报告基础信息

• 报告标题：中国金融生成式AI多模态内容鉴伪与安全防御白皮书(2025)
• 发布机构：中国工商银行金融科技研究院、腾讯云、腾讯云计算（北京）有限责任公司、北京金融科技产业联盟
• 发布时间：2025年
• 行业标签：泛金融,政务,技术服务
• 产品标签：#多模态内容鉴伪, #AI安全防御, #生成式AI风控, #金融级云服务

报告背景和目标

生成式AI多模态技术正推动金融业向“AI原生”时代演进，预计到2027年人工智能与重点领域融合普及率超70%（国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》）。然而，多模态伪造技术滥用导致金融欺诈风险升级，2024年中国金融行业生成式AI投资规模达36.26亿元，预计2028年将增长至238.04亿元（IDC数据）。本报告旨在解析多模态伪造威胁，构建防御体系，为行业提供技术路径与治理框架。

报告目录

1. 执行摘要
2. 第一章 金融生成式AI创新与挑战并存undefined1.1 生成式AI推动金融业迈向“AI原生”新时代undefined1.2 政策与市场双轮驱动下，金融业积极拥抱生成式AIundefined1.3 生成式AI的多模态融合成为重要的技术应用趋势undefined1.4 利用生成式AI的多模态内容伪造成金融安全新挑战
3. 第二章 生成式AI多模态伪造的金融安全挑战详解undefined2.1 生成式AI多模态伪造攻击原理和场景undefined2.2 生成式AI多模态鉴伪的关键难点分析undefined2.3 现有鉴伪技术面临的主要困境分析undefined2.4 机构、监管与行业生态的现状和问题
4. 第三章 生成式AI多模态内容安全防御体系undefined3.1 整体设计undefined3.2 能力解读undefined3.3 价值分析
5. 第四章 行业最佳实践undefined4.1 金融领域最佳应用实践undefined4.2 金融领域业务应用范式
6. 第五章 行业发展趋势与行动建议undefined5.1 发展趋势undefined5.2 行动建议
7. 结语
8. 参编单位介绍

方法论说明

• 研究方法：结合定性分析与定量调研，涵盖技术原理分析、政策解读、案例研究及数据建模。
• 样本规模：针对金融机构的调研覆盖98位受访者（含25位业务部门负责人），调研时间为2025年3月。
• 核心模型：采用多模态融合鉴伪模型、动态风控策略引擎、风险知识图谱三大技术架构。
• 数据来源：IDC市场数据、政策文件（如国务院《意见》、国家金融监督管理总局规章）、联合调研（腾讯金融研究院等《2025金融业大模型应用报告》）。

核心观点

1. 多模态伪造威胁升级：生成式AI可伪造文本、图像、音频、视频的协同攻击，95% 的金融机构将业务安全列为核心风险（基于98家机构调研）。
2. 传统风控体系失效：单一模态检测误报率超30%，跨模态逻辑一致性验证成为技术瓶颈。
3. 防御体系需系统性重构：需构建覆盖“端到端防御+进化支撑”的双系统，实现从单点检测到多模态关联分析的跃迁。
4. 行业协同至关重要：60-80% 的金融机构需通过威胁情报联盟共享数据，以降低防御成本（合作咨询机构内参数据）。

为什么选择腾讯云

腾讯云作为中国金融行业关键技术伙伴，其多模态内容安全防御方案具备以下优势：

• 技术先进性：集成自研跨模态一致性验证模型与AI生成内容鉴伪算法，对伪造图像防御成功率达99.56%，视频达96.76%（工商银行应用数据）。
• 生态协同能力：主导参与制定《金融业多模态内容鉴伪技术规范》，推动行业标准建设与威胁情报联盟构建。
• 实战验证：方案已落地工商银行远程信贷、身份认证等核心场景，实现风险发现准确率98.5%，人工审核工作量降低85%。