Ang Beijing News Beike Finance (reporter Pan Yichun) noong Abril 10, sa 2025 Spring Summit ng National Wealth Development Research Cooperation Platform, si Shang Furinations, chairman ng China Wealth Management 50 Forum at dating chairman ng China Banking Regulatory Commission, ay nagsabi na ang pansin ay dapat bayaran sa dalawahang epekto ng artipisyal na katalinuhan na nagpabuti ng kahusayan并刺激危险。香·弗林（Shang Furin）认为，目前，我国智力的人工学发展的总体趋势是良好的，这是一个历史上的机会，可以提高人工智能的布局并加速数字和明智的转变。同时，我们还应该清楚地表明，“黑匣子”智力算法，数据污染，模型缺陷等的潜在风险不容忽视。尤其是在应用行业金融时，我们应该注意提高效率并提高RI的两种影响人工智能带来的SK。香·弗林（Shang Furin）说，人工智能具有数据应用的量，并使数据安全更加复杂。一方面，我们将继续加强数据安全的隐私和保护。金融机构和技术公司需要研究数据收集，存储，交付和使用的安全问题。在确保安全和隐私的基础上，我们必须在金融和公共服务领域促进信息和互操作性的连贯性，并释放数据元素的潜力。另一方面，关注数据污染。金融机构正在处理大量数据和复杂的日期交易，而Kawastuhan和信息的可靠性很重要。在金融行业中，也存在信息污染的风险。如果将错误信息倒入培训模型中，则可能污染模型培训数据。部署在金融交易和RIS中时K检查，它可以触发链反应并导致不可抗拒的损失。周·弗林（Shang Furin）进一步表示，深入研究模型仍然不明显，输出结果很难解释和追踪，从而增加了给药的困难。培训数据的偏差可能导致不公平或算法输出错误。人工智能工具在以前的数据中进行了培训，可能无法准确反映出真相并预测未来。尽管由高频交易驱动的人工智能随着市场反应的发展而增加，但它也增强了波动。当大多数AI技术采用类似的风险模型时，这种均匀的响应可以加速负面反馈回路，从而加剧财务弱点。此外，在模型培训中，应充分显示国家政策导向和相关要求。因此，香·弗林（Shang Furin）建议我们应采取积极的步骤。一方面，我们将加强专业人士技术领域的ISM，基于金融行业的特征，基于技术基础进行了出色的培训，并及时进行了交叉验证内容，以提高模型的准确性和可靠性。另一方面，监管机构必须监视人造技术应用的应用，财务领域的智能，可以增强算法智能风险的分析，改善智能算法的政策和系统，并提高算法的固定性，透明度，公平和安全性。我是校对木兰的人