创融配资北京银行明立松：AI应用应关注技术风险与数据安全

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　　北京银行迎来三位70后高管

　　近日，2025中关村论坛系列活动——全球财经论坛在北京石景山区举行。论坛由中央财经大学主办、石景山区人民政府支持，以“迈向数智时代的中国与世界经济”为主题，共设置一个主论坛和三个平行分论坛。北京银行（601169）信息科技管理部总经理、系统运营中心总经理明立松出席“平行分坛二：人工智能与金融产业变革”并发表演讲。

　　明立松表示，历经三年数字化转型，北京银行构建了统一金融操作系统、统一数据底座等基础框架，从科技角度对行内系统安全、信创等方面统筹管理，解决了系统建设竖井、数据孤岛等问题，为AI发展奠定技术与数据基础。

　　统一金融操作系统方面，北京银行打通系统竖井，实现数据的可信共享、资源的合理配置，同时推进低代码、低耦合、智能化，支撑业务应用快速开放与部署，接入金融OS系统百余个，为AI发展解决了系统互不通信的壁垒。

　　统一数据底座方面，北京银行实现了“一体数据”，支撑企业级各类数据应用，并通过数据需求统筹机制实现端到端全生命周期管理，为AI发展解决了数据不集中、数据不统一的问题。

　　明立松介绍，在人工智能领域，北京银行统筹智算资源，依托金融OS，搭建企业级人工智能平台，实现企业级AI算力基础资源的统一纳管，提升运营效率、强化数据联动与分析能力。纳管所需AI算力基础资源，集中管控访问权限，提升智算资源复用能力，降低整体智能算力硬件资源成本。

　　在介绍成效的同时，明立松也提醒到，同时也应时刻关注AI技术风险，多举措安全开展AI的建设、应用，筑牢安全防线，借助AI能力驱动业务价值升级。

　　他指出，根据实践经验，AI技术风险主要有幻觉问题和模型知识库问题。一方面，大模型存在幻觉风险，容易生成与现实不符的信息；另一方面，知识库内容、形式、质量对模型输出准确性、可靠性有较大影响，且容易存在知识滥用风险。针对幻觉问题，可以通过人工校验，借助已有数据进行模型输出可靠性研判；针对模型知识库问题，可以通过对知识库建设进行权限等级划分，同时对上传文件开展质量校验。

　　明立松还称，AI应用涉及海量数据（603138），应高度重视数据安全，建立高度的安全责任意识，确保数据不涉密、不外泄，数据应用安全合规。

　　“随着AI技术政策法规密集出台，合规应用重要性日益凸显。”明立松倡议，相关主体需在合法合规前提下推进大模型技术研发与场景落地，实现应用创新与安全发展的动态平衡。

　　他还强调，现阶段AI应用本质为助手工具，不能完全替代人开展应用判断，使用时应保持高度安全责任意识。应以国家、地方、协会、行内等法律法规、规章制度为准绳，依法依规使用大模型。同时，保证公正与透明性，关注数据、算法、应用使用方式方法，避免歧视性输出，生成违法内容等，AI应用责任能力不应外包。

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