如何建立金融行业可信AI的业务标准及技术规范？

（来源：twt企业IT社区）

【面向AI时代的数据中心未来——金融核心系统存算分离的战略必要性共识探讨】· 可信 AI 驱动视角

 议题说明 

金融行业作为数据驱动决策的典型领域，AI技术正用于风控、投研、客服等核心场景。而模型幻觉、数据泄露、算法歧视等问题暴露了AI在高风险金融场景中的信任缺陷。在此背景下，构建可信AI体系已成为金融业智能化转型的基石，亟需建立统一的业务标准与技术规范。本次议题旨在系统分析金融行业对可信AI的场景化需求，厘清生产、汇聚、消费三域协作标准化的范围差异，定义金融行业可信AI的共同语言，建立可解释性、公平性、稳健性、隐私合规性、可问责性在金融业务中的具体内涵、度量标准的三域协作共识基础，并与监管要求对齐。

议题主持导语

议题主持人：党宏雷  某国有银行软件开发中心 架构师

随着人工智能技术的深度应用，金融行业正迎来智能化转型的关键阶段。AI在提升风控精度、投资效率与服务体验的同时，也带来了模型不可解释、算法歧视、数据滥用等新型风险。在高风险、强监管的金融环境中，构建可信AI不仅是一项技术挑战，更是保障金融稳定、维护用户权益、履行合规责任的必然要求。当前，国内外监管机构已陆续出台多项AI治理规范，而金融机构在落地实践中仍面临标准不统一、度量不明确、跨域协作难等挑战。特别是在生产、汇聚、消费的三域协作中，缺乏系统化的可信保障机制。

本议题聚焦于构建金融行业可信AI的业务标准与技术规范，将从治理架构、标准建设、技术实施三个层面展开探讨：首先，如何定义可信AI的核心维度（可解释性、公平性、稳健性、隐私合规性、可问责性）在具体金融场景中的内涵与度量方法；其次，如何建立覆盖“数据-模型-应用”全生命周期的治理框架；最后，如何推动跨机构、跨职能的协作机制与标准化建设；如何将监管要求转化为可落地、可审计的技术规范。希望通过本次研讨，形成行业共识，为金融AI的健康发展与合规应用提供坚实基础。

■ 王辉 某大型金融机构技术专家

应通过建立跨域协同治理架构和全生命周期管理闭环，推动行业标准共建与文化培育，系统化构建金融行业可信AI体系。

为推进可信AI在金融领域的落地，需建立跨域协同的治理架构，成立由业务、技术、合规与风控等多部门组成的“可信AI委员会”，统筹治理决策。应构建覆盖“数据–模型–应用”全生命周期的管控流程，实现从数据准备、模型开发到业务部署的闭环管理。同时，联合头部金融机构与监管科技企业，共同制定如《金融AI可信性评价指南》等行业标准，明确模型透明度、风险可控性等核心评价指标。在组织与文化层面，应推行“可信AI工程师”认证机制，要求关键岗位人员掌握可解释性建模、数据隐私保护等技能，并将可信性要求深度集成至研发流程中，具体举措包括在代码评审阶段加入合规检查点，在产品迭代过程中设置可信性回溯与审计环节等。通过这些具体措施，将可信AI理念融入组织文化和日常工作流程。

■ 党宏雷 某国有银行软件开发中心 架构师

以战略高度构建多层治理防线和全流程管理体系，并依托技术平台提升自动化与可信能力，系统推进金融行业可信AI业务标准与技术规范的建设。

基于合规要求，系统构建金融行业可信AI业务标准与技术规范需从多个方面推进。首先，在战略层面明确可信AI的定位与发展路径；其次，在组织层面建立相应的治理结构；最后，在技术层面构建支撑平台。具体包括：

构建可信AI治理体系，将其提升至战略层级，明确目标并与业务深度融合，建立自上而下的治理框架并定期评估，推动AI驱动的创新。

设立三道治理防线，成立高管牵头的治理小组，明确前、中、后台协同管控机制，以高价值场景切入，打破部门壁垒，建立“业务+技术/数据”双审机制，加强模型与知识治理。

建设风险与合规管理能力，将AI风险纳入全面风险管理，实施分级管控，建立风险识别、评估与追踪机制，嵌入公平性验证，增强可审计性与可追溯性。

升级数据治理体系，构建全生命周期治理架构，强化数据质量、安全与隐私管理，明确数据目录与血缘，引入AI实现智能分类与溯源。

完善可信AI治理平台，增强算法可解释性。其治理架构需向下覆盖数据底层。在此架构中，通过实施数据库存算分离，实现对数据血缘、访问控制和审计日志的精细化管理，确保三域协作中的数据流始终可信、可控。进而，依托联邦学习、区块链实现隐私协同建模与全链路溯源，构建主动防控、透明可信的AI应用环境。

■ 詹智财 苏宁易购 高级算法工程师

需结合金融业务场景差异化定义可信AI内涵，并依托现有监管框架与行业协同机制，建立可落地、可认证的技术规范与治理体系。

从业务场景出发，强调金融行业对可信AI的要求高度依赖具体业务场景，需明确差异化可信内涵以系统应对相关风险。例如，信贷风控侧重可解释性、公平性与稳健性，以防范模型歧视与误拒风险；智能投研强调稳健性、可追溯性与因果性，规避模型幻觉和黑箱决策带来的损失；智能客服需保障透明度、隐私合规与无误导，防止数据滥用和内容失实；反洗钱反欺诈需实现可问责性、可审计性与低误报，减少误伤正常交易并确保决策链可追溯；自动化运营则依赖鲁棒性与可监控性，及时发现模型漂移，避免服务中断。

行业推进层面，建议采取以下关键举措：成立由头部机构牵头的“金融可信AI联盟”，制定行业白皮书与互认标准；建立“模型护照”制度，为AI模型附加标准化可信性声明，支持其安全跨机构流转；开发并推广开源工具包，如公平性检测工具与可解释性生成器，降低技术实施门槛；引入第三方审计机构开展年度可信AI评估认证，形成持续监督机制，系统性提升金融AI的可信水平与治理效能。

■ 范容 某股份制银行 研发主管

金融行业可信AI的标准与规范需基于其高风险、强监管特性，结合业务场景定义可信内涵，并在生产、汇聚、消费三域实施差异化的标准化措施，同时建立统一、可量化的可信性度量体系。

金融行业对可信AI的需求植根于其高风险和强监管特性，不同业务场景对可信性的要求存在显著差异：风控场景强调AI模型决策的可追溯性以管理信贷风险；投研领域注重模型输出的稳健性，防止数据波动导致策略失效；客服场景则需兼顾用户数据保护与服务效率，严防信息泄露。

在生产、汇聚和消费三域中，标准化重点各有侧重：生产域聚焦模型开发环节，强调算法合规性与可复现性，需规范特征工程和数据清洗以确保模型源头可控；汇聚域围绕数据流转，应建立跨机构安全共享协议和统一脱敏标准，平衡数据价值挖掘与隐私保护；消费域关注模型应用终端，要求输出结果易于理解和追溯，例如为客户提供直观的决策解释，保障其知情权。

构建金融可信AI需形成以“可信赖”为核心的共同语言，统一技术特性与业务价值表述。

议题共识总结

根据本次研讨内容，各位专家就“如何建立金融行业可信AI的业务标准及技术规范”这一议题，从治理架构、标准建设、场景化应用及行业协同等多个维度进行了深入探讨，并形成了若干共识观点。

1.需建立跨域协同的治理架构与全生命周期管理体系

应成立由业务、技术、风控、合规等多部门组成的“可信AI委员会”，统筹决策与治理流程；构建覆盖“数据–模型–应用”全生命周期的闭环管理机制，确保从数据准备、模型开发到业务部署各环节的可控与可信。这一治理架构为可信AI建设提供了组织保障。

生产域：确保数据源头可信，全流程可审计、可复现

汇聚域：实现跨机构数据安全共享，平衡数据价值与隐私保护

消费域：保障模型输出结果可理解、可追溯、风险可控

2.应基于业务场景差异化定义“可信”内涵与度量标准

不同金融业务场景对可信AI的核心诉求存在显著差异，应结合风控、投研、客服、反欺诈等具体场景，明确可解释性、公平性、稳健性、隐私合规性、可问责性等维度的具体内涵与量化指标（如“不同群体授信通过率差异不超过5%”）。这种场景化定义方法确保了标准的针对性和实用性。

3.须构建“战略-组织-技术”三层治理防线

将可信AI提升至企业战略层级，建立由高管牵头的治理领导小组；设立业务部门、风险合规、内部审计协同的“三道防线”；以高价值场景为切入点，打破部门壁垒，建立“业务+技术/数据”双审机制，完善模型安全与数据治理能力。这种分层治理模式确保了风险的全方位管控。

4.需推动行业协同与生态共建，制定互认标准与工具支持

由头部机构牵头成立“金融可信AI联盟”，制定行业白皮书与互认标准；建立“模型护照”制度，支持模型跨机构可信流转；开发开源工具包（如公平性检测工具、可解释性生成器），降低实施门槛；引入第三方审计机制进行年度评估认证。这些举措将加速行业整体可信能力的提升。

5.应结合现有监管框架，强化合规能力与技术创新融合

在《人工智能金融应用评价规范》《生成式AI服务管理暂行办法》等现有监管要求基础上，将AI风险纳入企业全面风险管理体系，强化数据安全、隐私保护与算法可解释性；技术层面通过如数据库存算分离架构，实现数据存储与计算资源的解耦，提升跨域数据血缘、访问控制与审计能力，并依托联邦学习、区块链等技术实现隐私协同建模与全链路溯源，构建主动防控、透明可信的AI治理平台。这一融合路径确保了技术创新与合规要求的统一。

本次研讨在“治理架构协同化、场景定义差异化、防线建设系统化、行业生态共建化、合规与技术一体化”五个方面达成共识，为金融行业可信AI业务标准与技术规范的建立提供了系统化、可落地的实施路径。多位专家一致认为，唯有通过“制度+技术+生态”多方协同，才能实现可信AI在金融领域的高质量发展。

关于【面向AI时代的数据中心未来——金融核心系统存算分离的战略必要性共识探讨】

AI 驱动的工业革命正将企业推向新一轮残酷的优胜劣汰。但大模型应用落地的困难与挑战亦前所未有。消除模型幻觉是众多用户面临的核心痛点，其关键之一则在于高质量数据的覆盖与供给。为此，敏感核心数据（如核心交易数据）必须安全、高效、完整地入湖，转化为可靠训练素材。此过程及湖内存储本身均需最高级别的安全防护（加密）与极致的数据访问 / 处理效能。敏感数据入湖的效率将成为企业 AI 应用创新竞争的关键胜负手。底层基础设施（数据库、存储、计算）必须支撑这一目标，并满足金融核心系统高可用（HA）与容灾（RPO ≈ 0/RTO 极小）的刚性需求。

在此背景下，存算分离凭借其解耦扩展、数据共享、安全强化与专注优化的本质优势，成为AI 数据中心的必然趋势。然而，AI 时代的金融数据中心不应狭隘地服务于训练或推理，它更是业务核心与高质量数据（敏感数据）的生产中心——这些数据是金融 AI 应用的基石。这意味着金融等行业的数据中心具有特殊性。原有业务系统与 AI 能力的融合将催生新型数据中心，其中安全边界强化的需求，亦反向驱动核心交易系统走向存算分离。

金融核心系统需战略回归至由专业存储托底的真·存算分离架构——这不仅是支撑敏感数据安全入湖、保障AI 训练质量的基础防线，更是面向未来的必然选择。

本期刊物旨在汇聚行业顶尖力量： 诚邀 AI 数据治理专家、核心系统数据库专家、存储专家、虚拟化专家、云计算专家，基于社区平台，组建虚拟顶尖团队。我们将共同探讨：面向 AI 时代的数据中心，如何在肩负信创使命的同时，战略性调整架构规划，为企业大模型应用落地提供强大支撑。

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