AI时代保险业如何守住安全底线？ 张显龙在金融创新峰会上给出答案

2026年6月27日，“传承红色基因·启航保险新程——2026新质生产力·金融创新峰会”在南京隆重举行。

中国政策科学研究会副秘书长、海南新时代政策科学研究院院长张显龙出席峰会并作专题分享，围绕6月18日国家金融监督管理总局发布的《银行业保险业人工智能安全开发应用指导意见》(共32条)，从总体国家安全观和中华优秀传统文化双重视角，深度解读保险业AI安全的核心维度与监管要求。

张显龙指出，保险业AI安全是国家安全在金融领域的具象体现，32条指导意见不是行业的“紧箍咒”，而是保险业智能化高质量发展的清晰路线图。

以下为分享全文，与您分享。

正文

尊敬的各位领导、各位嘉宾，保险行业的同仁们：

大家下午好!

非常荣幸受邀参加本次峰会。今天，我围绕6月18日国家金融监督管理总局发布的《银行业保险业人工智能安全开发应用指导意见》(共32条)，以“筑牢数字时代保险业人工智能安全，护航保险业高质量发展”为题，从总体国家安全观和中华优秀传统文化双重视角，与大家进行分享交流。

一、核心统领逻辑

开篇我引用《道德经》一句话：“为之于未有，治之于未乱。”

这32条指导意见，定位非常清晰——不是创新鼓励清单，而是安全落地操作框架。

统领根基：总体国家安全观。 总体国家安全观的核心是：人民安全为宗旨、政治安全为根本、经济安全为基础。

文化支撑：中华优秀传统治理智慧。

实施方法：法治思维+系统观念。

最终目标：以高水平AI安全护航保险业高质量发展。

核心定性：保险业AI安全≠单一技术问题，而是复合型综合安全命题。

二、五维审视：以总体国家安全观梳理AI安全风险

保险业AI安全是国家安全在金融领域的具象体现。我将其梳理为五大风险维度：

维度一：数据安全——海量隐私汇聚形成战略靶心

保险行业汇集健康、财产、征信、生物识别等高敏感信息。以银保众联保险代理全链条业务及保险直购O+O平台为例，客户数据高度集中。《中庸》有言：“莫见乎隐，莫显乎微。”微小之处往往隐藏着最大的风险。

监管红线(第24条)：身份、银行卡、手机号等隐私数据严禁用于生成式AI训练。

数据安全落地要求： 建立数据分类分级管理制度，将数据安全纳入公司顶层治理，覆盖采集、存储、使用、传输、销毁全生命周期管控，AI接入前客户信息强制脱敏。

维度二：信息安全——生成式AI催生虚假信息全新挑战

AI可批量伪造理赔材料、篡改保单、虚构健康告知。保险经营高度依赖信息真实，这一风险尤为突出。

监管硬性要求：禁止AI生成虚假信息，AI生成内容须显著标识告知消费者。

维度三：科技安全——核心技术自主可控存在短板

多数保险机构依赖外部算力、商用大模型、开源框架。

核心论断：关键核心技术要不来、买不来、讨不来。

监管导向：持续提升AI软硬件自主可控能力。

维度四：人才安全——复合型安全人才结构性短缺

安全防线最终守护者是人。同时精通保险业务、AI技术、网络安全、法律合规的复合型人才极为稀缺。

《礼记·中庸》：“为政在人，取人以身。”

政策导向：加大复合型安全人才培育储备。

维度五：网络安全——AI系统成为新型网络攻击目标

核保、理赔、精算、风控全面搭载AI，已成为行业运行的神经中枢。

新型专属威胁：提示词注入、思维链注入、多模态攻击、上下文污染。

监管要求(第25条)：建立专项机制防控AI特有网络攻击。

三、溯源深挖：传统文化智慧剖析风险根源

表层风险清晰可见，背后根源值得深挖。五大风险交织共生，需从治理根源破解问题。

根源一：重效率轻安全——“履霜坚冰至”

《周易·坤卦》：“履霜坚冰至。”见微知著，防微杜渐。

行业三类典型“霜迹”：模型未完成安全评估仓促上线抢占市场;上线后无常态化风险监测、安全审计;忽视算法歧视、隐私侵权法律风险。

微小隐患长期积累，终将酿成重大安全事故。

根源二：治理架构本末倒置——“物有本末，事有终始”

《大学》核心思想：分清主次、理顺治理先后逻辑。

监管顶层设计：董事会设立AI管理专项委员会。全生命周期闭环：需求—训练—部署—迭代—退出。

核心转变：AI从普通工具升级为企业顶层战略工程。

根源三：德法共治不足——“徒善不足以为政，徒法不能以自行”

孟子治理思想：法治划定底线，伦理道德引领向善。

法治：数据安全评估、算法风险筛查、全流程责任追溯。

德治：常态化AI伦理审查、消费者权益价值引导。

四、宏观视野：历史纵深与全球格局

历史视角：技术革命与安全治理同步演进。

蒸汽机催生工厂法;电力配套安全规程;互联网出台网络安全法。

《尚书》：“监于先王成宪，其永无愆。”

里程碑意义：金融AI从“能不能用”转向“怎么安全规范使用”，摒弃先发展后治理老路。

全球视角：AI安全成为大国战略博弈高地。

欧盟《人工智能法案》：风险分级分类监管。

美国《人工智能权利法案蓝图》：聚焦算法公平透明。

我国机遇：保险业主动参与全球AI治理规则制定。

五、系统对策：四位一体防护体系

维度一：制度之治——权责清晰、穿透有力的法治网络

核心铁律：谁使用，谁负责。

AI输出的业务结论，全部责任归属保险机构。

三级治理架构：董事会专项委员会→职能管理部门→一线业务岗。

高风险管控：承保、理赔、资金交易仅AI辅助，强制人工复核审批。

维度二：技术之盾——自主可控、纵深防御的安全基座

《孙子兵法》：“善守者，藏于九地之下。”

三层技术防御体系：布局自主可控本地智能算力;数据分类分级+前置脱敏，隐私数据物理隔离;模型准入测评、对抗样本测试、压力测试。

维度三：人才之本——培养政治过硬、本领高强的安全铁军

三大举措：引进AI、网络安全、数据科学专业人才;常态化全员AI安全专项培训;安全指标纳入全员绩效考核。

维度四：生态之基——开放协作、安全共赢的行业生态

“一花独放不是春，百花齐放春满园。”

大型机构共享安全框架、技术标准，中小机构协同共建，复用行业成熟安全体系。

六、落地实践：银保众联保险代理专属实施路径

顶层设计： 全面强化全链条数据安全管理，完善直购平台数据全生命周期制度，严格落实隐私禁止模型训练要求。

业务管控： AI场景分级分类，坚守人工复核底线，关键客户权益决策人工兜底。

普惠特色： 深耕农村市场，简化智能服务话术，杜绝AI误导宣传，普及保单真伪辨别知识。

供应链管控： 规范AI技术服务商全流程管理，实行白名单管理，合同明确安全责任，搭建风险隔离防火墙。

文化建设： 全员培育人工智能安全文化，常态化全员培训，延续辨别假保单的企业责任理念。

“备豫不虞，为国常道。”

我想用一句话作为今天分享的总结：

32条指导意见不是行业的“紧箍咒”，而是保险业智能化高质量发展的清晰路线图。

以高水平安全筑牢保险AI底座，服务中国式现代化，守护人民群众美好生活。