史晨阳表示，人工智能技术的兴起加速了商业银行的业务创新和效率变革，推动了数据要素价值的转化，为行业数字化转型注入了新动力。随着大模型时代的到来，人工智能在智能决策、客户触达、风险防控、办公运营等诸多方面发挥了巨大作用。
大模型在商业银行落地应用，高效赋能的同时，也带来了严峻的安全挑战。他指出，要理清大模型与传统信息系统、传统人工智能技术之间的差异，结合银行商业应用场景来分析大模型安全的特点和变化。
对此，史晨阳提出几项治理策略。第一，强化组织指导，实现场景技术可控融合。商业银行要加强顶层设计，建立完备的业务、技术、安全统筹管理机制，明确大模型安全相关组织架构和各部门的职责边界。
第二，深化多方合作，创新安全共治体制。商业银行应积极与监管机构、行业部门、同业和技术团体展开协作，依托监管机构的政策指导，确保大模型应用的安全合规使用。
第三，持续安全左移。商业银行应推动大模型安全活动前置到数据采集、模型训练、平台研发等环节，建立覆盖研发、数据、算力等一体化的防护体系。
第四，丰富激励约束，加大人才资源投入。在人工智能时代，还是要以人为本，持续加大对相关人才的培养和激励。
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本报记者 海瑞 【编辑:苏焕智 】
