關(guān)鍵詞：大語(yǔ)言模型；金融軟件供應(yīng)鏈；風(fēng)險(xiǎn)管理；安全策略

0 引言

近年來(lái)，大語(yǔ)言模型的發(fā)展在金融領(lǐng)域掀起了創(chuàng)新的浪潮，被軟件供應(yīng)鏈的上下游廣泛引入使用，給軟件供應(yīng)鏈的安全性和穩(wěn)定性帶來(lái)了新的挑戰(zhàn)。金融行業(yè)作為國(guó)家經(jīng)濟(jì)發(fā)展的基石，其軟件供應(yīng)鏈支撐著金融業(yè)務(wù)的高效運(yùn)轉(zhuǎn)，其安全性及穩(wěn)定性至關(guān)重要。因此，研究大語(yǔ)言模型下金融行業(yè)軟件供應(yīng)鏈的風(fēng)險(xiǎn)管理問(wèn)題具有重要意義。

1 大語(yǔ)言模型基礎(chǔ)原理及功能

大語(yǔ)言模型集成了多元語(yǔ)言智慧與規(guī)則，是深度學(xué)習(xí)賦能的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)典范。以GPT-4為代表，該模型基于預(yù)訓(xùn)練的Transformer架構(gòu)，擅長(zhǎng)根據(jù)文本上下文預(yù)測(cè)后續(xù)字詞，是一個(gè)智能推測(cè)后續(xù)內(nèi)容的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)（圖1） 。

1.1 大語(yǔ)言模型融合預(yù)訓(xùn)練與微調(diào)策略

在預(yù)訓(xùn)練階段，模型吸收海量無(wú)標(biāo)注文本，深度學(xué)習(xí)語(yǔ)言結(jié)構(gòu)與規(guī)律，構(gòu)建語(yǔ)言表征；在微調(diào)階段，針對(duì)特定任務(wù)，利用標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)一步優(yōu)化，以契合具體需求。

1.2 大語(yǔ)言模型的上下文敏感性和語(yǔ)義分析能力

通過(guò)海量語(yǔ)言數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)，模型能夠精確捕捉多樣化的語(yǔ)言知識(shí)與模式，從而理解并構(gòu)建出完整、連貫的文本內(nèi)容。更進(jìn)一步，模型能夠智能地結(jié)合輸入的上下文情境，生成定制化回復(fù)，精準(zhǔn)回應(yīng)用戶的各種疑問(wèn)與需求。

1.3 大語(yǔ)言模型的文本生成與創(chuàng)新能力

在提供的上下文環(huán)境中，靈活創(chuàng)造出新的文本內(nèi)容，涵蓋解答問(wèn)題、構(gòu)建場(chǎng)景、生動(dòng)描述等多個(gè)維度。賦予了模型在生成投資建議、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估報(bào)告等專業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用的潛力，展現(xiàn)了其廣泛的實(shí)用價(jià)值。

1.4 大語(yǔ)言模型的信息精煉與摘要生成

具備高效的信息提煉能力，能夠從冗長(zhǎng)文本中自動(dòng)抽絲剝繭，生成精煉的摘要，幫助用戶迅速把握核心要點(diǎn)，極大地縮短閱讀時(shí)間成本。

1.5 大語(yǔ)言模型的文本智能分類與聚類

大語(yǔ)言模型展現(xiàn)出卓越的文本分析能力，能夠精準(zhǔn)識(shí)別文本間的相似性，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)分類與聚類。這一功能對(duì)于優(yōu)化信息架構(gòu)、提升內(nèi)容推薦精準(zhǔn)度等方面具有不可估量的價(jià)值。

2 金融行業(yè)軟件供應(yīng)鏈大模型的應(yīng)用

大語(yǔ)言模型廣泛應(yīng)用在金融行業(yè)軟件供應(yīng)鏈中的服務(wù)場(chǎng)景中，如AI智能客服、投資組合優(yōu)化、反欺詐與風(fēng)控、金融產(chǎn)品知識(shí)庫(kù)、代碼智能生成等[2]。

2.1 AI 智能客服應(yīng)用

大語(yǔ)言模型的革新性應(yīng)用在于其潛力被充分挖掘以構(gòu)建高度智能化的對(duì)話平臺(tái)，為提升金融領(lǐng)域的客戶服務(wù)質(zhì)量而設(shè)計(jì)。金融機(jī)構(gòu)通過(guò)整合這一先進(jìn)技術(shù)至其內(nèi)部溝通系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了全天候（7天×24小時(shí)）不間斷的業(yè)務(wù)解答與咨詢服務(wù)，增強(qiáng)了客戶體驗(yàn)的滿意度與便捷性，還顯著優(yōu)化了運(yùn)營(yíng)成本結(jié)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)了效率與效益的雙重提升。如SHULEX推出的AI Agent 客服機(jī)器人，一款基于AI大模型研發(fā)的新型聊天機(jī)器人，被多家金融機(jī)構(gòu)的軟件供應(yīng)鏈所引入。

2.2 投資組合決策應(yīng)用

大語(yǔ)言模型用于金融軟件供應(yīng)鏈中的投資決策系統(tǒng)中，憑借對(duì)海量新聞報(bào)道、社交媒體動(dòng)態(tài)及市場(chǎng)數(shù)據(jù)的深度解析，展現(xiàn)出強(qiáng)大的市場(chǎng)洞察能力，助力金融機(jī)構(gòu)精準(zhǔn)預(yù)測(cè)市場(chǎng)動(dòng)向、行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)及潛在投資機(jī)會(huì)。通過(guò)對(duì)資產(chǎn)歷史回報(bào)率、風(fēng)險(xiǎn)參數(shù)及多維度相關(guān)因素的全面剖析，智能化地生成最優(yōu)資產(chǎn)配置策略，為投資者提供科學(xué)依據(jù)，引導(dǎo)他們構(gòu)建更加合理、風(fēng)險(xiǎn)可控且收益優(yōu)化的投資組合，從而在復(fù)雜多變的金融市場(chǎng)中實(shí)現(xiàn)穩(wěn)健前行。

2.3 反欺詐與風(fēng)控

大語(yǔ)言模型嵌入金融軟件供應(yīng)鏈的風(fēng)控決策系統(tǒng)中，憑借對(duì)龐雜交易數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)與解析，能夠精準(zhǔn)捕捉異常交易模式，有效增強(qiáng)對(duì)客戶資金安全的保護(hù)力度及整體風(fēng)控管理水平，顯著降低了潛在損失。例如，某銀行推出的智能風(fēng)控平臺(tái)為例，該平臺(tái)深度融合大語(yǔ)言模型技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了信貸業(yè)務(wù)全生命周期內(nèi)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別的智能化與自動(dòng)化，包括風(fēng)險(xiǎn)報(bào)告的即時(shí)生成及風(fēng)險(xiǎn)圖譜的深度分析，這一系列創(chuàng)新舉措極大地提升了風(fēng)控管理的響應(yīng)速度與精確度，為金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)管理策略提供了強(qiáng)有力的技術(shù)支持。

3 金融行業(yè)軟件供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別分析

3.1 技術(shù)應(yīng)用風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別

全球權(quán)威應(yīng)用安全組織OWASP近期揭示了大型語(yǔ)言模型應(yīng)用面臨的十大核心安全風(fēng)險(xiǎn)，其中涵蓋了提示注入、數(shù)據(jù)泄露、沙箱隔離不足及未授權(quán)代碼執(zhí)行等嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。這些大模型在創(chuàng)造新內(nèi)容時(shí)，其基礎(chǔ)根植于訓(xùn)練數(shù)據(jù)內(nèi)部復(fù)雜的關(guān)聯(lián)性與共現(xiàn)概率機(jī)制。

具體而言，若訓(xùn)練集中“不前進(jìn)”常與“右轉(zhuǎn)”“左轉(zhuǎn)”等詞匯緊密相伴，那么面對(duì)用戶輸入“不前進(jìn)”時(shí)，模型可能會(huì)依據(jù)其學(xué)習(xí)到的參數(shù)隨機(jī)性，傾向于輸出“右轉(zhuǎn)”等選項(xiàng)。然而，值得注意的是，訓(xùn)練數(shù)據(jù)的真實(shí)性、時(shí)效性及內(nèi)在邏輯關(guān)聯(lián)往往參差不齊，這直接導(dǎo)致了模型輸出結(jié)果的準(zhǔn)確性難以保證，甚至可能產(chǎn)生不真實(shí)、誤導(dǎo)性的信息。

在金融行業(yè)這一對(duì)信息精確度要求極高的領(lǐng)域，若盲目依賴未經(jīng)核驗(yàn)的大模型輸出信息，其潛在風(fēng)險(xiǎn)不容忽視[3]。例如，某銀行的金融軟件供應(yīng)鏈中的智能投顧系統(tǒng)在引入大模型后，過(guò)度依賴和相信大模型的輸出結(jié)果，未核實(shí)其穩(wěn)定性，導(dǎo)致客戶投資決策失誤，造成用戶極大損失。

3.2 數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別

大型語(yǔ)言模型在金融軟件供應(yīng)鏈的數(shù)據(jù)訓(xùn)練過(guò)程中，確實(shí)依賴于對(duì)金融機(jī)構(gòu)內(nèi)部龐大數(shù)據(jù)集的全面學(xué)習(xí)。這些數(shù)據(jù)集可能包含用戶的個(gè)人識(shí)別信息，如姓名、聯(lián)系方式、生物特征數(shù)據(jù)和活動(dòng)軌跡等，涉及極為敏感的隱私信息，因此需要高度的數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)措施。研究表明，這些模型有可能在特定條件下“記憶”并泄露訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的信息，包括受版權(quán)保護(hù)的資料和個(gè)人信息，存在數(shù)據(jù)泄露的風(fēng)險(xiǎn)。例如，某金融機(jī)構(gòu)在引入大語(yǔ)言模型進(jìn)行智能客服和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估時(shí)，由于訓(xùn)練需要大量用戶數(shù)據(jù)，包括個(gè)人身份信息和交易記錄等，在數(shù)據(jù)處理和存儲(chǔ)過(guò)程中，如果安全措施不到位，可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)泄露。這樣可能被不法分子利用進(jìn)行詐騙和其他非法活動(dòng)，不僅對(duì)客戶造成經(jīng)濟(jì)損失，還會(huì)嚴(yán)重?fù)p害金融機(jī)構(gòu)的聲譽(yù)和信譽(yù)。因此，確保數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)至關(guān)重要，金融機(jī)構(gòu)應(yīng)采取嚴(yán)格的安全策略，如數(shù)據(jù)加密、訪問(wèn)控制和定期安全審計(jì)，以防止此類事件的發(fā)生。

3.3 環(huán)境經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別

大語(yǔ)言模型融入金融行業(yè)軟件供應(yīng)鏈體系后，其持續(xù)性的迭代升級(jí)不可避免地加劇了對(duì)計(jì)算資源與硬件性能的需求。隨著模型規(guī)模的日益龐大，對(duì)訓(xùn)練過(guò)程所需的計(jì)算資源提出了極高要求，迫切需要部署大規(guī)模的計(jì)算集群及高性能的訓(xùn)練設(shè)備。這一趨勢(shì)對(duì)金融行業(yè)軟件供應(yīng)鏈的上下游而言，構(gòu)成了顯著的挑戰(zhàn)。研究表明，GPT-3大模型的訓(xùn)練過(guò)程單次訓(xùn)練即產(chǎn)生相當(dāng)于552 噸二氧化碳的排放，并消耗高達(dá)1 287兆瓦時(shí)的電力。從GPT-1到GPT-3的進(jìn)化中，模型參數(shù)量激增至1 750億，較之初始的1.17億增長(zhǎng)超千倍；同時(shí)，預(yù)訓(xùn)練所需數(shù)據(jù)量也從5 GB膨脹至45TB。此等規(guī)模的訓(xùn)練不僅單次花費(fèi)460萬(wàn)美元，更累積了高達(dá)1 200萬(wàn)美元的總成本，凸顯了巨大的環(huán)境與經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)[4]。

3.4 法律合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別

金融行業(yè)軟件供應(yīng)鏈涉及大量個(gè)人敏感信息，如客戶的銀行賬戶、交易記錄、身份信息等。大語(yǔ)言模型在處fLgZ6LLcYaHZ+VM1JZAio9jy5aBHphlRaB7YBAfjUPU=理這些數(shù)據(jù)時(shí)，可能會(huì)違反數(shù)據(jù)隱私法律（如《通用數(shù)據(jù)保護(hù)條例》（GDPR） 、《加州消費(fèi)者隱私法案》（CCPA）） 。其次，大語(yǔ)言模型通常使用大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，這些數(shù)據(jù)可能包括受版權(quán)保護(hù)的內(nèi)容。未經(jīng)授權(quán)使用這些數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練，可能會(huì)侵犯版權(quán)或違反使用條款，導(dǎo)致法律訴訟或賠償要求。例如，某銀行的模型生成的內(nèi)容（如文章、報(bào)告、分析等）涉及版權(quán)問(wèn)題，可能引發(fā)版權(quán)糾紛或侵權(quán)指控。另外，金融機(jī)構(gòu)須遵守反洗錢（AML） 和反恐融資（CFT） 法規(guī)，確保其服務(wù)不被用于非法目的[5]。

4 金融行業(yè)軟件供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)措施

4.1 技術(shù)應(yīng)用風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)

大語(yǔ)言模型下金融行業(yè)軟件供應(yīng)鏈面臨的技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)日趨復(fù)雜、多樣化。金融行業(yè)在引入大語(yǔ)言模型時(shí)，需要系統(tǒng)評(píng)估其技術(shù)的成熟性與穩(wěn)定性，優(yōu)選可靠的技術(shù)提供商，并引入專業(yè)的技術(shù)團(tuán)隊(duì)或咨詢服務(wù)機(jī)構(gòu)協(xié)助做好技術(shù)整合與定制開(kāi)發(fā)。同時(shí)，還需構(gòu)建系統(tǒng)完善的技術(shù)測(cè)試與驗(yàn)證機(jī)制，實(shí)時(shí)關(guān)注模型運(yùn)行狀態(tài)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)并處理潛在技術(shù)問(wèn)題，保證大語(yǔ)言模型在金融行業(yè)軟件供應(yīng)鏈中的安全穩(wěn)定運(yùn)作[6]。

4.2 數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)

金融行業(yè)需要構(gòu)建完善的數(shù)據(jù)管理制度，對(duì)大語(yǔ)言模型處理的數(shù)據(jù)加以科學(xué)分類、儲(chǔ)存，并做好訪問(wèn)設(shè)置。同時(shí)，還要利用先進(jìn)的加密技術(shù)與安全防護(hù)手段，保證數(shù)據(jù)傳輸、存儲(chǔ)及處理的安全性[7]。例如，實(shí)施數(shù)據(jù)加密、細(xì)粒度權(quán)限管理、訪問(wèn)審計(jì)及定期安全審查機(jī)制，全面守護(hù)用戶個(gè)人信息安全。同時(shí)，加強(qiáng)員工數(shù)據(jù)安全教育與操作規(guī)范培訓(xùn)，尤其在外部數(shù)據(jù)源整合中，務(wù)必執(zhí)行嚴(yán)格的數(shù)據(jù)清洗與預(yù)處理流程，有效剔除潛在的不良信息隱患，確保數(shù)據(jù)純凈與安全。

4.3 環(huán)境經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)

大語(yǔ)言模型應(yīng)用于金融行業(yè)軟件供應(yīng)鏈中，對(duì)其上下游造成較大的環(huán)境經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)。為了平衡環(huán)境經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)的影響[8]，可以采取以下措施：

1） 采用能效優(yōu)化算法和硬件：通過(guò)模型壓縮技術(shù)，如模型剪枝、量化和蒸餾等，減少模型的參數(shù)數(shù)量和計(jì)算需求，從而降低能耗。

2） 使用綠色能源和碳補(bǔ)償方式：金融機(jī)構(gòu)可以選擇或建設(shè)使用可再生能源（如太陽(yáng)能、風(fēng)能）的數(shù)據(jù)中心，減少對(duì)化石燃料的依賴，從而降低碳足跡。一些公司如谷歌和微軟已經(jīng)開(kāi)始大規(guī)模采用綠色能源來(lái)驅(qū)動(dòng)其數(shù)據(jù)中心。

3） 開(kāi)發(fā)與推廣可持續(xù)的AI應(yīng)用策略：選擇低能耗算法，優(yōu)先使用節(jié)能硬件等，以降低對(duì)環(huán)境的影響。

4.4 法律合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)

金融行業(yè)軟件供應(yīng)鏈在使用大語(yǔ)言模型時(shí)，應(yīng)緊密遵循法規(guī)框架，深化與監(jiān)管機(jī)構(gòu)的協(xié)同合作，確保模型具備高度透明性和全程可追溯性，以符合合規(guī)要求[9]。具體措施包括：

1） 數(shù)據(jù)隱私合規(guī)性：對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行匿名化和去標(biāo)識(shí)化，確保數(shù)據(jù)無(wú)法回溯到個(gè)人身份。

2） 知識(shí)產(chǎn)權(quán)合規(guī)性：在使用外部數(shù)據(jù)源進(jìn)行模型訓(xùn)練時(shí)，需驗(yàn)證數(shù)據(jù)的知識(shí)產(chǎn)權(quán)歸屬，確保數(shù)據(jù)來(lái)源合法且有授權(quán)許可。

3） 金融市場(chǎng)合規(guī)性：建立嚴(yán)格的內(nèi)幕信息管理機(jī)制，防止大語(yǔ)言模型在訓(xùn)練和推理過(guò)程中接觸或利用未公開(kāi)的市場(chǎng)信息，遵守市場(chǎng)操縱和公平交易原則。

4） 監(jiān)管審查合規(guī)性：定期向監(jiān)管機(jī)構(gòu)提交合規(guī)報(bào)告，展示模型的安全性和合規(guī)性，并制定監(jiān)管應(yīng)急預(yù)案。

5 結(jié)論

本文研究表明，盡管大語(yǔ)言模型為金融行業(yè)軟件供應(yīng)鏈帶來(lái)了技術(shù)革新和智能化效率提升，增強(qiáng)了整個(gè)金融行業(yè)的服務(wù)水平和能力，但其潛在風(fēng)險(xiǎn)不容忽視。本研究的創(chuàng)新點(diǎn)在于深入分析了大模型在軟件供應(yīng)鏈中的具體風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)，并提出了相應(yīng)的管理策略。該研究在實(shí)踐中具有重要價(jià)值，為金融軟件供應(yīng)鏈提供了風(fēng)險(xiǎn)防范的參考依據(jù)。未來(lái)的研究方向可以聚焦于倫理問(wèn)題和監(jiān)管挑戰(zhàn)[10]，探討如何在保障隱私和合規(guī)的基礎(chǔ)上，充分發(fā)揮大語(yǔ)言模型在金融領(lǐng)域的積極作用。