關(guān)鍵詞：大語言模型；金融軟件供應鏈；風險管理；安全策略

0 引言

近年來，大語言模型的發(fā)展在金融領(lǐng)域掀起了創(chuàng)新的浪潮，被軟件供應鏈的上下游廣泛引入使用，給軟件供應鏈的安全性和穩(wěn)定性帶來了新的挑戰(zhàn)。金融行業(yè)作為國家經(jīng)濟發(fā)展的基石，其軟件供應鏈支撐著金融業(yè)務的高效運轉(zhuǎn)，其安全性及穩(wěn)定性至關(guān)重要。因此，研究大語言模型下金融行業(yè)軟件供應鏈的風險管理問題具有重要意義。

1 大語言模型基礎(chǔ)原理及功能

大語言模型集成了多元語言智慧與規(guī)則，是深度學習賦能的神經(jīng)網(wǎng)絡典范。以GPT-4為代表，該模型基于預訓練的Transformer架構(gòu)，擅長根據(jù)文本上下文預測后續(xù)字詞，是一個智能推測后續(xù)內(nèi)容的神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)（圖1） 。

1.1 大語言模型融合預訓練與微調(diào)策略

在預訓練階段，模型吸收海量無標注文本，深度學習語言結(jié)構(gòu)與規(guī)律，構(gòu)建語言表征；在微調(diào)階段，針對特定任務，利用標注數(shù)據(jù)進一步優(yōu)化，以契合具體需求。

1.2 大語言模型的上下文敏感性和語義分析能力

通過海量語言數(shù)據(jù)的深度學習，模型能夠精確捕捉多樣化的語言知識與模式，從而理解并構(gòu)建出完整、連貫的文本內(nèi)容。更進一步，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，精準回應用戶的各種疑問與需求。

1.3 大語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，涵蓋解答問題、構(gòu)建場景、生動描述等多個維度。賦予了模型在生成投資建議、風險評估報告等專業(yè)領(lǐng)域應用的潛力，展現(xiàn)了其廣泛的實用價值。

1.4 大語言模型的信息精煉與摘要生成

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

1.5 大語言模型的文本智能分類與聚類

大語言模型展現(xiàn)出卓越的文本分析能力，能夠精準識別文本間的相似性，實現(xiàn)自動分類與聚類。這一功能對于優(yōu)化信息架構(gòu)、提升內(nèi)容推薦精準度等方面具有不可估量的價值。

2 金融行業(yè)軟件供應鏈大模型的應用

大語言模型廣泛應用在金融行業(yè)軟件供應鏈中的服務場景中，如AI智能客服、投資組合優(yōu)化、反欺詐與風控、金融產(chǎn)品知識庫、代碼智能生成等[2]。

2.1 AI 智能客服應用

大語言模型的革新性應用在于其潛力被充分挖掘以構(gòu)建高度智能化的對話平臺，為提升金融領(lǐng)域的客戶服務質(zhì)量而設計。金融機構(gòu)通過整合這一先進技術(shù)至其內(nèi)部溝通系統(tǒng)，實現(xiàn)了全天候（7天×24小時）不間斷的業(yè)務解答與咨詢服務，增強了客戶體驗的滿意度與便捷性，還顯著優(yōu)化了運營成本結(jié)構(gòu)，實現(xiàn)了效率與效益的雙重提升。如SHULEX推出的AI Agent 客服機器人，一款基于AI大模型研發(fā)的新型聊天機器人，被多家金融機構(gòu)的軟件供應鏈所引入。

2.2 投資組合決策應用

大語言模型用于金融軟件供應鏈中的投資決策系統(tǒng)中，憑借對海量新聞報道、社交媒體動態(tài)及市場數(shù)據(jù)的深度解析，展現(xiàn)出強大的市場洞察能力，助力金融機構(gòu)精準預測市場動向、行業(yè)發(fā)展趨勢及潛在投資機會。通過對資產(chǎn)歷史回報率、風險參數(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，為投資者提供科學依據(jù)，引導他們構(gòu)建更加合理、風險可控且收益優(yōu)化的投資組合，從而在復雜多變的金融市場中實現(xiàn)穩(wěn)健前行。

2.3 反欺詐與風控

大語言模型嵌入金融軟件供應鏈的風控決策系統(tǒng)中，憑借對龐雜交易數(shù)據(jù)的深度學習與解析，能夠精準捕捉異常交易模式，有效增強對客戶資金安全的保護力度及整體風控管理水平，顯著降低了潛在損失。例如，某銀行推出的智能風控平臺為例，該平臺深度融合大語言模型技術(shù)，實現(xiàn)了信貸業(yè)務全生命周期內(nèi)風險識別的智能化與自動化，包括風險報告的即時生成及風險圖譜的深度分析，這一系列創(chuàng)新舉措極大地提升了風控管理的響應速度與精確度，為金融機構(gòu)的風險管理策略提供了強有力的技術(shù)支持。

3 金融行業(yè)軟件供應鏈風險識別分析

3.1 技術(shù)應用風險識別

全球權(quán)威應用安全組織OWASP近期揭示了大型語言模型應用面臨的十大核心安全風險，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)行等嚴峻挑戰(zhàn)。這些大模型在創(chuàng)造新內(nèi)容時，其基礎(chǔ)根植于訓練數(shù)據(jù)內(nèi)部復雜的關(guān)聯(lián)性與共現(xiàn)概率機制。

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

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

3.2 數(shù)據(jù)泄露風險識別

大型語言模型在金融軟件供應鏈的數(shù)據(jù)訓練過程中，確實依賴于對金融機構(gòu)內(nèi)部龐大數(shù)據(jù)集的全面學習。這些數(shù)據(jù)集可能包含用戶的個人識別信息，如姓名、聯(lián)系方式、生物特征數(shù)據(jù)和活動軌跡等，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”并泄露訓練數(shù)據(jù)中的信息，包括受版權(quán)保護的資料和個人信息，存在數(shù)據(jù)泄露的風險。例如，某金融機構(gòu)在引入大語言模型進行智能客服和風險評估時，由于訓練需要大量用戶數(shù)據(jù)，包括個人身份信息和交易記錄等，在數(shù)據(jù)處理和存儲過程中，如果安全措施不到位，可能導致數(shù)據(jù)泄露。這樣可能被不法分子利用進行詐騙和其他非法活動，不僅對客戶造成經(jīng)濟損失，還會嚴重損害金融機構(gòu)的聲譽和信譽。因此，確保數(shù)據(jù)安全和隱私保護至關(guān)重要，金融機構(gòu)應采取嚴格的安全策略，如數(shù)據(jù)加密、訪問控制和定期安全審計，以防止此類事件的發(fā)生。

3.3 環(huán)境經(jīng)濟風險識別

大語言模型融入金融行業(yè)軟件供應鏈體系后，其持續(xù)性的迭代升級不可避免地加劇了對計算資源與硬件性能的需求。隨著模型規(guī)模的日益龐大，對訓練過程所需的計算資源提出了極高要求，迫切需要部署大規(guī)模的計算集群及高性能的訓練設備。這一趨勢對金融行業(yè)軟件供應鏈的上下游而言，構(gòu)成了顯著的挑戰(zhàn)。研究表明，GPT-3大模型的訓練過程單次訓練即產(chǎn)生相當于552 噸二氧化碳的排放，并消耗高達1 287兆瓦時的電力。從GPT-1到GPT-3的進化中，模型參數(shù)量激增至1 750億，較之初始的1.17億增長超千倍；同時，預訓練所需數(shù)據(jù)量也從5 GB膨脹至45TB。此等規(guī)模的訓練不僅單次花費460萬美元，更累積了高達1 200萬美元的總成本，凸顯了巨大的環(huán)境與經(jīng)濟負擔風險[4]。

3.4 法律合規(guī)風險識別

金融行業(yè)軟件供應鏈涉及大量個人敏感信息，如客戶的銀行賬戶、交易記錄、身份信息等。大語言模型在處fLgZ6LLcYaHZ+VM1JZAio9jy5aBHphlRaB7YBAfjUPU=理這些數(shù)據(jù)時，可能會違反數(shù)據(jù)隱私法律（如《通用數(shù)據(jù)保護條例》（GDPR） 、《加州消費者隱私法案》（CCPA）） 。其次，大語言模型通常使用大量的數(shù)據(jù)進行訓練，這些數(shù)據(jù)可能包括受版權(quán)保護的內(nèi)容。未經(jīng)授權(quán)使用這些數(shù)據(jù)進行模型訓練，可能會侵犯版權(quán)或違反使用條款，導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、報告、分析等）涉及版權(quán)問題，可能引發(fā)版權(quán)糾紛或侵權(quán)指控。另外，金融機構(gòu)須遵守反洗錢（AML） 和反恐融資（CFT） 法規(guī)，確保其服務不被用于非法目的[5]。

4 金融行業(yè)軟件供應鏈風險應對措施

4.1 技術(shù)應用風險應對

大語言模型下金融行業(yè)軟件供應鏈面臨的技術(shù)風險日趨復雜、多樣化。金融行業(yè)在引入大語言模型時，需要系統(tǒng)評估其技術(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)團隊或咨詢服務機構(gòu)協(xié)助做好技術(shù)整合與定制開發(fā)。同時，還需構(gòu)建系統(tǒng)完善的技術(shù)測試與驗證機制，實時關(guān)注模型運行狀態(tài)，及時發(fā)現(xiàn)并處理潛在技術(shù)問題，保證大語言模型在金融行業(yè)軟件供應鏈中的安全穩(wěn)定運作[6]。

4.2 數(shù)據(jù)泄露風險應對

金融行業(yè)需要構(gòu)建完善的數(shù)據(jù)管理制度，對大語言模型處理的數(shù)據(jù)加以科學分類、儲存，并做好訪問設置。同時，還要利用先進的加密技術(shù)與安全防護手段，保證數(shù)據(jù)傳輸、存儲及處理的安全性[7]。例如，實施數(shù)據(jù)加密、細粒度權(quán)限管理、訪問審計及定期安全審查機制，全面守護用戶個人信息安全。同時，加強員工數(shù)據(jù)安全教育與操作規(guī)范培訓，尤其在外部數(shù)據(jù)源整合中，務必執(zhí)行嚴格的數(shù)據(jù)清洗與預處理流程，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)濟風險應對

大語言模型應用于金融行業(yè)軟件供應鏈中，對其上下游造成較大的環(huán)境經(jīng)濟風險。為了平衡環(huán)境經(jīng)濟風險的影響[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)量和計算需求，從而降低能耗。

2） 使用綠色能源和碳補償方式：金融機構(gòu)可以選擇或建設使用可再生能源（如太陽能、風能）的數(shù)據(jù)中心，減少對化石燃料的依賴，從而降低碳足跡。一些公司如谷歌和微軟已經(jīng)開始大規(guī)模采用綠色能源來驅(qū)動其數(shù)據(jù)中心。

3） 開發(fā)與推廣可持續(xù)的AI應用策略：選擇低能耗算法，優(yōu)先使用節(jié)能硬件等，以降低對環(huán)境的影響。

4.4 法律合規(guī)風險應對

金融行業(yè)軟件供應鏈在使用大語言模型時，應緊密遵循法規(guī)框架，深化與監(jiān)管機構(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：對數(shù)據(jù)進行匿名化和去標識化，確保數(shù)據(jù)無法回溯到個人身份。

2） 知識產(chǎn)權(quán)合規(guī)性：在使用外部數(shù)據(jù)源進行模型訓練時，需驗證數(shù)據(jù)的知識產(chǎn)權(quán)歸屬，確保數(shù)據(jù)來源合法且有授權(quán)許可。

3） 金融市場合規(guī)性：建立嚴格的內(nèi)幕信息管理機制，防止大語言模型在訓練和推理過程中接觸或利用未公開的市場信息，遵守市場操縱和公平交易原則。

4） 監(jiān)管審查合規(guī)性：定期向監(jiān)管機構(gòu)提交合規(guī)報告，展示模型的安全性和合規(guī)性，并制定監(jiān)管應急預案。

5 結(jié)論

本文研究表明，盡管大語言模型為金融行業(yè)軟件供應鏈帶來了技術(shù)革新和智能化效率提升，增強了整個金融行業(yè)的服務水平和能力，但其潛在風險不容忽視。本研究的創(chuàng)新點在于深入分析了大模型在軟件供應鏈中的具體風險點，并提出了相應的管理策略。該研究在實踐中具有重要價值，為金融軟件供應鏈提供了風險防范的參考依據(jù)。未來的研究方向可以聚焦于倫理問題和監(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)揮大語言模型在金融領(lǐng)域的積極作用。