但是，从技术应用创新和金融业务合规性的角度来说，信用卡接入大模型依然存在三大挑战。一是安全应用挑战。信用卡在大模型应用中可能面临数据隐 私泄露、模型漏洞及技术缺陷等安全风险。 例如，为达成更好的模型训练效果，过度采集用户数据可能侵犯用户隐私；算法设置不当导致利率差异性过大，引发消费者歧视；数据污染导致大模型生 成虚假信息；攻击方精心设计提示词，诱导大模型泄露训练数据中的敏感信息；开源大模型可能存在底层框架漏洞等安全性问题，以上均可能引发决策失 误或系统性风险。 信用卡行业作为金融服务核心领域，面临知识孤岛、数据合规与员工效率等三大痛点。传统 NLP 语言模型虽具备强大的语言理解能力，但因缺乏行业专 精知识、实时性不足及数据安全限制，难以直接满足信用卡中心的业务需求。 目前，数智化成为金融行业转型进程中的主要方向，可以预见，大模型技术的兴起将为金融行业新一轮的数字化变革产生促进作用。 信用卡接入大模型的三大挑战 目前，AIGC技术及其应用依然处于早期发展阶段，在信用卡业务合规、技术安全、体验良好的总体框架下，商业银行可组合应用流程嵌入式人工智能、 人工助手型人工智能，积极探索信用卡大模型应用的方向和路径。 图： ...