中国金融生成式AI多模态内容鉴伪与安全防御报告(2025)

中国金融生成式AI多模态内容鉴伪与安全防御报告（2025）总结

第一章 金融生成式AI创新与挑战并存

• 生成式AI推动金融业迈向“AI原生”新时代：生成式AI正推动金融业从数字化迈向AI原生时代，通过优化业务效能、重塑底层逻辑，重构产品设计、风险管理和客户服务，实现高度个性化、自适应、可解释的金融服务。
• 政策与市场双轮驱动下，金融业积极拥抱生成式AI：国家战略、行业政策和市场投资共同推动金融业积极拥抱生成式AI，预计到2028年，中国金融行业生成式AI投资规模将增长至238.04亿元。
• 生成式AI的多模态融合成为重要的技术应用趋势：多模态融合在成本、效率、体验等方面具有显著优势，但也降低了生成式伪造技术的门槛，对金融安全构成挑战。
• 利用生成式AI的多模态内容伪造成金融安全新挑战：多模态深度伪造内容使得金融欺诈更具迷惑性和针对性，对业务安全、用户信任、监管合规、风控难度、防御成本和技术对抗等方面构成挑战。

第二章 生成式AI多模态伪造的金融安全挑战详解

• 生成式AI多模态伪造攻击原理和场景：攻击者利用多模态生成模型和技术，构建高可信度的欺诈证据链，通过单模态内容生成、跨模态语义对齐、多模态信息融合与增强、动态协调与抗检测等手段，对远程身份认证、信贷申请、大额交易等场景进行攻击。
• 生成式AI多模态鉴伪的关键难点：鉴伪面临内容超高仿真性、攻击技术自适应演化、现有检测范式局限性、支撑鉴伪模型训练的资源挑战、业务环境严苛约束等五大难点。
• 现有鉴伪技术面临的主要困境：现有鉴伪技术体系在事前感知预见、事中检测响应、事后进化溯源等方面存在困境，难以有效应对多模态伪造攻击。
• 机构、监管与行业生态的现状和问题：部分金融机构在战略认知、资源配置、部门协同及合规伦理等方面存在问题；监管政策仍处于探索期，面临规则制定、执行、人才建设等挑战；行业生态缺乏协同共建机制，标准缺位，数据共享困难，产学研用脱节。

第三章 生成式AI多模态内容安全防御体系

• 整体设计：构建端到端的防御系统，包括风险场景渠道层、风险分析与决策层（体系大脑）、风险处置&运营分析层，以及进化与支撑系统（多模态样本库与实验平台、AI基础设施与算力平台、威胁情报联盟&可信数据空间）。
• 能力解读：防御体系具备多模态样本库与实验平台、AI基础设施与算力平台、威胁情报联盟&可信数据空间等能力，实现AI多模态伪造内容的精准识别、动态博弈的持续防御、现有检测范式的系统性弥补、集约高效的资源赋能、安全与体验的最佳平衡。
• 价值分析：防御体系通过五大价值，有效解决第二章提出的五大难点，实现精准识别、持续防御、弥补现有检测范式局限性、资源赋能、安全与体验平衡。

第四章 行业最佳实践

• 金融领域最佳应用实践：工商银行打造了生成式AI多模态内容鉴伪与安全防御系统，采用分层架构设计，融合AIGC鉴伪、内容安全质检、多模态交叉分析、动态风险识别与实时风险阻断等核心技术，实现对生成式AI内容综合性风险识别与安全防御。
• 金融领域业务应用范式：包括手机银行线上人证核验等身份认证业务和远程音视频信贷业务审核等音视频双录场景，通过应用AIGC鉴伪能力、内容智能质检能力、多模态交叉校验能力，提升业务安全性和服务效率。

第五章 行业发展趋势与行动建议

• 发展趋势：金融机构将布局体系化防御能力建设，监管框架将持续完善，标准体系建设同步加速，行业将建设协同联动的防御网络；专业技术服务厂商将向提供综合解决方案的合作伙伴角色转变。
• 行动建议：金融机构应制定体系化建设路线图，构建跨部门协同治理架构，分层递进地建设防御体系，加强数据治理，建立分级响应与持续优化的运营体系；监管机构应完善监管政策，加强跨境监管协作，推动技术标准建设，建立情报联盟，培育复合型专业团队，完善合规管理体系，开展公众科普；专业技术服务厂商应持续加大研发投入，进行产品化与平台建设，积极参与行业生态建设，完善产品合规体系，推动服务模式创新。