452 lines
42 KiB
JSON
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42 KiB
JSON
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{
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|||
|
|
"query": "AI大模型有哪些潜在风险？",
|
|||
|
|
"answer": "AI大模型的潜在风险主要包括以下几个方面：\n\n1. **数据安全风险**：AI模型通常依赖大量的数据进行训练，这些数据可能包含敏感信息。如果数据存储和传输过程中的安全措施不足，可能会导致数据泄露，威胁到个人隐私和国家安全。\n\n2. **偏见和不公平性**：AI系统可能在训练过程中吸收了数据中的偏见，导致模型在处理特定群体时产生歧视性结果。例如，面部识别系统可能在不同种族之间存在误识别率的差异。\n\n3. **不可解释性**：深度学习等高级AI模型通常被称为“黑箱”，因为它们的决策过程难以理解。这种不可解释性可能导致决策的公正性受到质疑，特别是在法律和医疗领域。\n\n4. **技术故障**：AI系统可能会出现各种技术故障，如过拟合、欠拟合、模型崩溃等，这些问题可能导致模型性能下降，甚至完全失效。\n\n5. **伦理和道德问题**：AI的应用可能引发一系列伦理和道德问题，如自主武器系统、就业替代、隐私侵犯等，这些问题需要在技术发展的同时加以考虑和解决。\n\n6. **监管和法律挑战**：AI的发展速度超过了现有法律法规的更新速度，如何在全球范围内建立一致的监管框架成为了一个重要议题。\n\n7. **经济和社会影响**：AI技术可能导致某些职业的消失，加剧社会不平等，同时也带来了新的就业机会和经济增长点。\n\n为了应对这些风险，业界和政策制定者正在采取多种措施，包括但不限于：\n\n- **数据管理和保护**：建立健全的数据安全法规，确保数据的合规收集、使用和存储。\n- **透明度和可解释性**：开发方法和技术，使AI模型的决策过程更加透明和可解释，增强公众信任。\n- **公平性和无偏见性**：在模型训练和测试过程中加入多样性样本，减少偏见，确保模型的公平性。\n- **风险管理**：建立AI系统的风险管理机制，包括故障场景挖掘、混沌工程等技术，以及定期的安全审计和评估。\n- **伦理准则和政策**：制定AI伦理准则，指导AI技术的合理使用和发展，同时鼓励负责任的研究和创新。\n- **教育和培训**：提升公众对AI技术的理解，培养AI领域的专业人才，促进技术的健康发展。\n\n综上所述，AI大模型的发展和应用需要在技术创新与风险控制之间找到平衡，通过多方面的努力共同推动AI技术的健康发展，使其更好地服务于人类社会。",
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|||
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"query_complexity": {
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|||
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|
"is_complex": true,
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|||
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|
"complexity_level": "complex",
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|||
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"confidence": 0.95,
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|||
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"reason": "这是一个复杂查询，因为它涉及到AI大模型的潜在风险这一广泛而深入的主题。可能需要从技术、伦理、法律、社会影响等多个角度进行分析，并可能包括对特定案例、研究和专家观点的引用。因此，该查询需要生成多方面的多个子查询来全面回答。"
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|||
|
|
},
|
|||
|
|
"is_complex_query": true,
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|||
|
|
"iterations": 0,
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|||
|
|
"total_passages": 19,
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|||
|
|
"sub_queries": [
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|||
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|
"AI大模型可能存在的主要风险有哪些？",
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|||
|
|
"潜在风险包括哪些具体方面？"
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|||
|
|
],
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|
"decomposed_sub_queries": [
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|||
|
|
"AI大模型可能存在的主要风险有哪些？",
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|||
|
|
"潜在风险包括哪些具体方面？"
|
|||
|
|
],
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|||
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|
"sufficiency_check": {
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|||
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|
"is_sufficient": true,
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|||
|
|
"confidence": 0.9,
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|||
|
|
"reason": "事件信息和段落信息包含了回答查询所需的关键内容...",
|
|||
|
|
"iteration": 0
|
|||
|
|
},
|
|||
|
|
"is_sufficient": true,
|
|||
|
|
"supporting_facts": [
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|||
|
|
[
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|||
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|
"Fact_1",
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|||
|
|
"AI 技术能够从海量数据中识别出与信贷风险高度相关的特征。"
|
|||
|
|
],
|
|||
|
|
[
|
|||
|
|
"Fact_2",
|
|||
|
|
"数据挖掘和特征工程是构建有效风险评估模型的基础。"
|
|||
|
|
],
|
|||
|
|
[
|
|||
|
|
"Fact_3",
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|||
|
|
"东营市人民政府办公室于2023年5月发布《东营市公共数据授权运营暂行管理办法（征求意见稿）》。"
|
|||
|
|
],
|
|||
|
|
[
|
|||
|
|
"Fact_4",
|
|||
|
|
"青岛市大数据发展管理局于2023年6月发布《青岛市公共数据运营试点管理暂行办法》。"
|
|||
|
|
],
|
|||
|
|
[
|
|||
|
|
"Fact_5",
|
|||
|
|
"蚂蚁集团推出了 HoloInsight，作为云原生时代的轻量化、全功能的智能可观测性技术平台。HoloInsight作为集数据采集、洞察分析、智能告警的一站式可观测综合解决方案，可帮助用户清晰观测整个软件技术栈与业务的状态"
|
|||
|
|
],
|
|||
|
|
[
|
|||
|
|
"Fact_6",
|
|||
|
|
"云杉网络发布了 DeepFlow，该产品基于eBPF实现了零插桩（Zero Code）、全覆盖（FullStack）的指标、追踪、日志采集，并通过智能标签技术实现了所有观测数据的全关联(Universal Tagging)和高效存取"
|
|||
|
|
],
|
|||
|
|
[
|
|||
|
|
"Fact_7",
|
|||
|
|
"按计划部署"
|
|||
|
|
],
|
|||
|
|
[
|
|||
|
|
"Fact_8",
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|||
|
|
"1998年，组建信产部。"
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|||
|
|
],
|
|||
|
|
[
|
|||
|
|
"Fact_9",
|
|||
|
|
"贵州省人民政府办公厅于2023年6月发布《贵州省政务数据资源管理办法》。"
|
|||
|
|
],
|
|||
|
|
[
|
|||
|
|
"Fact_10",
|
|||
|
|
"1994年，邮电部实行邮电分营。"
|
|||
|
|
]
|
|||
|
|
],
|
|||
|
|
"supporting_events": [],
|
|||
|
|
"debug_info": {
|
|||
|
|
"total_time": 0,
|
|||
|
|
"retrieval_calls": 1,
|
|||
|
|
"llm_calls": 4,
|
|||
|
|
"token_usage": {
|
|||
|
|
"has_llm": true,
|
|||
|
|
"has_generator": true,
|
|||
|
|
"last_call": {
|
|||
|
|
"prompt_tokens": 2836,
|
|||
|
|
"completion_tokens": 515,
|
|||
|
|
"total_tokens": 3351
|
|||
|
|
},
|
|||
|
|
"total_usage": {
|
|||
|
|
"prompt_tokens": 6538,
|
|||
|
|
"completion_tokens": 684,
|
|||
|
|
"total_tokens": 7222,
|
|||
|
|
"call_count": 4
|
|||
|
|
},
|
|||
|
|
"model_name": "qwen2-7b-instruct",
|
|||
|
|
"has_last_usage": true,
|
|||
|
|
"has_total_usage": true
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
},
|
|||
|
|
"all_documents": [
|
|||
|
|
{
|
|||
|
|
"page_content": "AI 技术能够从海量数据中识别出与信贷风险高度相关的特征。",
|
|||
|
|
"metadata": {
|
|||
|
|
"node_id": "a14af049090363812388b09635394af109784fb8ac9de4fe84df3b1f956c3155",
|
|||
|
|
"graph_node_id": "a14af049090363812388b09635394af109784fb8ac9de4fe84df3b1f956c3155",
|
|||
|
|
"node_type": "event",
|
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|
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"ppr_score": 0.1951972346214786,
|
|||
|
|
"edge_score": 1.7008798,
|
|||
|
|
"passage_score": 0.0,
|
|||
|
|
"rank": 1,
|
|||
|
|
"source": "hipporag2_langchain_event",
|
|||
|
|
"source_text_id": "['453be1f1f2a512023387e3867063c67f0e2f0100905e57ffc8c3be7a36338716']",
|
|||
|
|
"evidence": "【原创文章】浅谈人工智能驱动下的信贷风险管理20241212V1.md",
|
|||
|
|
"query": "AI大模型有哪些潜在风险？",
|
|||
|
|
"pagerank_available": true
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
},
|
|||
|
|
{
|
|||
|
|
"page_content": "数据挖掘和特征工程是构建有效风险评估模型的基础。",
|
|||
|
|
"metadata": {
|
|||
|
|
"node_id": "3ca6de86db471b90c06fd683712fbc182f40dde3b68268679cbe39dba4ce8168",
|
|||
|
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"graph_node_id": "3ca6de86db471b90c06fd683712fbc182f40dde3b68268679cbe39dba4ce8168",
|
|||
|
|
"node_type": "event",
|
|||
|
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"ppr_score": 0.029954551858882742,
|
|||
|
|
"edge_score": 0.0,
|
|||
|
|
"passage_score": 0.0,
|
|||
|
|
"rank": 2,
|
|||
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|
"source": "hipporag2_langchain_event",
|
|||
|
|
"source_text_id": "['453be1f1f2a512023387e3867063c67f0e2f0100905e57ffc8c3be7a36338716']",
|
|||
|
|
"evidence": "【原创文章】浅谈人工智能驱动下的信贷风险管理20241212V1.md",
|
|||
|
|
"query": "AI大模型有哪些潜在风险？",
|
|||
|
|
"pagerank_available": true
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
},
|
|||
|
|
{
|
|||
|
|
"page_content": "东营市人民政府办公室于2023年5月发布《东营市公共数据授权运营暂行管理办法（征求意见稿）》。",
|
|||
|
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"metadata": {
|
|||
|
|
"node_id": "71c47e73feef6d66dc478cad69c4ad58a0b3ecfd04f09a1b00fa42decb9e9294",
|
|||
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"graph_node_id": "71c47e73feef6d66dc478cad69c4ad58a0b3ecfd04f09a1b00fa42decb9e9294",
|
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|
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"node_type": "event",
|
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|
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"ppr_score": 1.3924205044200936e-08,
|
|||
|
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"edge_score": 0.0,
|
|||
|
|
"passage_score": 0.0,
|
|||
|
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"rank": 3,
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|||
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|
"source": "hipporag2_langchain_event",
|
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|
"source_text_id": "['8b1e94cfe88e0fe9aa73611eca98b04567db8253ed068692a2deb64af2c5107e']",
|
|||
|
|
"evidence": "88-《公共数据授权运营发展洞察（2023）》定稿印刷0102.md",
|
|||
|
|
"query": "AI大模型有哪些潜在风险？",
|
|||
|
|
"pagerank_available": true
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
},
|
|||
|
|
{
|
|||
|
|
"page_content": "青岛市大数据发展管理局于2023年6月发布《青岛市公共数据运营试点管理暂行办法》。",
|
|||
|
|
"metadata": {
|
|||
|
|
"node_id": "0d3d869ec37f825c33eefbbeb73d0a25e100c5e9a1e1ec06e086f286057943ea",
|
|||
|
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"graph_node_id": "0d3d869ec37f825c33eefbbeb73d0a25e100c5e9a1e1ec06e086f286057943ea",
|
|||
|
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"node_type": "event",
|
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|
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"ppr_score": 1.0564743243185571e-08,
|
|||
|
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"edge_score": 0.0,
|
|||
|
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"passage_score": 0.0,
|
|||
|
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"rank": 4,
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|||
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"source": "hipporag2_langchain_event",
|
|||
|
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"source_text_id": "['8b1e94cfe88e0fe9aa73611eca98b04567db8253ed068692a2deb64af2c5107e']",
|
|||
|
|
"evidence": "88-《公共数据授权运营发展洞察（2023）》定稿印刷0102.md",
|
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|
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"query": "AI大模型有哪些潜在风险？",
|
|||
|
|
"pagerank_available": true
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
},
|
|||
|
|
{
|
|||
|
|
"page_content": "蚂蚁集团推出了 HoloInsight，作为云原生时代的轻量化、全功能的智能可观测性技术平台。HoloInsight作为集数据采集、洞察分析、智能告警的一站式可观测综合解决方案，可帮助用户清晰观测整个软件技术栈与业务的状态",
|
|||
|
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"metadata": {
|
|||
|
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"node_id": "837914fd192ce24405e505d00bacfc4e7d67581c480a792eab1735ae40034a53",
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|||
|
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"graph_node_id": "837914fd192ce24405e505d00bacfc4e7d67581c480a792eab1735ae40034a53",
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|||
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"node_type": "event",
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"ppr_score": 9.10248791126777e-09,
|
|||
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"edge_score": 0.0,
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"passage_score": 0.0,
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"rank": 5,
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"source": "hipporag2_langchain_event",
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"source_text_id": "['833310a7d4dc0e345e4e7cde890f7d84f2cf03a07c5e53671fce351e8f941781']",
|
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"evidence": "可观测性技术发展研究报告.md",
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|
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"query": "AI大模型有哪些潜在风险？",
|
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|
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|
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}
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|
|
},
|
|||
|
|
{
|
|||
|
|
"page_content": "云杉网络发布了 DeepFlow，该产品基于eBPF实现了零插桩（Zero Code）、全覆盖（FullStack）的指标、追踪、日志采集，并通过智能标签技术实现了所有观测数据的全关联(Universal Tagging)和高效存取",
|
|||
|
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"metadata": {
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"node_id": "52d7ba687569c10025742eed85ffc69d28886cb9a8c5c4403180d85ab77267b2",
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"graph_node_id": "52d7ba687569c10025742eed85ffc69d28886cb9a8c5c4403180d85ab77267b2",
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"node_type": "event",
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|||
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"edge_score": 0.0,
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"passage_score": 0.0,
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"rank": 6,
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"source": "hipporag2_langchain_event",
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"source_text_id": "['833310a7d4dc0e345e4e7cde890f7d84f2cf03a07c5e53671fce351e8f941781']",
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"evidence": "可观测性技术发展研究报告.md",
|
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"query": "AI大模型有哪些潜在风险？",
|
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}
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|
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},
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"node_id": "597cef3ac2af04dbf4532f5f5a2bc5bfa762a06ab0f90626fddac7f0aaeecdb3",
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"graph_node_id": "597cef3ac2af04dbf4532f5f5a2bc5bfa762a06ab0f90626fddac7f0aaeecdb3",
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"source_text_id": "['7e6068f850e4a480cb84c8e397497cddc83e55dc19995b00d3dac9e347c33f8e']",
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"evidence": "PPT_吴倩琳-2023云和软件安全大会-零信任分论坛-零信任成熟度.md",
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},
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"node_id": "006db96629b2e82ec2fc7a652f775df4173c1c31dfde02e96a72a55f3be91d91",
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"graph_node_id": "006db96629b2e82ec2fc7a652f775df4173c1c31dfde02e96a72a55f3be91d91",
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"source_text_id": "['05575614c0a56ca752a2c4a4f94512b223eb0672171d3ab6c797bcc7e9dc9e33']",
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"evidence": "PPT_ICPMM-行业云平台运营管理能力成熟度标准解读.md",
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"query": "AI大模型有哪些潜在风险？",
|
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"pagerank_available": true
|
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|
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}
|
|||
|
|
},
|
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|
|
{
|
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"page_content": "贵州省人民政府办公厅于2023年6月发布《贵州省政务数据资源管理办法》。",
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"metadata": {
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"node_id": "71324bbe38be7dc2f579536f22143c3d8f0deadec318e634492f597d7d0badfd",
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"graph_node_id": "71324bbe38be7dc2f579536f22143c3d8f0deadec318e634492f597d7d0badfd",
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"node_type": "event",
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|
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"page_content": "在某商业银行的实践中，部署了一套基于 AI 的实时风险评估系统，该系统能够实时监测和分析信贷业务 数据，包括借款人的交易记录、行为特征、社交数据等多维度 信息。通过机器学习算法，该系统能够自动识别异常交易模式 和潜在风险信号，并实时预警。自部署该系统以来，该商业银 行的信贷业务风险识别准确率提高了约30%，潜在风险预警的 响应时间缩短了50%以上。同时，该系统帮助银行减少了约20% 的坏账率。 # 人工智能在信贷风险管理的前沿实践 # 1.数据挖掘与特征工程 在信贷风险管理中，数据挖掘和特征工程是构建有效风险 评估模型的基础。AI 技术能够从海量数据中识别出与信贷风险 高度相关的特征，这些特征可能包括客户的交易行为、社交媒 体活动、甚至是地理位置信息。通过机器学习算法，如随机森 林和梯度提升机（GBM），可以从这些特征中学习到复杂的风险 模式，从而提高风险评估的准确性。 # 2.深度学习与模式识别 深度学习技术，尤其是卷积神经网络（CNN）和循环神经网 络（RNN），在处理非结构化数据方面展现出了强大的能力。在 信贷风险管理中，这些技术可以用于分析客户的文本信息，如 贷款申请书和信用报告，以识别潜在的风险信号。此外，深度 学习模型能够通过自我学习不断优化，以适应金融市场的变 化。 # 3.实时风险监控与预警系统 AI 技术能够实现对信贷业务数据的实时监控，通过设置预 警阈值和触发条件，及时发现并识别出异常行为或潜在风险 点。",
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"page_content": "# 大模型对数据应用技术的赋能：促进BI工具的智能化升级\\n\\n中国·北京 12.20-12.21 回归数据本质 应用驱动治理\\n\\n2023数据资产管理大会\\n\\n大模型驱动的智能分析工具通过大模型能力提升分析流程中数据准备、洞察发现、结果输出共享等方面的能力，能够以**更低的技术门槛、更高的效率使**非技术背景人员实现**更具深度的分析**。\\n\\n\\n\\n\\n\\n\\n\\n随着2023年GPT、AIGC技术的广泛应用，数巅科技、浙江移动、百度、阿里云等企业纷纷推出以BI+GPT为理念的智能数据分析工具。\\n\\n \\n\\n示例：数巅科技AskBI产品\\n\\n示例：浙江移动ChatBI\\n\\n国内代表企业：\\n\\n   \\n\\n   \\n\\n参考：《大模型驱动的智能数据分析工具技术要求》标准",
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"page_content": "以某大型银行为例，在引入AI 技术后， 其个人贷款审批流程从原来的数天缩短至数小时甚至几分钟内 完成，显著提升了审批效率。同时，AI 技术的自动化处理还大 大减少了人为错误，使得信贷审批的准确率提高了20%以上， 为金融机构的信贷业务提供了更加高效、准确的支撑。 2.夯实精准评估基础，提升决策质量 AI算法凭借其先进的数据分析能力，能够深入挖掘数据中 的潜在风险特征，并对历史数据进行深度学习和模式识别。这 种能力使得 AI 能够更准确地预测借款人的还款能力和违约概率。据统计，采用 AI 技术进行风险评估的金融机构，其信贷违约率普遍降低了 25%至 40%。在某互联网金融公司的实践中，通过 AI 技术构建的信用评估模型，成功将信贷业务的违约率降低了 35%，显著提升了信贷决策的准确性和对风险的控制能力。 3.防患于未然，提升应对能力 AI 模型在实时监测和分析信贷业务数据方面展现出了卓越 的能力。通过设置预警阈值和触发条件，AI 能够在风险发生前 自动发出预警信号，及时发现并识别出异常行为或潜在风险 点。据行业数据显示，采用 AI 风险预警系统的金融机构，能够 提前数周甚至数月发现潜在风险，为金融机构提供了充足的时间 来采取干预措施。在某商业银行的实践中，部署了一套基于 AI 的实时风险评估系统，该系统能够实时监测和分析信贷业务 数据，包括借款人的交易记录、行为特征、社交数据等多维度 信息。通过机器学习算法，该系统能够自动识别异常交易模式 和潜在风险信号，并实时预警。",
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"page_content": "目标系统的可观测性基础。混沌工程是一种基于实验的实践，因此需要能够监测控制组和实验组之间的差异。如果没有适当的工具来检测任何差异，例如服务降级，那么就无法了解实验产生的影响。目标系统应该具备基本的日志记录和监控能力让维护者了解实验是否对目标系统产生了影响。## （二）故障场景挖掘方法 ### 1.FMEA FMEA(Failure Mode & Effect Analysis)方法诞生1940 年代，是一 种逐步识别设计、制造过程、产品或服务或装配过程中所有可能的故 障的方法。通过预测潜在故障，我们可以调整流程和系统以防止故障 的扩散。因此FMEA 方法很适合用在混沌工程实施的初始阶段，用 来建立初始的故障基线、故障假设。在本文环境中，FMEA方法可以 用来分析要进行混沌工程实验的目标系统，下面是执行FMEA 过程 的概述： 标识系统中的所有组件。包括外部依赖项，例如标识提供者、第三方服务等等。对于每个组件，标识可能发生的潜在风险和故障。单个组件可能具有多种故障模式。例如，应分开考虑读取故障和写入故障，因为其影响和可行的缓解步骤有所不同。 根据总体风险对每种故障模式评分。评估故障的发生频率、严重 程度和识别度进行排序，通过Risk Priority Number (RPN) 风险系数 对故障进行评估，RPN 是个数字取值范围在1\\-1000 之间。数字越大， 表明风险越大，越值得优先重视和积极改善。RPN 的数值由三个参数 相乘得到，分别是严重度(Severity)、发生频率/可能性(Occurrence/ Probability )、识别难易程度(Detection)。在评估后，要综合考虑，严 重度和发生度矩阵，严重度和可识别度矩阵，发生频率和可识别度矩 阵。",
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"page_content": "# 挑战：尽管业内已有丰富的理论指引，数据安全风险评估工作实务仍然面临重重阻碍 | 2023数据资产管理大会\\n\\n中国·北京 12.20-12.21 回归数据本质 应用驱动治理\\n\\n## 数据安全风险评估和其他评估的区别？\\n\\n### 评估准备\\n\\n* 工作任务\\n\\n确定评估目标和评估范围、组建评估团队、制定工作计划、确定评估依据与内容、制定评估方案\\n\\n### 如何规划评估的范围？\\n\\n### 信息调研\\n\\n* 工作任务\\n\\n开展数据处理者、业务和信息系统、数据资产、数据处理活动、安全措施调研\\n\\n### 如何获取有效的调研信息？\\n\\n### 风险识别\\n\\n* 工作任务\\n\\n识别数据安全管理、数据处理活动、数据安全技术、个人信息处理风险\\n\\n### 各行业风险识别的实践分享？\\n\\n### 综合分析\\n\\n* 工作任务\\n\\n梳理问题清单、开展风险分析与评价、提出整改建议\\n\\n### 可以参考的风险分析、计算、评价方法？\\n\\n### 评估总结\\n\\n* 工作任务\\n\\n报告风险评估结果、处置数据安全风险\\n\\n### 如何选取评估依据？\\n\\n### 如何应用评估结果？",
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"AI 技术能够从海量数据中识别出与信贷风险高度相关的特征。",
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"数据挖掘和特征工程是构建有效风险评估模型的基础。",
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"东营市人民政府办公室于2023年5月发布《东营市公共数据授权运营暂行管理办法（征求意见稿）》。",
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|
"青岛市大数据发展管理局于2023年6月发布《青岛市公共数据运营试点管理暂行办法》。",
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|
"蚂蚁集团推出了 HoloInsight，作为云原生时代的轻量化、全功能的智能可观测性技术平台。HoloInsight作为集数据采集、洞察分析、智能告警的一站式可观测综合解决方案，可帮助用户清晰观测整个软件技术栈与业务的状态",
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|
"云杉网络发布了 DeepFlow，该产品基于eBPF实现了零插桩（Zero Code）、全覆盖（FullStack）的指标、追踪、日志采集，并通过智能标签技术实现了所有观测数据的全关联(Universal Tagging)和高效存取",
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|
"按计划部署",
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|||
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|
"1998年，组建信产部。",
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|
"贵州省人民政府办公厅于2023年6月发布《贵州省政务数据资源管理办法》。",
|
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|
|
"1994年，邮电部实行邮电分营。",
|
|||
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"在某商业银行的实践中，部署了一套基于 AI 的实时风险评估系统，该系统能够实时监测和分析信贷业务 数据，包括借款人的交易记录、行为特征、社交数据等多维度 信息。通过机器学习算法，该系统能够自动识别异常交易模式 和潜在风险信号，并实时预警。自部署该系统以来，该商业银 行的信贷业务风险识别准确率提高了约30%，潜在风险预警的 响应时间缩短了50%以上。同时，该系统帮助银行减少了约20% 的坏账率。 # 人工智能在信贷风险管理的前沿实践 # 1.数据挖掘与特征工程 在信贷风险管理中，数据挖掘和特征工程是构建有效风险 评估模型的基础。AI 技术能够从海量数据中识别出与信贷风险 高度相关的特征，这些特征可能包括客户的交易行为、社交媒 体活动、甚至是地理位置信息。通过机器学习算法，如随机森 林和梯度提升机（GBM），可以从这些特征中学习到复杂的风险 模式，从而提高风险评估的准确性。 # 2.深度学习与模式识别 深度学习技术，尤其是卷积神经网络（CNN）和循环神经网 络（RNN），在处理非结构化数据方面展现出了强大的能力。在 信贷风险管理中，这些技术可以用于分析客户的文本信息，如 贷款申请书和信用报告，以识别潜在的风险信号。此外，深度 学习模型能够通过自我学习不断优化，以适应金融市场的变 化。 # 3.实时风险监控与预警系统 AI 技术能够实现对信贷业务数据的实时监控，通过设置预 警阈值和触发条件，及时发现并识别出异常行为或潜在风险 点。",
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"# 大模型对数据应用技术的赋能：促进BI工具的智能化升级\\n\\n中国·北京 12.20-12.21 回归数据本质 应用驱动治理\\n\\n2023数据资产管理大会\\n\\n大模型驱动的智能分析工具通过大模型能力提升分析流程中数据准备、洞察发现、结果输出共享等方面的能力，能够以**更低的技术门槛、更高的效率使**非技术背景人员实现**更具深度的分析**。\\n\\n\\n\\n\\n\\n\\n\\n随着2023年GPT、AIGC技术的广泛应用，数巅科技、浙江移动、百度、阿里云等企业纷纷推出以BI+GPT为理念的智能数据分析工具。\\n\\n \\n\\n示例：数巅科技AskBI产品\\n\\n示例：浙江移动ChatBI\\n\\n国内代表企业：\\n\\n   \\n\\n   \\n\\n参考：《大模型驱动的智能数据分析工具技术要求》标准",
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"以某大型银行为例，在引入AI 技术后， 其个人贷款审批流程从原来的数天缩短至数小时甚至几分钟内 完成，显著提升了审批效率。同时，AI 技术的自动化处理还大 大减少了人为错误，使得信贷审批的准确率提高了20%以上， 为金融机构的信贷业务提供了更加高效、准确的支撑。 2.夯实精准评估基础，提升决策质量 AI算法凭借其先进的数据分析能力，能够深入挖掘数据中 的潜在风险特征，并对历史数据进行深度学习和模式识别。这 种能力使得 AI 能够更准确地预测借款人的还款能力和违约概率。据统计，采用 AI 技术进行风险评估的金融机构，其信贷违约率普遍降低了 25%至 40%。在某互联网金融公司的实践中，通过 AI 技术构建的信用评估模型，成功将信贷业务的违约率降低了 35%，显著提升了信贷决策的准确性和对风险的控制能力。 3.防患于未然，提升应对能力 AI 模型在实时监测和分析信贷业务数据方面展现出了卓越 的能力。通过设置预警阈值和触发条件，AI 能够在风险发生前 自动发出预警信号，及时发现并识别出异常行为或潜在风险 点。据行业数据显示，采用 AI 风险预警系统的金融机构，能够 提前数周甚至数月发现潜在风险，为金融机构提供了充足的时间 来采取干预措施。在某商业银行的实践中，部署了一套基于 AI 的实时风险评估系统，该系统能够实时监测和分析信贷业务 数据，包括借款人的交易记录、行为特征、社交数据等多维度 信息。通过机器学习算法，该系统能够自动识别异常交易模式 和潜在风险信号，并实时预警。",
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"对于每个组件，标识可能发生的潜在风险和故障。",
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"根据总体风险对每种故障模式评分。评估故障的发生频率、严重程度和识别度进行排序，通过Risk Priority Number (RPN) 风险系数对故障进行评估。",
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"在评估后，要综合考虑，严重度和发生度矩阵，严重度和可识别度矩阵，发生频率和可识别度矩阵。",
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"数据管理层由数据管理 办公室承担，作为数据管理的主要实体管理部门，负责构建和维护组织级架构（包括 业务架构、数据架构、IT架构），制定数据管理制度体系和长效机制，定期开展数据 管理检查与总结，并向组织协调成和决策层汇报。工作执行层由业务部门和IT部门共 同承担，负责在数据项目中落实数据管理工作，与数据管理层协同参与各项活动。伴随着数据认识的不断加深，数据管理和运营的投入持续增加，CDO这一角色 在决策层中的重要性日益显现。各地区相继出台了首席数据安全官（首席数据官）制 度，截止目前北京、上海、深圳、广东、四川、湖南、浙江、江苏、福建等多数省市 相继发文，推进首席数据官的落地。相关统计数据显示，金融行业和通讯、媒体与科 技行业的数字化成熟度较高，首席数据官或类似管理岗的数量位居前列。大部分商业 银行已经进行了体系化的数据建设工作，现阶段首席数据官的职责主要聚焦在业数融 合推动数字化转型“破局”、数据价值链“重塑”、提升数据交付效能和推动企业数据文 化“革新”、创造“权责对等、数据驱动”的企业数据生态等方面上 $^{5}$ 。 在组织协调层中形成由业务部门和数据部门组成的数据需求团队和数据应用团 队，从需求端和应用端加强数据和业务的协同，有利于加速数据“端到端”的流转效 率。数据需求团队负责统一管理内外部各类需求，明确需求类型，根据过往实践量化 不同类型数据需求的主要流程、所需资源和潜在风险，提高数据需求理解和对接的效 率。",
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"目标系统的可观测性基础。混沌工程是一种基于实验的实践，因此需要能够监测控制组和实验组之间的差异。如果没有适当的工具来检测任何差异，例如服务降级，那么就无法了解实验产生的影响。目标系统应该具备基本的日志记录和监控能力让维护者了解实验是否对目标系统产生了影响。## （二）故障场景挖掘方法 ### 1.FMEA FMEA(Failure Mode & Effect Analysis)方法诞生1940 年代，是一 种逐步识别设计、制造过程、产品或服务或装配过程中所有可能的故 障的方法。通过预测潜在故障，我们可以调整流程和系统以防止故障 的扩散。因此FMEA 方法很适合用在混沌工程实施的初始阶段，用 来建立初始的故障基线、故障假设。在本文环境中，FMEA方法可以 用来分析要进行混沌工程实验的目标系统，下面是执行FMEA 过程 的概述： 标识系统中的所有组件。包括外部依赖项，例如标识提供者、第三方服务等等。对于每个组件，标识可能发生的潜在风险和故障。单个组件可能具有多种故障模式。例如，应分开考虑读取故障和写入故障，因为其影响和可行的缓解步骤有所不同。 根据总体风险对每种故障模式评分。评估故障的发生频率、严重 程度和识别度进行排序，通过Risk Priority Number (RPN) 风险系数 对故障进行评估，RPN 是个数字取值范围在1\\-1000 之间。数字越大， 表明风险越大，越值得优先重视和积极改善。RPN 的数值由三个参数 相乘得到，分别是严重度(Severity)、发生频率/可能性(Occurrence/ Probability )、识别难易程度(Detection)。在评估后，要综合考虑，严 重度和发生度矩阵，严重度和可识别度矩阵，发生频率和可识别度矩 阵。",
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"# 挑战：尽管业内已有丰富的理论指引，数据安全风险评估工作实务仍然面临重重阻碍 | 2023数据资产管理大会\\n\\n中国·北京 12.20-12.21 回归数据本质 应用驱动治理\\n\\n## 数据安全风险评估和其他评估的区别？\\n\\n### 评估准备\\n\\n* 工作任务\\n\\n确定评估目标和评估范围、组建评估团队、制定工作计划、确定评估依据与内容、制定评估方案\\n\\n### 如何规划评估的范围？\\n\\n### 信息调研\\n\\n* 工作任务\\n\\n开展数据处理者、业务和信息系统、数据资产、数据处理活动、安全措施调研\\n\\n### 如何获取有效的调研信息？\\n\\n### 风险识别\\n\\n* 工作任务\\n\\n识别数据安全管理、数据处理活动、数据安全技术、个人信息处理风险\\n\\n### 各行业风险识别的实践分享？\\n\\n### 综合分析\\n\\n* 工作任务\\n\\n梳理问题清单、开展风险分析与评价、提出整改建议\\n\\n### 可以参考的风险分析、计算、评价方法？\\n\\n### 评估总结\\n\\n* 工作任务\\n\\n报告风险评估结果、处置数据安全风险\\n\\n### 如何选取评估依据？\\n\\n### 如何应用评估结果？"
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"passage_sources": [
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"原始查询-event-a14af049090363812388b09635394af109784fb8ac9de4fe84df3b1f956c3155",
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