（1） 提升数据安全性 金融机构存在大量敏感、高度保密的隐私数据，该部分 21 数据在数字化转型过程中应用极易造成数据泄露等问题，通 过数据模拟仿真技术，可以通过学习敏感数据模拟生成与真 实数据极其相似的仿真数据，减少敏感数据的应用安全性问 题。 （2） 扩充系统测试数据 金融系统测试需要高质量的测试数据来验证开发工作 的正确性。但测试数据不能泄露客户的真实数据，尤其是数 据中的隐私 二是通过大语言模型，结合业务场景逻辑规则，对生成 数据进行修正，保证生成的业务数据符合业务场景逻辑，避 免出现数据勾稽关系错误等问题。 数据孪生的应用可以解决开发、测试等数字化转型过程 中对业务敏感数据的大批量需求，在充分满足数据安全的基 43 础上，提供高质量的孪生数据集，在金融机构，数据孪生的 应用场景（见图 11）。 图 11 中电金信数据孪生技术应用场景 （1） 数字孪生模拟环境搭建

未来技术供应商的核心竞争力将体现在三个方面。一是基于大模型的流程理解与生成能力，如通过 自然语言交互实现低代码流程设计。二是跨行业知识图谱的构建。三是可信 AI 体系的建立，特别是 在涉及敏感数据的金融、医疗等流程中，需融合区块链技术实现审计溯源。 技术革新与供给侧变革的协同效应，正在重塑行业价值链条。同时，流程智能化将从效率工具进化 为战略资源，最终推动企业实现从流程优化到商业模式创新的质变跨越。爱分析将持续关注这一领

交流。  隐私保护与数据安全的挑战 随着大数据和人工智能技术的广泛应用，隐私保护和数据安全成为数字化人才培养中不可 忽视的重要问题。数字化人才需要具备强烈的道德意识和法律责任感，确保在处理敏感数据时 严格遵守相关法律和伦理标准。在实际应用中，技术漏洞和人为疏忽可能导致隐私泄露和数据 滥用事件的发生。这些隐私保护和数据安全的挑战，既损害了相关方的利益，也影响了数字化 技术的社会声誉和可持续发展。

AI 技术、平台和硬件的无 缝对接, 增强系统的灵活性和可扩展性。 更多干货请关注公众号“管理技术化平台” 19 • 安全与隐私保护: 加强数据加密、身份验证及访问控制等安全措施, 确 保敏感数据的隐私性和安全性。 • 可持续性与灵活升级: 建立可持续的底座架构, 支持随时进行技术更新 和功能扩展, 保持系统的长期适应性。 4) 组织与文化变革 组织与文化是智能化转型的基石。打造一个敏捷高效的智能化组织

⼀个鲜明的例⼦发⽣在2015年，当时由电⼦学习玩具制造商Vtech⽣产的超过六百 万件玩具在⼀次重⼤的安全漏洞中受到了损害。这次漏洞使⿊客能够访问使⽤这些 玩具的⼉童的照⽚和其他个⼈信息，突显了收集和存储敏感数据的AI设备的脆弱性 。 对隐私的担忧并⾮局限于孤⽴事件。有多起关于家庭闭路电视系统被⿊客攻击的报告 - 例如，有超过30⼈投诉未经授权访问他们的安全摄像头。 针对对数据隐私⽇益增⻓的关注，欧盟等地实施了《通⽤数据保护条例》（GD