大语言模型下金融行业软件供应链风险研究

关键词：大语言模型；金融软件供应链；风险管理；安全策略

0 引言

近年来，大语言模型的发展在金融领域掀起了创新的浪潮，被软件供应链的上下游广泛引入使用，给软件供应链的安全性和稳定性带来了新的挑战。金融行业作为国家经济发展的基石，其软件供应链支撑着金融业务的高效运转，其安全性及稳定性至关重要。因此，研究大语言模型下金融行业软件供应链的风险管理问题具有重要意义。

1 大语言模型基础原理及功能

大语言模型集成了多元语言智慧与规则，是深度学习赋能的神经网络典范。以GPT-4为代表，该模型基于预训练的Transformer架构，擅长根据文本上下文预测后续字词，是一个智能推测后续内容的神经网络系统（图1） 。

1.1 大语言模型融合预训练与微调策略

在预训练阶段，模型吸收海量无标注文本，深度学习语言结构与规律，构建语言表征；在微调阶段，针对特定任务，利用标注数据进一步优化，以契合具体需求。

1.2 大语言模型的上下文敏感性和语义分析能力

通过海量语言数据的深度学习，模型能够精确捕捉多样化的语言知识与模式，从而理解并构建出完整、连贯的文本内容。更进一步，模型能够智能地结合输入的上下文情境，生成定制化回复，精准回应用户的各种疑问与需求。

1.3 大语言模型的文本生成与创新能力

在提供的上下文环境中，灵活创造出新的文本内容，涵盖解答问题、构建场景、生动描述等多个维度。赋予了模型在生成投资建议、风险评估报告等专业领域应用的潜力，展现了其广泛的实用价值。

1.4 大语言模型的信息精炼与摘要生成

具备高效的信息提炼能力，能够从冗长文本中自动抽丝剥茧，生成精炼的摘要，帮助用户迅速把握核心要点，极大地缩短阅读时间成本。

1.5 大语言模型的文本智能分类与聚类

大语言模型展现出卓越的文本分析能力，能够精准识别文本间的相似性，实现自动分类与聚类。这一功能对于优化信息架构、提升内容推荐精准度等方面具有不可估量的价值。

2 金融行业软件供应链大模型的应用

大语言模型广泛应用在金融行业软件供应链中的服务场景中，如AI智能客服、投资组合优化、反欺诈与风控、金融产品知识库、代码智能生成等[2]。

2.1 AI 智能客服应用

大语言模型的革新性应用在于其潜力被充分挖掘以构建高度智能化的对话平台，为提升金融领域的客户服务质量而设计。金融机构通过整合这一先进技术至其内部沟通系统，实现了全天候（7天×24小时）不间断的业务解答与咨询服务，增强了客户体验的满意度与便捷性，还显著优化了运营成本结构，实现了效率与效益的双重提升。如SHULEX推出的AI Agent 客服机器人，一款基于AI大模型研发的新型聊天机器人，被多家金融机构的软件供应链所引入。

2.2 投资组合决策应用

大语言模型用于金融软件供应链中的投资决策系统中，凭借对海量新闻报道、社交媒体动态及市场数据的深度解析，展现出强大的市场洞察能力，助力金融机构精准预测市场动向、行业发展趋势及潜在投资机会。通过对资产历史回报率、风险参数及多维度相关因素的全面剖析，智能化地生成最优资产配置策略，为投资者提供科学依据，引导他们构建更加合理、风险可控且收益优化的投资组合，从而在复杂多变的金融市场中实现稳健前行。

2.3 反欺诈与风控

大语言模型嵌入金融软件供应链的风控决策系统中，凭借对庞杂交易数据的深度学习与解析，能够精准捕捉异常交易模式，有效增强对客户资金安全的保护力度及整体风控管理水平，显著降低了潜在损失。例如，某银行推出的智能风控平台为例，该平台深度融合大语言模型技术，实现了信贷业务全生命周期内风险识别的智能化与自动化，包括风险报告的即时生成及风险图谱的深度分析，这一系列创新举措极大地提升了风控管理的响应速度与精确度，为金融机构的风险管理策略提供了强有力的技术支持。

3 金融行业软件供应链风险识别分析

3.1 技术应用风险识别

全球权威应用安全组织OWASP近期揭示了大型语言模型应用面临的十大核心安全风险，其中涵盖了提示注入、数据泄露、沙箱隔离不足及未授权代码执行等严峻挑战。这些大模型在创造新内容时，其基础根植于训练数据内部复杂的关联性与共现概率机制。

具体而言，若训练集中“不前进”常与“右转”“左转”等词汇紧密相伴，那么面对用户输入“不前进”时，模型可能会依据其学习到的参数随机性，倾向于输出“右转”等选项。然而，值得注意的是，训练数据的真实性、时效性及内在逻辑关联往往参差不齐，这直接导致了模型输出结果的准确性难以保证，甚至可能产生不真实、误导性的信息。

在金融行业这一对信息精确度要求极高的领域，若盲目依赖未经核验的大模型输出信息，其潜在风险不容忽视[3]。例如，某银行的金融软件供应链中的智能投顾系统在引入大模型后，过度依赖和相信大模型的输出结果，未核实其稳定性，导致客户投资决策失误，造成用户极大损失。

3.2 数据泄露风险识别

大型语言模型在金融软件供应链的数据训练过程中，确实依赖于对金融机构内部庞大数据集的全面学习。这些数据集可能包含用户的个人识别信息，如姓名、联系方式、生物特征数据和活动轨迹等，涉及极为敏感的隐私信息，因此需要高度的数据安全和隐私保护措施。研究表明，这些模型有可能在特定条件下“记忆”并泄露训练数据中的信息，包括受版权保护的资料和个人信息，存在数据泄露的风险。例如，某金融机构在引入大语言模型进行智能客服和风险评估时，由于训练需要大量用户数据，包括个人身份信息和交易记录等，在数据处理和存储过程中，如果安全措施不到位，可能导致数据泄露。这样可能被不法分子利用进行诈骗和其他非法活动，不仅对客户造成经济损失，还会严重损害金融机构的声誉和信誉。因此，确保数据安全和隐私保护至关重要，金融机构应采取严格的安全策略，如数据加密、访问控制和定期安全审计，以防止此类事件的发生。

3.3 环境经济风险识别

大语言模型融入金融行业软件供应链体系后，其持续性的迭代升级不可避免地加剧了对计算资源与硬件性能的需求。随着模型规模的日益庞大，对训练过程所需的计算资源提出了极高要求，迫切需要部署大规模的计算集群及高性能的训练设备。这一趋势对金融行业软件供应链的上下游而言，构成了显著的挑战。研究表明，GPT-3大模型的训练过程单次训练即产生相当于552 吨二氧化碳的排放，并消耗高达1 287兆瓦时的电力。从GPT-1到GPT-3的进化中，模型参数量激增至1 750亿，较之初始的1.17亿增长超千倍；同时，预训练所需数据量也从5 GB膨胀至45TB。此等规模的训练不仅单次花费460万美元，更累积了高达1 200万美元的总成本，凸显了巨大的环境与经济负担风险[4]。

3.4 法律合规风险识别

金融行业软件供应链涉及大量个人敏感信息，如客户的银行账户、交易记录、身份信息等。大语言模型在处fLgZ6LLcYaHZ+VM1JZAio9jy5aBHphlRaB7YBAfjUPU=理这些数据时，可能会违反数据隐私法律（如《通用数据保护条例》（GDPR） 、《加州消费者隐私法案》（CCPA）） 。其次，大语言模型通常使用大量的数据进行训练，这些数据可能包括受版权保护的内容。未经授权使用这些数据进行模型训练，可能会侵犯版权或违反使用条款，导致法律诉讼或赔偿要求。例如，某银行的模型生成的内容（如文章、报告、分析等）涉及版权问题，可能引发版权纠纷或侵权指控。另外，金融机构须遵守反洗钱（AML） 和反恐融资（CFT） 法规，确保其服务不被用于非法目的[5]。

4 金融行业软件供应链风险应对措施

4.1 技术应用风险应对

大语言模型下金融行业软件供应链面临的技术风险日趋复杂、多样化。金融行业在引入大语言模型时，需要系统评估其技术的成熟性与稳定性，优选可靠的技术提供商，并引入专业的技术团队或咨询服务机构协助做好技术整合与定制开发。同时，还需构建系统完善的技术测试与验证机制，实时关注模型运行状态，及时发现并处理潜在技术问题，保证大语言模型在金融行业软件供应链中的安全稳定运作[6]。

4.2 数据泄露风险应对

金融行业需要构建完善的数据管理制度，对大语言模型处理的数据加以科学分类、储存，并做好访问设置。同时，还要利用先进的加密技术与安全防护手段，保证数据传输、存储及处理的安全性[7]。例如，实施数据加密、细粒度权限管理、访问审计及定期安全审查机制，全面守护用户个人信息安全。同时，加强员工数据安全教育与操作规范培训，尤其在外部数据源整合中，务必执行严格的数据清洗与预处理流程，有效剔除潜在的不良信息隐患，确保数据纯净与安全。

4.3 环境经济风险应对

大语言模型应用于金融行业软件供应链中，对其上下游造成较大的环境经济风险。为了平衡环境经济风险的影响[8]，可以采取以下措施：

1） 采用能效优化算法和硬件：通过模型压缩技术，如模型剪枝、量化和蒸馏等，减少模型的参数数量和计算需求，从而降低能耗。

2） 使用绿色能源和碳补偿方式：金融机构可以选择或建设使用可再生能源（如太阳能、风能）的数据中心，减少对化石燃料的依赖，从而降低碳足迹。一些公司如谷歌和微软已经开始大规模采用绿色能源来驱动其数据中心。

3） 开发与推广可持续的AI应用策略：选择低能耗算法，优先使用节能硬件等，以降低对环境的影响。

4.4 法律合规风险应对

金融行业软件供应链在使用大语言模型时，应紧密遵循法规框架，深化与监管机构的协同合作，确保模型具备高度透明性和全程可追溯性，以符合合规要求[9]。具体措施包括：

1） 数据隐私合规性：对数据进行匿名化和去标识化，确保数据无法回溯到个人身份。

2） 知识产权合规性：在使用外部数据源进行模型训练时，需验证数据的知识产权归属，确保数据来源合法且有授权许可。

3） 金融市场合规性：建立严格的内幕信息管理机制，防止大语言模型在训练和推理过程中接触或利用未公开的市场信息，遵守市场操纵和公平交易原则。

4） 监管审查合规性：定期向监管机构提交合规报告，展示模型的安全性和合规性，并制定监管应急预案。

5 结论

本文研究表明，尽管大语言模型为金融行业软件供应链带来了技术革新和智能化效率提升，增强了整个金融行业的服务水平和能力，但其潜在风险不容忽视。本研究的创新点在于深入分析了大模型在软件供应链中的具体风险点，并提出了相应的管理策略。该研究在实践中具有重要价值，为金融软件供应链提供了风险防范的参考依据。未来的研究方向可以聚焦于伦理问题和监管挑战[10]，探讨如何在保障隐私和合规的基础上，充分发挥大语言模型在金融领域的积极作用。