CIO和CSO如何积极应对生成式AI带来的颠覆式创新机遇？

摘要：

2024年3月5日，十四届全国人大二次会议在北京召开，“新质生产力”首次被写入政府工作报告，并在报告中提出要开展“人工智能+”行动。AI技术正成为驱动新质生产力的关键要素，也为金融业高质量发展注入了强大动力。金融行业正处于一个由技术创新驱动的转型时期。作为金融行业的CIO（首席信息官）和CSO（首席安全官），肩负着推动这一转型的重任，同时确保机构在变革中的安全与稳定。生成式人工智能（GenAI）作为一种颠覆性技术，为金融服务领域带来了前所未有的机遇和挑战。本文将探讨如何积极应对GenAI带来的变革，利用这一技术提升金融机构的创新竞争力，以生成式AI在研发效能和安全领域的实践为例探讨如何推进GenAI在金融行业有效落地实施。

一.认准生成式AI的颠覆性能力

随着这股生成式AI浪潮的兴起，全球各大科技公司全力投入GenAI领域，OpenAI、微软、Meta、谷歌、百度、阿里等陆续推出GPT-4、New-Bing、Llama-2、Gemini、文心一言、通义千问等产品或模型，已经在金融行业引起了广泛关注。它不仅能够提高工作效率，还能推动商业模式的创新。正如互联网和移动技术一样，GenAI有可能彻底改变金融服务的交付方式。金融行业的CIO和CSO们，作为金融科技部门的领导者，您需要认准GenAI的潜力，并制定相应的战略来利用这一技术。GenAI在金融行业的应用正展现出其颠覆性能力，这主要体现在以下几个方面：

1、内容创造与创新：GenAI的核心能力之一是能够基于已有的数据和模式创造全新的内容。这包括文本、图像、音频和视频等多种形式。在金融领域，这意味着AI可以生成市场分析报告、投资建议、个性化的金融产品介绍等，从而提高金融机构的内容生产效率和创新能力。

2、智能决策支持：GenAI通过学习和分析大量历史数据，能够提供深度的洞察和预测。在金融行业，这可以帮助机构更好地理解市场趋势、评估风险和制定策略。例如，AI可以用于信用评分、欺诈检测、投资组合优化等，为金融机构提供数据驱动的决策支持。

3、个性化服务与客户体验：GenAI能够根据用户的行为和偏好提供定制化的服务和内容。在金融行业，这可以用于提升客户体验，如通过智能客服和虚拟金融顾问提供个性化咨询，或者根据客户的财务状况和目标推荐定制化的金融产品和服务。这种高度个性化的交互能够增强客户忠诚度并提升满意度。

二.探索生成式AI在金融行业的应用潜力

GenAI在金融行业的应用潜力是巨大的，它可以通过智慧营销、代码生成、智能对话应用和知识管理应用等多个方面，为金融机构带来革命性的变革和效率提升。以下是几个应用场景的说明：

1、智慧营销应用

金融行业对个性化的营销策略需求日益增长，GenAI可以通过分析客户数据和市场趋势，生成个性化的营销内容和策略。例如，GenAI可以创建定制化的电子邮件营销活动，根据客户的投资偏好和历史交易行为，生成吸引特定客户的投资建议和产品推荐。此外，通过生成逼真的虚拟广告和社交媒体内容，GenAI可以帮助金融机构更有效地吸引和保持客户，提高品牌认知度和客户忠诚度。

2、代码生成应用

在金融软件开发中，GenAI可以辅助开发人员自动生成代码，提高开发效率和降低错误率。通过学习大量的代码库和编程模式，GenAI能够理解复杂的金融逻辑和规则，生成符合要求的业务实现代码、风险评估模型和合规报告。这不仅可以加快新金融产品的上市速度，还可以确保软件的质量和安全性，减少人为错误和合规风险。

3、智能会话应用

智能会话系统，如聊天机器人和虚拟助手，已经在金融服务中得到广泛应用。GenAI可以进一步提升这些系统的智能程度，使其能够更自然地与客户进行交流，提供即时的金融咨询和客户服务。例如，GenAI可以通过理解客户的查询，生成准确的回答和解决方案，帮助客户进行投资决策、理解金融产品或解决账户问题。这种高度互动和响应式的服务可以提高客户满意度和服务质量。在金融科技研发领域，利用GenAI智能对话，可在研发编码阶段通过实时交互的方式，帮助研发人员解决各种研发问题。

4、知识管理应用

金融机构拥有大量的数据和知识，GenAI可以帮助机构更有效地管理和利用这些资源。通过自然语言处理和机器学习技术，GenAI可以从非结构化的文档和报告中提取关键信息，生成结构化的知识库。这可以帮助金融分析师和决策者快速获取所需的信息，提高决策的效率和质量。此外，GenAI还可以通过生成新的研究报告和分析文章，为金融机构提供深入的市场洞察和策略建议。

三.筹划新模式下的人员组织架构转型升级

GenAI技术的引入将改变金融行业员工的角色、职责、工作方式和业务流程，因此需要对现有的组织结构进行相应的调整以适应新的工作模式，确保技术团队与业务部门紧密合作，共同推动创新。以下是一些转型升级的建议：

1、建立跨部门的AI团队

创建一个由数据科学家、软件工程师、业务分析师和合规专家组成的跨职能团队，负责AI项目的开发、实施和监督。这个团队将作为组织内部的AI专家中心，为其他部门提供支持和咨询。

2、强化数据管理职能

数据是生成式AI技术的基石。金融机构应建立或加强数据管理部门，确保数据的质量、安全性和合规性。数据管理团队应负责制定数据治理策略，管理数据存储和访问权限，以及监督数据的伦理使用。

3、提升员工的AI素养

组织应通过培训提升员工对AI技术的理解和应用能力。这包括提供必要的技术培训，以及引导员工如何与AI工具合作，确保他们能够在AI辅助的工作环境中高效工作。

4、调整业务流程和职责

生成式AI技术将自动化许多日常任务，释放员工从事更有价值和创造性的工作。管理层需要重新评估和设计业务流程，明确哪些任务可以由AI完成，哪些任务需要人类的直觉和判断。

5、加强合规和风险管理

引入专门的合规和风险管理团队，专注于AI相关的风险，如数据隐私、算法偏见和模型透明度。这些团队应与AI团队紧密合作，确保所有AI应用都符合法律法规和公司政策。

6、推动组织文化变革

鼓励创新和持续学习的组织文化，让员工适应快速变化的技术环境。领导层应积极支持变革，通过示范和沟通，帮助员工理解AI技术带来的好处和挑战。

7、建立合作伙伴关系

与AI技术供应商、研究机构和其他金融机构建立合作伙伴关系，共享知识和最佳实践。这种合作可以帮助组织更快地获取新技术，同时也能更好地应对行业共同面临的挑战。

四.积极开展生成式AI风险管理与政策制定

在金融行业，积极开展GenAI的风险管理与政策制定是至关重要的。GenAI技术，如ChatGPT等，已经在金融领域展现出巨大的应用潜力，但同时也带来了一系列风险和挑战。GenAI技术的使用也带来了新的安全和道德风险。CSO需要制定相应的政策和流程，确保GenAI的使用不会泄露敏感信息，遵守法律法规，并维护公司的声誉。此外，需要对员工进行GenAI安全使用的培训，提高他们对潜在风险的认识。以下是对金融行业中生成式AI风险管理与政策制定的一些建议：

1、风险管理

（1）数据安全与隐私保护

金融行业拥有大量敏感的客户数据和交易信息。生成式AI在处理这些数据时，必须确保符合国家《网络安全保护法》《数据安全保护法》和《个人信息保护法》等。要建立严格的数据访问控制和加密措施，防止数据泄露和滥用。

（2）技术可靠性与透明度

生成式AI的决策过程往往是一个“黑箱”，这可能导致监管机构和用户难以理解和信任其输出结果。金融机构需要开发透明的AI模型，确保其决策过程可追溯和解释，以增强用户信任和监管合规性。

（3）算法偏见与公平性

生成式AI可能会因为训练数据的偏见而产生不公平的决策。金融机构应当确保其AI系统不会因性别、种族、年龄等因素而歧视任何客户群体。这需要对训练数据进行仔细的审查和平衡，以及定期的偏见检测和纠正。

（4）合规性与法律风险

金融行业受到严格的法律法规约束。生成式AI在提供金融建议或自动化交易时，必须遵守相关金融法规，如反洗钱（AML）和客户尽职调查（KYC）规定。金融机构需要确保其AI系统符合所有适用的法律和监管要求。

2、政策制定

（1）制定行业标准

金融行业应当与监管机构合作，制定生成式AI的应用标准和最佳实践。这些标准应涵盖数据管理、算法透明度、用户保护和伦理考量等方面，以指导金融机构安全、合规地使用AI技术。

（2）加强监管合作

监管机构需要与金融机构紧密合作，共同监督和管理生成式AI的应用。这包括共享信息、协调监管行动和提供指导，以确保金融行业的健康发展和消费者保护。

（3）推动技术与法规的协同进步

随着生成式AI技术的快速发展，现有的法律法规可能很快变得过时。政策制定者应当持续更新法规，以适应新技术的发展，同时确保新技术的应用不会损害金融稳定性和消费者权益。

（4）培养专业人才

为了有效管理生成式AI的风险，金融机构需要培养具备相关技术知识和法律理解的专业人才。这包括数据科学家、AI伦理专家和合规主管，他们将负责监督AI系统的设计、实施和维护。

五、推进生成式AI项目的落地实施

推进生成式AI项目在金融行业的落地实施是一项复杂的任务，涉及到技术创新、业务流程优化、风险管理以及合规性等多个方面。以下是一些关键策略，旨在帮助金融机构有效地实施GenAI项目：

1、明确战略目标：金融机构应该首先明确引入GenAI技术的目标，这可能包括提高运营效率、增强客户体验、优化风险评估等。明确的目标将指导项目的方向和资源分配。

2、数据基础建设：GenAI项目的成功很大程度上依赖于高质量的数据。金融机构需要投资于数据收集、清洗和存储的基础设施，确保数据的准确性和安全性。

3、技术与业务的融合：技术团队应与业务团队紧密合作，确保GenAI解决方案能够满足实际业务需求。这包括对现有业务流程的深入理解以及对新技术的适应性评估。

4、人才培养与合作：金融机构需要培养具备GenAI技术知识的人才，同时也可以考虑与科技公司合作，利用外部专家的知识和经验。

5、风险与合规管理：在实施GenAI项目的过程中，必须考虑到潜在的风险，如数据泄露、算法偏见等。同时，要确保所有活动都符合监管要求，避免合规风险。

6、试点项目与迭代：通过小规模试点项目来测试GenAI技术的有效性，收集反馈，并根据实际情况进行迭代优化。这种方法可以降低风险，同时积累宝贵的实施经验。

7、持续监控与评估：GenAI项目上线后，需要持续监控其性能和影响，确保项目达到预期目标。定期评估和调整策略，以应对市场和技术的变化。

8、文化与组织变革：GenAI的引入可能会对组织结构和企业文化产生影响。金融机构应积极推动文化变革，鼓励创新思维，并为员工提供必要的支持和培训。

六、生成式AI在研发效能和安全领域的实践

在推进生成式AI项目落地过程中，可选取金融科技某些领域作为试点，既是一种探索，也是落地实践经验积累的过程。以下是生成式AI在研发效能、研发安全领域进行落地实践参考。

1、背景分析

随着用户业务需求的不断增长和网络安全法律法规的陆续出台，开发者面临着诸多新挑战。全社会对数据安全和个人信息保护的重视程度日益提高，国内也已发布一系列政策法规，加大数据安全和隐私合规领域的监管及执法力度。在严格监管的大环境下，安全合规已成为开发人员的“必修课”。开发者既要快速交付以满足业务发展需求，又要确保代码的安全性和合规性，满足监管要求。然而，传统代码安全工具在实际应用中存在诸多问题，如误报率高、问题定位不准确、缺陷成因描述不清晰等，这些问题阻碍了安全向开发侧“左移”，影响了开发安全工作的顺利进行和研发效能的整体提升。

2、解决思路

海云安将过往多年来在开发安全领域丰富的落地实践经验、SAST（静态应用程序安全测试）和SCA（软件成分分析）技术与当前热门的人工智能大语言模型进行深度融合，对大模型进行微调、训练和优化，形成海云安智乘AI大模型。以智乘AI大模型作为基座进行支撑，打造一款开发者安全智能助手，极大的降低检测结果误报，实时生成缺陷成因解释，生成漏洞修复建议代码，根据上下文自动补全代码，通过智能交互式问答功能可快速解答各类与研发、安全相关的问题，在开发编码阶段，从安全、合规、质量、效能四个方面为开发者提供全方位赋能。

3、实践内容

1）左移代码安全检测：实时源代码和组件安全检测，及时发现安全漏洞。

2）左移合规检测分析：内置安全合规检测，如隐私合规、加密算法、组件许可证合规等，及时发现合规风险。

3）软件代码质量把关：提升代码可读性、可维护性、健壮性等。

4）提升研发安全效能：AI降低误报率，自动生成修复代码，智能交互式问答，提升研发效率。

4、落地效果

以某银行客户为例，开发者安全助手在该银行应用的业务系统数达到3000+，开发者用户数达到7000+，日均交互次数10万+，通过融合SAST、SCA与AI大语言模型，漏洞检测准确率提升90%，千行代码漏洞率下降50%，开发者编码效率提升35%，漏洞修复成本降低40%，整体研发效能提升10%。

七、结束语

金融行业的CIO和CSO在面对生成式AI技术时，需要平衡创新与风险，把握机遇与挑战。通过深入理解和有效管理GenAI技术，可以引领金融机构走向更加智能、高效和安全的未来。

作者介绍

谢朝海，博士，副教授，国内知名信息安全红客。证券期货业等多个行业专家顾问，等保专家、计算机司法鉴定人，涉网案件破案专家。国家队成员，20年以上从业经验。党十七大、十九大优秀支撑团队队长。2008北京奥运会、2010年广州亚运会和2011年深圳大运会网络安全保卫工作小组副组长。国家863、242课题核心骨干。国家等保1.0/2.0标准编制核心成员。“金盾工程”等多项国家级重大工程验收测试评估组成员，海云安公司创始人。