金融領域合規機制建設已上升為驅動行業持續健康發展的核心命題。7月31日，由北京商報社、深藍媒體智庫主辦的"AI金融雙刃劍：從安全底線尋找轉型機遇"沙龍在上海成功舉辦。作為此次沙龍的重磅環節之一，現場圓桌對話圍繞"AI算法備案時代的金融合規路徑"展開。多位行業專家和企業嘉賓對AI金融的未來發展趨勢進行了洞察和展望。

與會嘉賓認為，金融AI合規的本質是在監管剛性要求與技術可行性之間尋找動態平衡點。在人工智能技術深度滲透金融服務的背景下，如何通過制度設計與技術管控構建合規體系，既滿足監管要求又保障創新活力，成為當前金融科技發展中亟待突破的關鍵課題。

從被動合規到主動治理

在AI算法備案制度的框架下，金融領域業務算法，如智能投顧、信用評估、保險定價等，進行合規改造與備案準備時，面臨多重系統性挑戰。

具體而言，金融AI算法備案的核心是穿透算法黑箱，實現可審計、可干預的透明決策。企業需以"主動合規"重構技術倫理。

星火智云（上海）科技發展有限公司（以下簡稱"星火智云"）副總裁羅方舟表示，為應對監管環境變化，公司核心策略是系統采集監管文本、圖片、視頻及銷售流程意見，將其轉化為AI學習的底層知識庫。通過類似"基礎必修課"的規劃，將正向準則植入AI訓練流程，并持續豐富數據來源。例如，監管對營銷內容的指導意見、保險公司提供的銷售內容文件等，均被納入知識庫訓練AI，形成"AI研修課"以完善合規能力，為未來AI在業務中大規模應用奠定基礎。

據了解，作為一家互聯網營銷企業，星火智云自2018年起開展互聯網保險業務。企業經營重點之一是關注安全問題，從信息流投放到客戶運營、售后環節，自2019年起已大規模應用AI技術。

"具體應用場景包括內容生產等。"羅方舟表示，每日需生成大量內容，構建包含數字人、短視頻混剪等技術的完整內容生產線。在此過程中，監管對通過內容引導用戶進行保險消費的約束日益清晰，尤其關注保險產品介紹邊界及灰色地帶的合規性，各流量平臺對相關內容的約束界限也逐漸明確。

"大模型本身無善惡之分，關鍵在于如何使用。"神州融信云科技股份有限公司研發技術中心總經理郭學超表示，當前金融市場呈現"冰火兩重天"態勢：表面上看熱度較高，各類概念頻出；但實際成熟應用模式較少。通過原有算法備案是一種方式，客戶更關注模式的可靠性與準確性。此外，合規性至關重要，備案或許是很好的解決路徑。

AI領域的特殊性體現在AI面客服務尚未被允許等方面。郭學超也認為，金融行業與其他行業一樣，必須在合規框架內開展業務，不容許出錯。目前公司主要通過應用端到端大模型、固化流程、結合小模型等方式規避合規困境，通過技術手段解決合規問題。

細分領域共探解題思路

需要關注的是，從智能投顧、信用評估到保險定價，不同細分領域的風險特征與影響范圍存在顯著差異，備案策略需在統一框架下實現精準適配。

"基于不同金融細分領域應用AI算法的風險特征和影響范圍，從監管備案及應用層面來看，行業方向已較為明確。"上海金融與發展實驗室特聘研究員潘曉俊表示，過去可從最合規的路徑解決問題并控制風險，關于后續發展，可從簡單、可控的場景逐步深入。例如，監管對模型專業性的要求，不僅涉及技術專業度，更需關注業務效果的專業性。若告知監管，當前應用僅聚焦于簡單的圖片、文字或視頻生成，或可更易被接受。

潘曉俊的另一個觀點是"用魔法打敗魔法"。他認為，近期行業一大痛點是電信外呼受監管影響較大。從監管角度看，外呼為何被管控？因其可能影響客戶體驗。若明確告知監管，我們通過AI接口優化外呼形式，既可減少對客戶的騷擾，又能提升效率，這或許是很好的應用方向。畢竟外呼是當前一大痛點，一旦被投訴，短期內可能無法使用，尤其是營銷短信等，而新技術若具備可解釋性與可控性，或可規避此類問題。

中誠信信用分析（北京）有限公司信評總監曹閏在圓桌環節表示，從監管層面而言，"幻覺"問題是需要重點考慮的。在應用AI進行輸出時，始終要保持更為謹慎的態度。然而，目前的主要難點在于，AI學習過程中收集的數據來自多方，這些數據的隱私性和密集性存在差異，且缺乏完全明確的監管規定。

基于此，曹閏認為，若自行制定數據使用規則，也可能面臨監管的挑戰。因此，數據的保密程度及如何合規利用這些數據，成為較大的難題。公司當前的應對措施是將數據拆分為內部數據和較為敏感的數據兩類，進行了一定的努力。但后續拆分是否符合監管要求以及輸出是否能夠滿足合規性，仍需各方進行交流。"我們也相信，隨著AI未來的升級和迭代，目前面臨的問題將不再那么嚴峻，但仍需深度探索。"

作為一家面向C端的企業，羅方舟表示，雖然在算法備案方面規模較小，但同樣面臨顯著挑戰。當前流量平臺核心收入依賴廣告收入，星火智云需通過算法精準挖掘目標客戶，如保險領域高價值用戶，而平臺傾向于將核心用戶打包售賣，排斥低價值用戶，由此引發流量場景的"算法對抗"——雙方通過數據和算法能力爭奪目標用戶。在此過程中，數據安全問題尤為突出。平臺對用戶數據的采集，包括App使用行為、聊天內容等較為全面，而公司作為保險數據獲取方，需在算法中明確數據使用邊界：哪些數據可合法使用、哪些不可，并確保數據存儲、應用及衍生數據處理的合規性。依托支付通道與監管部門的溝通，公司需驗證數據流的安全性、合規性及算法可控性，以實現監管認可的合規狀態。

北京商報記者 胡永新