在风险管理方面,如何有效地管理和控制大模型在金融服务中的风险?

在金融行业涉及大量的数据,包括客户交易数据、市场数据等。银行需要从各种来源获取这些数据,并进行整合,以供大模型使用。数据的获取和整合可能涉及到隐私保护、合规性等问题,企业确保数据的隐私和安全是至关重要的,以防止数据泄露和滥用。在应用大模型进行金融服务时,企业用户...显示全部

在金融行业涉及大量的数据,包括客户交易数据、市场数据等。银行需要从各种来源获取这些数据,并进行整合,以供大模型使用。数据的获取和整合可能涉及到隐私保护、合规性等问题,企业确保数据的隐私和安全是至关重要的,以防止数据泄露和滥用。在应用大模型进行金融服务时,企业用户需要建立完善的风险评估和监控机制,以确保企业的稳健运营。

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安全是构建生成式 AI 不可回避的重要议题,企业只有在 AI 旅程中做好数据、模型和应用的安全防护,才能更好地借助 AI 加速业务创新。为此,帮助客户在数据治理层面,实现自动化敏感数据发现并在统一平台上管理数据资产;并开发安全服务及功能,帮助客户构建应用程序的零信任管理,提升漏洞发现及响应的智能化。
具体措施包括:
有专门的网络和连接来帮助实现 比如从大数据的集群、智能湖仓里把智能湖仓里的 VPC 数据传输到另外一个机器学习的 VPC 里,中间的传输是受到保护的; 支持 VPN ,也支持专线和各种私有的和加密的数据传输等。
另外,企业根据自身场景,在云平台的支持下,可选择适合的基础模型,或利用自身数据基于基础模型构建定制化的模型,或直接使用开箱即用的生成式AI应用。

银行 · 2024-01-11
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catalinaspring
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擅长领域: 人工智能数据库大数据

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  • 发布时间:2024-01-11
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