文章总结： 2025年12月，26家机构联合发布国内首个金融领域大模型团体标准《大模型金融领域可信应用参考框架》，系统化解决金融大模型如何建、如何管、如何评的问题。专家指出大模型可信是动态过程，需工程化与智能化深度融合。当前专业场景模型可靠性仅70%-85%，而金融行业需99%以上。建议制定实践指南、检查清单与评测数据集，建设共享案例库与开源工具生态，推动金融AI规模化可信应用。
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文章分类： 技术标准,AI安全,数据安全,安全建设
聚焦大模型金融领域可信应用 26家单位联合发布团体标准
安全419
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2025年12月9日 17:17
北京
12月4日，“2025中关村论坛系列活动——数字金融与科技金融大会”在北京举行。会上，国内26家机构联合发布国内首个金融领域大模型团体标准——《大模型金融领域可信应用参考框架》。该标准首次以系统化、工程化方式提出了金融领域大模型可信治理的参考路径，为行业解决了落地过程中大模型金融应用“如何建、如何管、如何评”的关键难题，推动AI从技术可行走向规模化可信，也标志着大模型金融应用进入标准化治理的新阶段。
该团体标准由来自科技企业、金融机构、科研院所及行业协会等领域的26家单位联合制定，由中关村金融科技产业发展联盟牵头，参与方涵盖蚂蚁密算、公安部第三研究所（网络安全等级保护评估中心）、北京前沿金融监管科技研究院、浙江省网络空间安全协会、兴业银行、光大银行、网商银行、国投证券、华福证券等。
在同期举行的研讨会上，多位专家指出，大模型的“可信”并非一成不变的结果，而是一个需持续迭代、系统保障的动态过程。唯有以动态治理思维推动工程化落地，并通过共建开放生态，才能实现金融AI的安全、可靠与可持续发展。金融机构需正视大模型在金融专业领域应用时的事实准确性、复杂任务可控性及合规安全三大核心挑战，推动大模型金融应用从“能用”走向“专业可靠”。
针对落地路径，与会代表普遍支持以“工程化”和“智能化”紧密结合，建立可验证、可复用的大模型金融应用实践体系。高阶程序（HOP）和高阶智能体（HOP Agent)框架被认为是有效路径，通过任务拆解、强化核验、残差迭代等机制显著提升执行可靠性。同时，构建领域知识库、完善输入输出安全防护、建立内部评测体系，被视为形成行业最佳实践的关键环节。
此外，专家呼吁加快标准细化与生态协同，建议围绕智能风控、合规审查、数据治理等场景，制定更具操作性的实践指南、检查清单与评测数据集。同时，建设可共享的最佳实践案例库与开源工具生态，降低机构落地成本，促进行业协同发展。多位专家表示，将持续推动该团体标准的落地实施，形成分层、可量化的评测认证机制，并探索与行业准入、采购标准挂钩的激励模式，助力金融AI在可信、稳健的轨道上实现规模化应用。
大模型在专业领域应用中面临的最大壁垒是“可靠性”，蚂蚁密算董事长韦韬表示，当前业内模型在专业场景中的可靠性普遍处于70%至85%区间，表现较优的可达到80%至95%，但在金融等高风险和高精度行业，99%的可靠性仅仅是及格线。
韦韬表示，大模型的可靠性问题并非单纯依赖算法提升，而关键在于“工程化与智能化的深度融合”。他介绍，《大模型金融领域可信应用参考框架》在这方面进行了突破性探索，从模型的专业性、可控性、真实性与安全性等核心属性出发，为行业提供了系统的应用范式，获得了专家广泛认可。
“这一思路已在数据治理、金融风控等多个场景落地实践，不仅显著提升了模型的可靠性与业务适配度，也在能效优化方面取得突出成效。”他表示，发布团标是金融业AI标准化建设的起点，从共识形成到应用落地需要产业生态的联动与积累。
2025中关村论坛系列活动由中关村金融科技产业发展联盟与中关村互联网金融研究院联合主办，聚焦人工智能、大模型、可信框架等前沿技术在金融场景的创新落地。
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