建议
今年全国两会，DeepSeek、AI大模型等关键词被人大代表们频频热议。“享受其便利的同时，潜在风险同样不容小觑。”全国人大代表、厦门大学社会科学研究处处长、经济学院教授潘越建议，金融管理部门应积极应对数字赋能金融发展过程中的数据安全、产权保护、算法伦理等方面的风险和挑战，探索形成符合金融高质量发展要求的现代化数字金融治理体系，为我国实体经济安全稳定发展编织好数字金融安全网。
所提建议背景
连任第十三届、第十四届全国人大代表，潘越早早开启“两会时间”，在教学工作之外，她奔忙于各地，开展数字经济领域的调查研究。她关注到，近年来，以DeepSeek为代表的人工智能技术对金融领域加速渗透，深刻影响着证券公司、商业银行等传统金融机构的业务模式、经营治理。
“AI应用在助力金融机构提高效率、增强服务体验的同时，也带来了数据安全、产权保护、算法伦理等方面的风险。”潘越介绍，以数据安全风险为例，AI 大模型工具在运行过程中，相关数据的传输与存储可能涉及复杂的网络架构与第三方服务，这使得数据面临泄漏风险。
具体建议
为破解上述难题，潘越建议，各监管部门可协同制定《金融核心数据目录》，对敏感数据范围进行清晰界定，建立金融数据分类分级保护制度，持续完善金融数据采集、管理、共享、交易等环节的标准制定，为数据安全管理提供法律依据与参考。可率先在广东等地的自贸区推广“原始数据不出域、数据可用不可见、数据可控可计量”技术方案，并逐步在全国应用。
“健全数字金融治理体系，还可从规范算法治理机制、推进监管能力现代化等方面持续发力。”潘越表示，有关部门单位应制定相关领域算法重要参数的国家标准，从法律层面遏制产权归属纠纷和侵权责任认定争议，着力打造全国性的算法监管云平台，对金融机构算法系统进行穿透式监测，搭建数智赋能的国家级数字金融监管平台，构建智能化监管体系。
在前期调研中，她还发现，在福建、广东、江浙等数据跨境服务需求较高、区域创新资源优势明显的地区，对“金融+科技”的复合型人才有着更高需求。因此，她建议，教育部门要加快推进数字金融学科建设，构建涵盖金融科技、数据治理、风险防控的跨学科课程体系。可在上述地区先试先行，重点支持当地高校开展相关学科建设的探索工作，推动实务和教育深度融合，打造数字金融人才培养高地，为完善现代化数字金融治理体系提供人才支撑。
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