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

六月的金陵，江风浩荡。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”在南京举行。海南新时代政策科学研究院院长张显龙出席峰会，围绕国家金融监督管理总局6月18日发布的《银行业保险业人工智能安全开发应用指导意见》(以下简称“32条指导意见”)，从总体国家安全观与中华优秀传统文化双重视角，系统阐释保险业人工智能安全的核心命题与治理路径，提出以高水平安全护航高质量发展的行动框架。

这是一场直面时代之问的思想碰撞，也是一次立足当下、着眼长远的战略对话。

“为之于未有，治之于未乱。”张显龙援引《道德经》古训开宗明义：32条指导意见不是行业创新的“紧箍咒”，而是保险业智能化高质量发展的“路线图”。纵观人类技术变革史，蒸汽机的轰鸣催生了工厂法，电力的普及促成安全规程，互联网的勃兴催生网络安全法。《尚书》有云：“监于先王成宪，其永无愆。”敬畏历史成规、主动建制立矩，方能在技术浪潮中稳驭行舟。张显龙指出，32条指导意见的里程碑意义，在于标志着金融领域人工智能从“能不能用”的粗放探索，正式迈入“怎么安全用”的规范治理阶段，这是一条摒弃“先发展、后治理”旧路的清醒抉择。

理解这份清醒，需要更宏阔的视野坐标。在总体国家安全观视域下，人民安全是宗旨，经济安全是基础。保险业汇聚亿万家庭的健康档案、财产信息、生物识别特征——这不是冰冷字节的堆叠，而是民生安危的具象凝结。张显龙明确指出：“保险业AI安全，是国家安全在金融领域的具象体现。”

《中庸》言：“莫见乎隐，莫显乎微。”最隐蔽之处，往往潜藏最大风险。张显龙以总体国家安全观为经，以行业发展实际为纬，系统梳理出保险业人工智能安全五大风险维度：数据安全维度，隐私汇聚成战略靶心，第24条严令身份、银行卡等敏感数据不得用于生成式人工智能训练;信息安全维度，生成式人工智能足以批量伪造理赔材料、篡改保单，信息真实性基石面临动摇;科技安全维度，核心算法与算力受制于人的短板亟待补齐;人才安全维度，复合型安全人才结构性短缺，《礼记·中庸》“为政在人，取人以身”的古训振聋发聩;网络安全维度，提示词注入、多模态攻击等新型威胁直指行业神经中枢，第25条要求建立专项防御机制。五维交织，一脉相承——人工智能安全绝非技术部门的专属课题，而是贯穿战略、治理、人才与生态的系统工程。

表层风险清晰可见，深层根源更需追问。“履霜坚冰至”，张显龙引用《周易·坤卦》爻辞，直指重效率轻安全的短视思维：模型未经安全评估仓促上线、上线后缺乏常态化风险监测、忽视算法歧视与隐私侵权隐患，细微霜迹若不警醒，坚冰之灾必不遥远。“物有本末，事有终始”，《大学》的治理智慧直指治理架构的本末倒置，监管要求董事会设立人工智能管理专项委员会，正是要将人工智能从普通工具升级为企业顶层战略工程，理顺从需求、训练、部署、迭代到退出的全生命周期治理逻辑。“徒善不足以为政，徒法不能以自行”，孟子的德法共治理念为更深层病灶开出良方：法治划定底线，德治引领向善，唯有德法并举、刚柔相济，方能行稳致远。

针对五大风险与深层根源，张显龙提出锚定“五条安全红线”，为人工智能应用划定清晰边界，校准新质生产力的稳健航向。

红线之一：权责红线——“谁使用、谁负责”，铁律如山压实全链条责任。张显龙指出，此举旨在根治人工智能应用中责任不清、相互推诿的顽疾。从开发、测试、上线到运营，每个环节的责任都必须落到具体岗位，业务部门使用人工智能进行核保、理赔、风控，业务负责人即为第一责任人，人工智能输出的任何结论都必须经过人工审核确认。“慎乃出令，令出惟行”，权责对等、敢于担责是一条不容含糊的履职底线。

红线之二：守护红线——高风险业务必须人工执盾，人机协同筑牢生命防线。凡是涉及资金交易、承保理赔、信贷风控等直接影响群众切身利益的场景，一律纳入高风险管控，实行刚性约束：上线前须经风控委员会专门审批;关键决策环节人工可随时干预、一票否决;必须预设模型紧急关停机制与人工替代预案。《周易》有训：“君子以思患而豫防之。”人类长期积累的风险辨识能力与为民情怀，是机器无法替代的最后屏障。

红线之三：隐私红线——群众敏感信息严禁“喂养”人工智能，严守住数据伦理的良心底线。绝不允许将能够识别个人身份、锁定行踪的敏感信息用于模型训练与优化。张显龙强调，“祸患常积于忽微”，过去那种“先一股脑搜集、再随意使用”的粗放模式已踩上监管高压线，机构必须迅速建立标准化数据脱敏流程，从制度上严防数据滥用与批量外泄。守护群众隐私，本质上就是守护保险业安身立命的信誉招牌。

红线之四：准入红线——外购大模型从严重检，牢牢守住技术供应链的“国门”。外购人工智能模型上线前，必须从安全性、合规性、业务适配性等维度进行穿透式检测，并完成国家网信部门备案、取得准入许可。要统筹算力、算法、服务商全链条合规管理，绝不能把命脉系于某一家外部企业。“国之大者，务本而止”，核心技术自主可控，是金融安全用巨大代价换来的硬道理。

红线之五：透明红线——人工智能全程可解释、可追溯，让新技术在阳光下运行。模型可解释性被提升到前所未有的高度，必须配套完整的解读方案，把算法逻辑、判断依据讲清楚。凡解释不清的人工智能，只能做辅助计算，高风险事项的决定权必须完整归于人;人工智能生成内容必须显著标识，保障群众知情权;重大业务决策的原始数据与推理记录全数存档备查。“明制度于前，重威刑于后”，只有让人工智能运行的每一步都晒在阳光下，才能实现全程可监督、出事可问责。

五条红线环环相扣，共同构成完整的合规闭环，倒逼从业者彻底转变工作方式：主动核对人工智能结论、逐条查验数据来源、上报算法漏洞，让人工智能回归“需反复校验的助手”本位，而非全权做主的判官。

红线划定了底线，长效治理还需更深厚、更系统的制度屏障。张显龙进一步提出，必须以总体国家安全观为统领，融汇防微杜渐、德法共治、全周期管控的传统智慧，构筑“制度、技术、人才、生态”四位一体的全域安全防护体系。

制度为本，让规矩长牙带电。将“谁使用谁负责、谁主管谁担责”上升为企业治理的顶层铁律，搭建董事会统筹决策、职能部门专责管理、一线员工落地执行的三级刚性架构，把全程留痕、高风险人工复核、数据分类分级等监管要求嵌入每一项业务流程的操作手册。特别是保险中介机构，即便系统和模型来自第三方，只要用于销售、查勘、理赔，全部安全责任均由自身承担，绝不能以“外包”为由推卸责任。

技术为盾，打造多层纵深防御。《孙子兵法》云：“善守者，藏于九地之下。”在算力层面，优先发展自主可控资源，减少外部依赖;在数据层面，隐私信息物理隔离、分级脱敏，落实“原始数据不出域，数据可用不可见”;在算法层面，建立模型准入检测、常态化对抗攻击测试和压力测试，从底层切断泄露源头。

人才为要，补齐复合型能力短板。《礼记》强调“为政在人”，针对“懂业务的不懂技术、懂技术的不通合规”的结构性短板，必须下力气引进和培育精通人工智能、数据安全、金融法律的复合型人才，常态化开展全员安全专项培训，将风控成效纳入绩效考核，让规范操作从纸面要求变为职业本能。

生态为势，构建行业协同共治格局。“一花独放不是春，百花齐放春满园。”头部机构应率先拿出成熟的安全框架与评估标准并向行业开放共享，中小机构抱团协作、复用成熟体系，共同建成全行业联防联控的大生态，一举扫除治理盲区、降低合规成本。

制度、技术、人才、生态四者相辅相成、缺一不可：制度划清责任边界，技术筑牢底层屏障，人才打通落地最后一公里，生态实现标准互通、协同防控。四方合力，方能织就一张覆盖保险全业务、全周期、全链条的安全天网。

登高望远，守正创新。张显龙将视野投向中国式现代化的宏大格局。他指出，保险业要坚定不移落实党中央关于金融工作的决策部署，主动扛起服务国家大局的重任，发挥经济“减震器”和社会“稳定器”功能，在关键核心技术风险保障、产业链供应链稳定、普惠金融、养老健康保障等领域跨前一步、真抓实干。同时要牢牢坚守金融为民的初心，围绕群众全生命周期风险保障需求，升级“保险+服务”模式，用安全、实惠、暖心的服务守护亿万人民的信任与托付。

放眼全球，人工智能安全已成为大国战略博弈的前沿赛道。欧盟出台人工智能法案实行风险分级管控，美国相关法令着力约束算法歧视。张显龙认为，我国率先发布金融领域人工智能安全开发应用的系统化规范，不仅为行业立规矩、定方圆，更是在全球人工智能治理中贡献中国方案、彰显中国底气。他呼吁行业主动投身统一安全框架建设，将本土化风控的成熟经验与标准推向世界舞台。

“备豫不虞，为国常道。”张显龙以这句古训为长篇分享作结。他指出，32条指导意见从来不是束缚创新的枷锁，而是标明安全底线、指明合规创新方向的完整行动路线图。人工智能浪潮势不可挡，保险业数字化、智能化前路广阔。在分享的最后，他引用“它是站在海岸遥望海中已经看得见桅杆尖头的一只航船”的经典语句，喻示中国保险业正如劈波斩浪的巨轮、喷薄欲出的朝阳，在以人工智能为代表的新质生产力驱动下，驶向前人未曾踏足的浩瀚蓝海。

发言中，张显龙还向长期扎根一线的敏梅保险代理有限公司董事长孙敏梅等实干者表达了敬意，认为他们以理论学习涵养格局、以实干创业践行初心，将企业发展深度融入国家建设，是新时代民营保险企业家心怀家国、躬身耕耘的生动缩影。

大江东去，万象更新。在数字浪潮与安全底线的交汇处，中国保险业正走出一条兼具创新活力与审慎稳健的发展之路。以高水平安全筑牢人工智能底座，服务中国式现代化，守护人民群众美好生活——这是时代赋予保险业的使命，也是这场峰会在人们心中留下的深沉回响。