金融行业 AI 安全方案
上线前体检 + 上线后防护 + 全行运营可视，以"评测—防护—运营"三段闭环把金融机构的 AI 安全风险前置消解。
面临的挑战
基于行业公开报告与客户反馈，2025-2026 期间最突出的三类风险。
上线前体检覆盖不足
智能客服、智能投顾、远程面签等大模型场景，上线前缺少系统化的语义层体检手段，靠人工抽测难闭环。
运行时越狱与隐私外泄
上线后才发现提示注入、越狱、隐私外泄、违规输出，补救成本高，业务部门和合规部门反复返工。
深伪欺诈与备案压力并发
远程业务里深伪手法翻新，传统反欺诈识别困难；同期算法备案与监管自查频繁，合规材料制作成本居高不下。
我们的做法
围绕业务流程，把"痛点 → 做法 → 收益"讲清楚。
注：本页只描述价值，不展示实施流程图。
智能客服与智能投顾上线前缺少系统化语义层体检，靠人工抽测覆盖不全，事后整改代价大。
在客服与投顾上线前接入 LLM 内容安全 / 合规 / 隐私评测
把"语义层风险"纳入上线门禁，从"发现问题再修"前置为"上线前过闸"，缩短整改返工链路。
客服与投顾运行时容易遭遇越狱、提示注入与隐私输出，传统 WAF 看不见语义层。
在大模型应用入口与出口部署 LLM 防火墙
提示注入与隐私外泄在入口侧实时拦截，违规输出在出口侧逐 Token 早停，业务无须停服。
远程面签、视频核身环节出现深伪合成视频与音频，传统反欺诈难以辨认新生成手法。
在远程面签与视频核身链路前置接入深伪检测
把可疑视频与音频在业务入口侧识别，降低深伪欺诈进入风控决策与业务系统的概率。
总行与分行 AI 资产分散在各业务线，集团 CISO 团队缺乏统一视图，监管自查时拼凑材料周期长。
基于 AI 态势感知与 AI 威胁情报构建集团级安全运营驾驶舱
AI 资产从分散在各业务线到"一屏可视"，监管自查与算法备案材料从临时凑变为常态化输出。
业务收益
从安全合规到业务效率，方案落地后客户能感受到的变化。
上线门禁前置
金融机构客户在大模型客服场景中，把语义层风险纳入上线门禁，从"发现问题再修"前置为"上线前过闸"。
远程业务关口收紧
银行客户在远程面签流程中引入深伪鉴别，把可疑视频与音频在入口侧识别，业务体验不变、风险敞口收窄。
AI 资产一屏可视
集团 CISO 团队基于统一态势感知大盘，实现 AI 资产从分散在各业务线到全行一屏可视，告别"心里没数"。
覆盖的金融场景
已落地于多家银行、保险与证券机构的核心 AI 场景（客户名称已脱敏）。