文章总结： 该文档系统分析了智能体技术在金融领域应用面临的安全风险，涵盖技术攻击、模型能力和治理合规三大维度，并针对支付、投研、信贷等具体场景提出安全治理框架。文章指出智能体在提升金融服务效率的同时，其内生脆弱性可能引发系统性金融风险，建议通过权限收敛、意图保护、决策验证等六项措施构建纵深防御体系。 综合评分： 87 文章分类： 应用安全,数据安全,解决方案,AI安全,金融安全

专题·智能体安全 | 金融领域智能体技术的应用安全风险分析与建议

原创

夏军 谭颖 杨波 夏军 谭颖 杨波

中国信息安全

2026年6月12日 18:22 北京

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夏军

文 | 北京银联金卡科技有限公司（银行卡检测中心，国家金融科技测评中心）党委书记、董事长 夏军；北京银联金卡科技有限公司（银行卡检测中心，国家金融科技测评中心） 谭颖 杨波*

当前，以智能体为代表的新一代人工智能技术正加速向金融业务核心领域渗透。智能体在提升金融服务效率、优化客户体验以及辅助投资决策等方面，展现出强劲的驱动能力与广阔的应用前景，为金融业务的提质增效带来了无限机遇。然而，金融业务具有并发量大、连续性强与资金敏感性高等特点，需严格遵循安全合规要求。智能体相关技术应用的引入，为金融行业带来了全新的系统性安全挑战。因此，亟须对智能体技术在金融业务应用中可能引发的安全风险进行系统梳理与深入分析，并以此为基础聚焦构建有效的安全治理框架，探索推动智能体技术在金融领域的有序健康落地。

一、智能体安全现状与金融领域应用趋势

随着智能体应用的拓展，其内生脆弱性逐渐暴露。2026年3月，全国网络安全标准化技术委员会在发布的《智能体安全标准化技术研究报告》中提出了智能体的五大类安全风险，覆盖输入和认知、数据和记忆、身份权限、协同和协议以及环境和治理方面的合规与技术隐患。开放式Web应用程序安全项目（OWASP）发布的2026年度报告，则系统披露了当前智能体面临的目标劫持、工具乱用、权限滥用等十大核心风险。5月8日，国家网信办、发改委、工信部联合印发的《智能体规范应用与创新发展实施意见》，提出了坚持“安全可控”底线，建立全生命周期风险防控机制的要求。

当前，金融领域智能体已突破了传统的对话问答范畴，开始具备自主规划与工具调用的高级能力。其应用场景正从问答客服向投研分析、自动信贷审批以及自动化交易等深度金融业务加速迈进，重塑着金融服务的交互形态与底层业务逻辑；另一方面，金融业务对风险的高度敏感性制约了智能体技术在金融行业的进一步应用。在国内金融行业，源于对智能体安全隐患的担忧，各金融机构对智能体技术的应用较为保守，尤其在对客业务上表现得极为谨慎。金融体系的高复杂性与高价值性，使得智能体安全隐患可能演化为系统性金融风险，对资金安全与数据安全构成不容忽视的潜在威胁。

二、金融领域智能体安全威胁建模

根据金融业务特点，金融领域智能体面临的风险维度主要涵盖技术攻击风险、模型能力风险和治理合规风险三个方面（如图1所示）。

图1 金融领域智能体安全威胁模型

（一）技术攻击风险

金融领域智能体的开发和应用与通用智能体类似，依赖开发框架和工具组件的使用，同时也存在智能体间协同交互的需求，但其涉及的技术攻击风险将对金融机构与业务构成严重的安全威胁。

1. 开发框架风险

智能体架构通常由模型、工具、编排三个主要组件构成。当前，业界广泛采用的各类开发框架虽对这些组件进行了模块化抽象，但其设计理念与工程实现往往侧重于提升开发便捷性，而在安全层面考虑不足。这种以简化为主导的设计范式，为智能体系统引入了显著的安全攻击面。以辅助调试与管理的本地后端服务为例：该类服务通常默认内网环境可信，普遍缺乏严格的身份验证与数据校验机制。若开发人员将其绑定至0.0.0.0地址，则该服极易成为攻击者实施横向渗透或容器逃逸的突破口，在金融机构等对安全要求极高的场景中，此类漏洞可能导致本应受严密防护的内部服务器系统遭受入侵，造成严重的安全后果。

2. 工具调用风险

智能体通过引入大模型上下文协议（如MCP）实现工具调用的标准化集成，并借助高层封装的技能（Skills）构建起动态行为能力，由此衍生出贯穿全生命周期的系统性供应链安全威胁。在协议集成层面，标准化框架（如MCP）缺乏严密的身份鉴权与参数过滤机制，不仅会导致私有服务面临未授权访问风险，外部恶意输入也可轻易触发SQL注入等传统漏洞；同时，由于智能体依赖自然语言的语义匹配来动态激活Skills，这种非确定性调用机制存在边界模糊问题，攻击者可通过对抗性提示词引发语境混淆，诱导大模型在未经授权的情况下调用高权限Skills，触发“混淆代理”漏洞。在供应链分发与执行层面，Skills作为驱动智能体自主执行的核心单元，即使其本身无恶意代码，也可能在注册表、市场或更新通道中遭受供应链投毒与污染，一旦被控将引发整个任务链的级联崩溃；Skills的权限边界极易与实际任务边界脱钩，导致其过度申请敏感行为状态文件的读写权限。工具调用的一系列风险，将造成私有金融业务接口的非法入侵、金融数据库的注入攻击、高权限金融操作的越权执行、金融业务流程的全面失控等严重后果。

3. 多智能体协同风险

为解决智能体间的有效协作问题，相关公司与组织相继提出了智能体间交互协议标准，如谷歌的Agent2Agent（A2A）。然而，智能体间的交互同样面临着诸多安全威胁。一方面，智能体间交互的开源协议大多缺乏原生的接口认证相关安全性代码，其鉴权过程被剥离至HTTPS传输层并完全依赖开发者自主实现，致使系统的认证安全性高度受制于人为落地因素；另一方面，多智能体打破信息孤岛的互联机制极易诱发“上下文投毒”风险，单一节点的恶意输出会直接作为下游节点的输入，致使注入载荷沿调用链蔓延，进而严重影响后续智能体的行为决策。在金融业务场景中，支付类智能体可以被购物类或其他入口类智能体协同调用，若缺乏安全性保护的交互请求将引发支付类智能体的错误行为，最终造成用户资金的损失。

（二）模型能力风险

金融领域智能体的正确运行离不开底层模型的能力提供，然而提示词注入与幻觉错误是底层模型始终需要关注的安全问题，相关能力缺陷将放大金融领域智能体的安全风险。

1. 提示词注入

智能体与用户的交互和行为决策，离不开底层大模型的核心能力，而攻击者可以通过构造恶意提示词绕过系统原有的安全设定，造成不可预知的后果。例如，通过构建角色扮演、对抗性后缀等方式，可以诱导智能体执行未经授权的操作或者输出违规内容。在金融场景中，攻击者可通过提示词诱导贷款审批智能体在不满足贷款申请的情况下完成审批，或通过发送给智能体带有隐藏恶意指令的文件以控制其行为，进而发起后台攻击，威胁金融机构的信息系统安全，非法获取他人交易敏感信息等。

2. 幻觉错误

大模型在生成内容时存在“幻觉”这一内在固有缺陷，即便是最先进的大模型也可能生成错误甚至虚假的内容，而基于大模型的智能体同样存在这一问题。在涉及资金的金融业务上，这一问题可能被进一步扩大，进而直接导致智能体编造虚假的财务数据、经济指标乃至捏造投资建议。这些问题将直接误导客户，引发资金纠纷乃至法律风险。例如，投资顾问智能体可能在产生幻觉的情况下编造了某上市公司的财报数据，捏造了“创历史新高的利润率”等虚假数据，用户按照智能体建议购买该股票后就可能面临经济损失。

（三）治理合规风险

金融领域在数据安全与业务流程透明可追溯方面，具有严格的合规要求，智能体的安全隐患将为金融业务引入潜在的治理合规风险。

1. 敏感数据泄漏

金融机构掌握大量个人身份信息与高价值的内部业务数据。金融领域智能体在未实现有限数据治理与防御机制的情况下，可能在多轮对话中被诱导输出敏感数据，造成严重的数据合规事件。同时，智能体背后的大模型在训练阶段可能记住敏感信息或机密数据，这些数据可能被用户通过提示词注入等方法提取出来，产生严重的隐私数据泄露事件。例如，经过诱导的财富管理智能体可能输出金融机构的核心交易算法，造成知识产权泄露；恶意用户可通过构造提示词等方式诱导智能体输出其他用户的信息，造成隐私数据泄露。

2. 决策不可解释

金融监管机构要求所有核心业务流程具备透明度与可追溯性。基于具有黑盒属性大模型技术的智能体可能无法解释其金融决策的原因，这导致其难以通过定期的合规审查与压力测试。例如，信贷审批智能体在处理贷款申请时自主决策并给出结果，当监管机构要求查阅审核记录时，金融机构难以给出智能体作出决策的具体理由，这将导致潜在的金融监管合规风险。

三、金融场景下的智能体安全风险分析及局限

智能体在金融场景的具体应用多种多样，支付、投研、信贷、风控与反洗钱是智能体应用的重要场景，但其存在着潜在的安全风险。

（一）智能体支付安全风险分析

支付是金融系统中核心且敏感的业务场景。国际上，谷歌、OpenAI、维萨和万事达等公司都已相继布局智能体支付技术。在国内，阿里巴巴、中国银联也相继推出了基于智能体的支付协议和产品，推动线上支付购物从传统模式向智能体代理模式演进。当前，智能体支付场景应重点关注业务链路与交互协议层面的潜在风险。

在典型的智能体支付场景中，业务流程涵盖了从自然语言解析到最终资金清算的完整闭环。这一新型链路高度依赖意图的精准捕捉与身份的强校验，其核心流程可被拆解为四个关键环节：智能商品搜索与推荐、用户支付意图生成、用户意图确认、支付载荷的获取与最终授权。该场景下的支付链路面临多重安全威胁：一是提示词注入隐患。支付指令的生成环节易成为攻击者的首选目标，恶意用户可以通过混淆指令，试图在多轮交互中隐蔽地篡改收款账户或放大支付金额。二是行为边界失控风险。智能体若缺乏严格的单笔限额与日累计限额控制，系统将面临严重的资金流失风险。三是潜在的数据泄露。在支付过程中，智能体不可避免地会接触或处理银行卡号、动态验证码、账户余额等极敏感的金融信息。四是可追溯性难题。每一笔由智能体自动发起或协助发起的支付，都面临着极高的客诉纠纷风险，若无详细日志，责任界定将存在困难。

面对智能体支付带来的系统性安全挑战，头部支付网络已开始重构底层的信任框架，探索从底层协议化解前述各类特有安全威胁。中国银联正式发布了智能体支付开放协议框架（Agentic Payment Open Protocol）（以下简称“APOP框架”）。APOP框架系统性地回应了权限收敛、幻觉控制及决策全量审计等核心防御要求，该体系通过强授权约束，确保智能体决策被有效限制在既定的合规护栏与行动边界之内。

（二）智能投研安全风险分析

在智能投研场景中，智能体高度依赖对海量异构市场数据的实时清洗与逻辑推演。攻击者常借由篡改公开数据源或在资讯流中实施数据投毒与间接提示注入，精准诱导智能体的“观察—规划”认知环路。

攻击者可利用自动化脚本，在公开的财务披露文件的隐藏图层或元数据中，隐蔽植入对抗性的“做空”指令。当投研智能体抓取并解析该非结构化文件时，底层大模型会在无察觉状态下被恶意提示词挟持，进而生成完全违背基本面的做空研报，甚至直接触发下游量化交易API的级联抛售。此类不依赖网络边界渗透的认知劫持，能够利用智能体的信息分发极化效应，诱发金融资产价格的异常闪崩乃至系统性流动风险。

（三）自动信贷安全风险分析

在自动信贷审批场景中，智能体作为串联客户尽调、资质审核与额度授信的关键应用环节，其面临的提示词注入与逻辑绕过风险尤为严峻。由于信贷决策模型需高频处理用户上传的非标准化申贷材料，这些材料天然成为恶意指令潜伏的载体。

恶意申贷人或黑产团伙常将特定构造的“越狱”提示词以不可见水印、微小字体或特制白噪声的形式嵌于流水凭证之中。当信贷审查智能体借助视觉语言大模型进行多模态信息提取时，视觉特征中的恶意载荷将跨域转化为文本指令，致使大模型内部的安全对齐机制失效，最终突破既定风控策略违规下发高危贷款额度。此外，这一过程还易引发风控规则的泄露与敏感数据的越权访问等风险。

（四）智能风控与反洗钱安全风险分析

在智能风控与反洗钱的场景中，智能体主要依托动态知识图谱与复杂网络分析识别异常资金流转与黑产拓扑。然而，随着金融黑产技术的智能化演进，基于对抗生成网络或自动化博弈算法的逃逸攻击正成为风控智能体的严重安全威胁。

洗钱团伙可利用自研对抗模型，有针对性地探测并逆向工程反洗钱智能体的风险感知边界，高频生成在统计学特征与行为轨迹上完美拟合正常商业逻辑的虚假交易链路。此类对抗样本能够穿透风控智能体的异常检测模型，实施隐蔽的资金转移。更为严峻的是，在多智能体高频协同的风控网络中，攻击者可通过持续注入特制的边缘测试用例，实施“海量微量”的资源消耗战，诱导反洗钱智能体产生大规模误报风暴，进而在合规审查通道拥堵、系统可用性降级的情况下实施恶意行为，攻破金融机构的合规防御。

四、面向金融行业的智能体安全治理框架

智能体在金融领域应用运行时暴露面广泛，涉及多个系统节点与场景，单一的防御手段往往不能满足金融领域的高安全要求。面对高度复杂的系统性挑战，金融行业可在权限管控、意图保护、决策验证、数据保护、幻觉控制、检测认证等多个层面构建智能体全面纵深的治理框架，并以支付场景为例展开分析（如图2所示）。

图2 面向金融行业的智能体安全治理框架

（一）落实权限收敛与强校验机制

智能体应用在涉及安全敏感的场景时，需强制采用传统的安全校验机制。一是系统需触发短信验证码或生物识别认证，要求人类用户介入进行二次物理确认。二是系统需具备拦截异常高频支付请求的底层逻辑，防止智能体失控或被恶意利用导致的连续刷单与异常扣款。同时，应严格遵循最小权限原则，所有涉及资金变动、核心配置修改的高危API调用，需引入最终用户的审批机制，由授权人员进行二次确认。同时，需对接口调用实施严格的频次限制与风控异常阻断。

（二）构建全方位的意图防篡改防线

智能体在金融领域的应用离不开前置安全护栏模型，通过护栏模型对用户输入进行清洗与意图校验，防止智能体被恶意指令接管。独立的安全护栏模型应尽可能识别潜在恶意行为并结合规则引擎进行校验。系统提取出的结构化金融业务要素应与用户的真实意图进行独立交叉比对，确保关键业务节点未被大模型篡改。

（三）保障决策可解释性与审计凭证留存

智能体在处理任务时的“理解、规划、工具调用、最终输出”等所有中间状态，都需被完整记录为结构化的防篡改日志。系统需支持快速生成审计报告，以备监管部门的检查。若发生资金错配等金融业务纠纷，金融机构及监管部门能够直接依赖这些详尽的结构化审计日志来还原整个智能决策链路，并以此作为责任界定的重要依据。

（四）强化数据防泄漏与隐私保护

在数据输入端与输出端建立双向脱敏机制，对身份证号、银行卡号、交易记录等敏感信息实行强制拦截或替换。系统需具备防范“模型提取攻击”的能力，最大限度降低内部训练数据泄露风险。同时，应实现严格的上下文隔离，防止智能体混淆多个不同用户的数据导致潜在的数据泄露问题。智能体在处理金融业务敏感要素时，可在加密的内存沙箱或安全执行环境中运行。系统底层应具备硬性拦截机制，确保任何敏感数据信息不会被写入普通客服对话的留存日志中，并且通过数据治理与权限隔离机制确保敏感数据不进入后续训练流程。

（五）实施幻觉控制与合规护栏

应用系统可强制为智能体配置独立的输入输出护栏与外部事实检索库，将其任务规划严格限制在已授权的知识边界与合规策略内。智能体的决策应转换为结构化的指令，交由确定性的后置规则引擎进行逻辑校验，过滤掉任何因自然语言发散导致的违规操作。系统应强制启用意图注册与最终用户确认机制，将底层的关键敏感要素推送到完全隔离的受信界面，交由用户完成最终的密码或生物识别确认，从而防止因智能体幻觉导致的金融业务风险。

（六）推进部署金融级隔离沙箱与检测认证

隔离沙箱与检测认证体系是智能体在金融行业落地应用的重要保障，相关有效措施能够协助建立起创新应用的安全底线。一是部署高度仿真的金融隔离沙箱，在智能体全量接入核心系统前进行对抗压力测试。二是由相关监管机构联合行业科技力量，建立适用于金融领域大模型与智能体应用的行业标准与检测认证体系，推动智能体应用上线前的第三方检测认证与备案。

五、结论与展望

面向未来，金融领域智能体的安全治理将是一项长期且动态演进的系统工程。在智能体加速重塑传统金融业态的大背景下，金融行业智能体应用的安全发展任重道远。

首先，构建智能体全局安全底座对金融智能体的全面落地具有关键作用。当前，金融智能化正处于跨越式发展的分水岭，筑牢涵盖多维高价值场景的智能体全局安全底座，是金融智能化从边缘辅助工具迈向核心业务引擎的先决条件。唯有构建高可信安全防线，确保智能体在各类复杂业务交互中具备绝对的意图忠诚度、数据保密性与过程可追溯性，才能真正赋予人工智能技术以行业信任，进而全面释放新一代技术在金融体系中的巨大潜能。

其次，推动多主体协同的智能安全治理生态建设为金融应用提供多层次保障。面对智能体带来的系统性与跨域性挑战，单一维度的技术升级已无法应对复杂多变的新型威胁，金融行业需构建多主体协同的金融智能安全治理新生态。金融机构以业务需求为锚点，可将严苛的业务合规标准与风控逻辑深度融入智能体的开发、测试与部署全链路。人工智能技术服务商聚集持续提升安全技术能力，提供更加稳健的意图安全护栏算法与防篡改的底层隔离架构。相关监管部门可发挥顶层设计优势，加快建立适配智能体运行机制的新型穿透式监管框架与标准化安全检测认证基准。通过多方的紧密联合攻关，最终实现技术防护、业务合规与顶层监管的同频共振，共同护航金融行业的高质量智能化转型。（杨波系本文通信作者）

（本文刊登于《中国信息安全》杂志2026年第5期）

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