤交互中。这些发现为优化防护机制的应用方式提供了依据，在保持易用性的同时加强了监督。

随着AI应用演进实施防护措施

随着AI应用不断扩大，使用模式很少会一成不变。新的工作流不断涌现，职责随之调整，AI系统也被引入风险状况各异的领域。基于早期假设设计的控制措施可能很快就无法适应AI的实际使用方式。

随着这些实际情况发生变化，可定制的防护机制支持逐步调整。组织可以优化策略，以适应新的用例、新的业务领域或不断变化的风险认知，而无需重新设计AI系统或中断现有工作流。这种适应能力对金融服务业尤为重要，因为随着法规日趋成熟、监管要求更加明确，治理框架通常需要重新审视。

从现实行为中学习

即使是精心设计的策略，在实际使用中也可能表现不同。含义不明确的请求、边缘情况和多步骤交互，往往会暴露防护机制的预期运行方式与AI系统的实际响应方式之间的差距。

结构化评估和对抗性测试通过检验系统在压力下的行为，有助于发现这些差距。随着时间推移，从这一过程中获得的洞察可为控制措施的优化提供依据，使组织能够根据观察到的行为调整执行方式，而不是仅凭假定的风险作出调整。在受监管的环境中，这一反馈闭环能够证明控制措施得到持续维护并以证据为依据，从而支持更具可辩护性的治理方法。