六月的金陵，江风浩荡。6月27日，“传承红色基因·启航保险新程——2026新质生产力·金融创新峰会”在南京举行。海南新时代政策科学研究院院长张显龙出席峰会，围绕国家金融监督管理总局6月18日发布的《银行业保险业人工智能安全开发应用指导意见》（以下简称“32条指导意见”），从总体国家安全观与中华优秀传统文化双重视角，系统阐释保险业人工智能安全的核心命题与治理路径。

保险业AI安全，是国家安全在金融领域的具象体现

“为之于未有，治之于未乱。”张显龙援引《道德经》古训开宗明义：32条指导意见不是行业创新的“紧箍咒”，而是保险业智能化高质量发展的“路线图”。

在总体国家安全观视域下，人民安全是宗旨，经济安全是基础。保险业汇聚亿万家庭的健康档案、财产信息、生物识别特征——这不是冰冷字节的堆叠，而是民生安危的具象凝结。张显龙明确指出：“保险业AI安全，是国家安全在金融领域的具象体现。”

五大风险维度，系统梳理AI安全隐患

《中庸》言：“莫见乎隐，莫显乎微。”最隐蔽之处，往往潜藏最大风险。张显龙以总体国家安全观为经，以行业发展实际为纬，系统梳理出保险业人工智能安全五大风险维度：

数据安全维度——隐私汇聚成战略靶心，第24条严令身份、银行卡等敏感数据不得用于生成式人工智能训练。

信息安全维度——生成式人工智能足以批量伪造理赔材料、篡改保单，信息真实性基石面临动摇。

科技安全维度——核心算法与算力受制于人的短板亟待补齐。

人才安全维度——复合型安全人才结构性短缺，《礼记·中庸》“为政在人，取人以身”的古训振聋发聩。

网络安全维度——提示词注入、多模态攻击等新型威胁直指行业神经中枢，第25条要求建立专项防御机制。

五条安全红线，为AI划定清晰边界

针对五大风险与深层根源，张显龙提出锚定“五条安全红线”，为人工智能应用划定清晰边界：

红线之一：权责红线——“谁使用、谁负责”。 从开发、测试、上线到运营，每个环节的责任都必须落到具体岗位。AI输出的任何结论都必须经过人工审核确认。

红线之二：守护红线——高风险业务必须人工执盾。 凡是涉及资金交易、承保理赔、信贷风控等直接影响群众切身利益的场景，关键决策环节人工可随时干预、一票否决。

红线之三：隐私红线——群众敏感信息严禁“喂养”AI。 绝不允许将能够识别个人身份、锁定行踪的敏感信息用于模型训练与优化。

红线之四：准入红线——外购大模型从严重检。 外购AI模型上线前，必须从安全性、合规性、业务适配性等维度进行穿透式检测。

红线之五：透明红线——AI全程可解释、可追溯。 凡解释不清的AI，只能做辅助计算，高风险事项的决定权必须完整归于人。

四位一体，构筑全域安全防护体系

“备豫不虞，为国常道。”张显龙进一步提出，必须以总体国家安全观为统领，构筑“制度、技术、人才、生态”四位一体的全域安全防护体系：

制度为本——将“谁使用谁负责、谁主管谁担责”上升为企业治理的顶层铁律，搭建董事会统筹决策、职能部门专责管理、一线员工落地执行的三级刚性架构。

技术为盾——在算力层面优先发展自主可控资源；在数据层面隐私信息物理隔离、分级脱敏；在算法层面建立模型准入检测和常态化对抗攻击测试。

人才为要——引进和培育精通AI、数据安全、金融法律的复合型人才，常态化开展全员安全专项培训，将风控成效纳入绩效考核。

生态为势——头部机构率先拿出成熟的安全框架与评估标准并向行业开放共享，中小机构抱团协作，共同建成全行业联防联控的大生态。

以高水平安全，护航高质量发展

放眼全球，AI安全已成为大国战略博弈的前沿赛道。我国率先发布金融领域AI安全开发应用的系统化规范，不仅为行业立规矩、定方圆，更是在全球AI治理中贡献中国方案、彰显中国底气。

张显龙呼吁行业主动投身统一安全框架建设，将本土化风控的成熟经验与标准推向世界舞台。以高水平安全筑牢AI底座，服务中国式现代化，守护人民群众美好生活——这是时代赋予保险业的使命，也是本次峰会留下的深沉回响。

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2026年7月