FAIS会议 | FAIS计划2026年专题研讨会（北京站）—Harness背景下的金融AI可信应用研讨会在京成功召开

开场致辞环节，中国信通院云大所副所长何阳表示，以智能体为代表的人工智能技术正在金融风控、智能客服等场景快速落地，近期发布的Harness工程为构建可审计、可干预、可回溯的AI应用体系提供了工程化路径。他指出，随着技术快速迭代，风险形态也在持续演变，行业在探索智能体应用过程中暴露出可解释性不足、输出不可控等问题，需加强建设金融AI可信应用标准体系，FAIS计划也将保持开放共建，持续迭代研究成果与标准内容。

在成果介绍环节，中国信通院云大所金融科技部工程师、FAIS计划场景应用组组长叶敏介绍了基于金融业务场景的大模型应用研究计划（FAIS）组织架构与推进情况，并重点解读了《金融智能体 驾驭工程技术能力成熟度模型》标准的编制思路、总体框架。她表示，下一步将完成标准撰写并开展试点评估。

在主题分享环节，东吴证券资产管理总部数字化转型主官陈彬带来了《打通研发全链路：东吴资管ASF智能研发一体化平台实践与思考》主题分享，介绍了AI Coding从Vibe Coding到Harness工程范式的演进路径，以及东吴证券通过统一需求管理、协同研发治理、AI SkillHub资产沉淀和可信质量治理，建设ASF智能研发一体化平台的实践案例。

中国信达信息技术部数据管理处处长李阳带来《中国信达AI应用实践分享》主题演讲。他介绍了中国信达“数智信达”战略目标，从“+人工智能”向“人工智能+”迈进的整体规划，以及从“信小达”平台到AI中台再到“1个门户+1个中台+8大范式+N个场景”体系的建设进展，分享了聚焦高价值场景、建立运营闭环的工作思路。

荆华密算副总裁王珂以《密态计算在AI领域的应用》为题进行了分享。他深入分析了在数据安全法规驱动下，密态计算正成为合规基础设施，数据流通从脱敏交换走向密态化计算的技术趋势。他介绍了荆华密算以TEE主干加密码学补盲区的融合路线，实现“数据可用不可见、模型可算不可识”，当前已在医疗AI密态训练、可信数据空间等场景落地。

绿盟科技安全能力中心技术总监李文瑾以《Harness背景下的AI可信应用：智能体安全风险的治理与评估路径》为题进行了分享。她指出，AI应用向自主智能体演进后安全问题已升级至系统层面，实测发现提示词注入致远程代码执行、网关缺鉴权、沙箱逃逸等普遍风险，并提出从模型内容安全走向智能体行为治理，构建AI红队与全链路围栏体系。

中国信通院云大所金融科技部工程师、FAIS计划安全治理组组长师祺以《金融智能体风险分级管理框架研究》为题进行分享。他指出，金融智能体的自主性、非确定性和涌现性引入新型风险。他介绍了金融智能体风险分类与风险分级量化评估的整体思路，并提出机构应采取身份授权、动态最小权限、智能体检测响应等措施对金融智能体应用的全生命周期进行安全管控。

在随后的专题研讨环节由中国信通院云大所金融科技部主任工程师徐秀主持。与会嘉宾围绕“Harness背景下的金融AI安全治理”展开了分享交流，重点探讨了三项议题：一是金融智能体的幻觉与越界，靠工程约束能否真正避免相关问题；二是机构应该如何评估场景风险，实现AI安全应用；三是机构目前采取了哪些措施保障AI应用安全，对于金融业AI治理有哪些建议。与会代表结合技术演进、落地案例与治理经验各抒己见，进行了充分探讨，为人工智能技术的安全可信应用提供了宝贵参考。

未来，中国信通院将继续围绕金融业务场景的AI可信应用展开深度研究，持续输出高质量标准与研究成果。同时，加强产学研用各方跨界合作，共同推动智能体技术在金融领域的安全、规范应用与创新发展，为建设安全可信、合规高效的金融智能化生态贡献力量。