2025 中国工商银行金融科技研究院等 中国金融生成式AI多模态内容鉴伪与安全防御白皮书(2025) 发布，提出体系化安全防御框架

第一章：报告基础信息

•报告标题：中国金融生成式AI多模态内容鉴伪与安全防御白皮书(2025)

•发布机构：中国工商银行金融科技研究院、腾讯云、腾讯云计算（北京）有限责任公司、北京金融科技产业联盟

•发布时间：2025年

•行业标签：泛金融

•产品标签：#生成式AI多模态内容鉴伪解决方案 #多模态安全能力平台 #AIGC鉴伪引擎 #动态风控策略引擎 #风险知识图谱 #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

第二章：报告背景和目标

生成式AI推动金融业迈向“AI原生”新时代，政策与市场双轮驱动下金融业积极拥抱（2024年中国金融行业生成式AI投资规模36.26亿元，预计2028年达238.04亿元，增幅556.5%；2024Q1-2025Q2产生191个大模型相关中标项目）。但技术滥用致多模态内容伪造成金融安全新挑战。报告倡导负责任创新，通过鉴伪与防御技术遏制滥用，构建从技术到管理的多层次综合治理防御生态，保障数字空间信息安全与可信秩序。

第三章：报告目录

• 执行摘要
• 第一章 金融生成式AI创新与挑战并存
  • 1.1 生成式AI推动金融业迈向“AI原生”新时代
  • 1.2 政策与市场双轮驱动下，金融业积极拥抱生成式AI
  • 1.3 生成式AI的多模态融合成为重要的技术应用趋势
  • 1.4 利用生成式AI的多模态内容伪造成金融安全新挑战
• 第二章 生成式AI多模态伪造的金融安全挑战详解
  • 2.1 生成式AI多模态伪造攻击原理和场景
  • 2.2 生成式AI多模态鉴伪的关键难点分析
  • 2.3 现有鉴伪技术面临的主要困境分析
  • 2.4 机构、监管与行业生态的现状和问题
• 第三章 生成式AI多模态内容安全防御体系
  • 3.1 整体设计
  • 3.2 能力解读
  • 3.3 价值分析
• 第四章 行业最佳实践
  • 4.1 金融领域最佳应用实践
  • 4.2 金融领域业务应用范式
• 第五章 行业发展趋势与行动建议
  • 5.1 发展趋势
  • 5.2 行动建议
• 结语
• 参编单位介绍
• 版权声明

第四章：方法论说明

•研究方法：定性分析（威胁场景分析、机构现状访谈、监管政策梳理）、定量分析（投资规模、中标项目数、样本调研数据统计）。

•样本规模：N=98（含25位领导者，定义为业务部门负责人）。

•调研对象：金融机构业务部门负责人、IT部门负责人、零售金融业务部门负责人等。

•核心分析模型：技术实践战略矩阵、生成式AI多模态伪造攻击原理和场景分析（技术层、场景层）、生成式AI多模态鉴伪五大难点模型、事前-事中-事后防御全链路困境分析模型、生成式AI多模态内容安全防御体系（端到端防御系统、进化与支撑系统）。

•数据库来源：IDC、腾讯金融研究院、腾讯研究院、毕马威联合发布《2025金融业大模型应用报告》、合作咨询机构内参报告。

•调研时间范围：2025年3月。

第五章：核心观点

•痛点描述：生成式AI多模态伪造（文本、图像、音频、视频、3D）带来六大风险：业务安全（核心业务验证环节欺诈致资金损失、运营成本攀升）、用户信任（数字身份可信基石动摇致品牌声誉危机与客户流失）、监管合规（法律框架滞后致合规认定困境与法律风险）、风控难度（传统风控模型失效、规则滞后）、防御成本（安全投入指数级增长加剧行业分化）、技术对抗（攻防不对称性使防御方被动）。鉴伪面临五大难点：内容超高仿真性（传统检测与人类专家失效）、攻击技术自适应演化（检测-攻击循环加速）、现有检测范式局限性（单模态局限、泛化不足）、支撑鉴伪模型训练资源挑战（样本与算力稀缺）、业务环境严苛约束（实时性、准确性、用户体验平衡难）。现有鉴伪技术存事前感知预见困境（威胁情报缺失、风险预见性不足）、事中检测响应困境（覆盖率、实时研判、精准拦截难）、事后进化溯源困境（模型迭代慢、攻击溯源难）。

•解决方案：构建生成式AI多模态内容安全防御体系，含“端到端防御系统”（风险场景渠道、风险分析与决策、风险处置&运营分析）与“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）。核心能力包括鉴伪模型库（单模态深度鉴伪、跨模态一致性验证、行为序列分析等）、动态风控策略引擎（规则引擎、评分模型、决策树、上下文感知引擎）、风险知识图谱（多模态伪造内容关联图谱等）、闭环运营体系（监测-诊断-处置-沉淀优化）。

第六章：为什么选择腾讯云

腾讯云基于对金融业务场景的深度理解，打造覆盖业务全流程的多模态内容鉴伪解决方案，集成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。技术先进性体现在：自研鉴伪模型库（单模态深度鉴伪、跨模态一致性验证、行为序列分析、生成模型指纹识别等模型）、动态风控策略引擎（支持多维度风险量化与动态决策）、风险知识图谱（实现攻击溯源与趋势预测）。实战经验方面，服务数百家金融机构，提炼可落地行业解决方案（如工商银行案例中风险发现准确率98.5%，AI生成图片防御成功率99.56%）。生态协同上，联合中国工商银行金融科技研究院等发布白皮书，推动技术标准共建与威胁情报联盟建设，助力行业构建智能信任新基建。腾讯云在云计算、人工智能及大数据领域深耕实践，以技术敬畏守护金融本质，以协同创新夯实信任基石，为金融业智能化转型提供安全引擎。