这种 情况不仅影响了风险的实时监测，也使得机构难以预测和应 对潜在的市场风险。 3.金融安全方面痛点介绍 金融安全领域的主要痛点包括数据泄露风险、合规成本 过高等。金融数据一般包含客户的个人身份信息以及资产信 息，如果这些敏感信息发生大规模泄露，金融机构将承担包 括巨额罚款、品牌形象损害等严重后果。 金融数据安全领域存在《中华人民共和国中国人民银行 法》《中华人民共和国银行业监督管理法》《中华人民共和 12 风控上，数字孪生能帮助机构进行可视化分析及信贷评估， 监控虚拟服务流程是否合规。而在安全领域，数字孪生可以 为测试环境提供仿真业务数据，防止数据脱敏不彻底、生产 取数丢失导致发生大规模数据泄露。 （二）金融业数字孪生需求方向 在金融行业数字化转型的过程中，数字孪生技术在风险 管理、客户体验改善和业务流程优化等方面显示出了巨大的 潜力。本节将讨论金融领域数字孪生技术的关键需求方向， 化模拟流程能达到在不影响实际业务运行的前提下，提高业 务效率的效果。 4.数据安全与隐私保护 金融机构在数字化转型过程中，面临着数据安全和隐私 保护的挑战。数字孪生技术通过创建数据的虚拟副本，使得 金融机构可以在不泄露客户敏感信息的前提下，对虚拟数据 进行数据分析和模型训练，从而保护客户隐私和数据安全。 普惠金融和养老金融涉及大量的敏感个人信息，数据安全和 隐私保护在其中显得尤为重要。 这些需求表明，数字孪生技术在金融业中存在多样化的

大模型可以为能源企业制定个性化 的智能维护计划。该计划能够优化维护资源的分配，确定 最佳的维护时间和维护方式，提高维护效率和设备的可靠 性。 4、能源网络安全监测：能源网络面临着各种安全威胁，如 网络攻击、数据泄露等。AI 大模型可以对能源网络的流量 数据、通信协议、用户行为等进行实时监测和分析，识别 潜在的安全风险。一旦发现异常行为或攻击迹象，能够及 时发出警报并采取相应的防护措施，保障能源网络的安全

BPM 系统模块化程度低，功能扩展需依赖代码级改造，响应业务 需求的周期长达数周。 桎梏二 安全与合规风险 原有 BPM 系统风险主要源于原厂停止技术支持。由此导致系统漏洞修复滞后，存在数 据泄露风险。同时，中集集团作为国际化企业合规要求持续升级，原有 BPM 系统难以 满足未来国际合规要求。 桎梏三 流程扩展瓶颈 | 2025 爱分析 · 流程智能化实践报告 12

Alignment, https://arxiv.org/abs/2406.06144 从模型弹性视角思考大模型对齐 Challenges: (1) 当前的大型语言模型（ LLMs ）容易被诱导泄露有害内容； (2) 拒绝合 法请 求（过度拒绝）； (3) 仍然容易受到越狱攻击。 原因： LLMs 必须使用固定的计算资源即时响应用户请求； 当前的对齐方法（如 SFT 和 RLHF ）鼓励

以定制 监控策略，及时进行告警并收敛潜攻击面。 多云间的风险管理：具备云上异常行为的检测能力，并建立完善的风险评估 和管理流程，共同识别多云环境中的关键资产、潜在威胁和风险敞口，及时 发现已泄露云账号的异常行为，补齐基于云上环境的入侵链路还原能力，并 具备有效止损的手段。此外，还应定期开展风险评估和审计，并根据风险变 化动态调整安全策略。 图�� 企业多云环境中安全合规方面遇到的挑战

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。 五、破局之道：企业数字化人才培养体系 2024 年 4 月，人力资源

面临诸多挑战。针对这些痛点，需要不断优化系统，以确保智能化转型的平稳推 进。 1.数据安全与隐私保护 政务热线涉及大量市民个人信息，数据安全问题不容忽视。大模型的部署需 要确保数据存储加密、访问权限控制，并防止数据泄露。例如，可通过联邦学习 等技术，在保护隐私的前提下实现数据共享与模型优化。此外，需要严格规范系 统的日志记录，确保每一次数据调用都有迹可循。 2.人机协作的合理分工 尽管大模型能够提升服务效

面临诸多挑战。针对这些痛点，需要不断优化系统，以确保智能化转型的平稳推 进。 1.数据安全与隐私保护 政务热线涉及大量市民个人信息，数据安全问题不容忽视。大模型的部署需 要确保数据存储加密、访问权限控制，并防止数据泄露。例如，可通过联邦学习 等技术，在保护隐私的前提下实现数据共享与模型优化。此外，需要严格规范系 统的日志记录，确保每一次数据调用都有迹可循。 2.人机协作的合理分工 尽管大模型能够提升服务效

公共事业、交通运输和能源行业涉及大量敏感信息,如用户的用水用 电信息、交通出行轨迹、能源消费数据等, 数据安全和隐私保护至关重要。随着 智能化技术的应用, 数据的收集、传输、存储和使用更加频繁, 网络攻击、数据 泄露等安全风险显著增加。 最后, 三大行业作为关系国计民生的重要领域, 具有自然垄断性、公益性强 等特点,其运营和管理受到严格的政府监管。 智能化转型依赖于一系列新兴技术 的创新和应用, 如智能电

来产⽣数据、证据 和信⼼。虽然需要更多的证据来允许更多的AV上路，但似乎已经达到了⼀个转折 点，鉴于所驾驶的⾥程数和速度。  AV的责任和保险法律框架需要时间。还存在来⾃软件更新失败、数据泄露或⽹ 络攻击的⻛险。被⿊客攻击的AV可能被⽤作武器的前景仍将令⼈担忧。保护主 义、市场集中担忧以及失业司机的抵制也可能上升。  我们的专有分析 利⽤Citi研究的渗透率数据作为起始数据，我们预测Level