人工智能在金融领域发展中，主要面临哪些风险？

用户隐私被泄露

人工智能的背后，是局域大数据及智能算法的继续升级，人工智能系统通常具有记忆功能，通过收集、统计、分析用户的数据不断提升自己的智能型。如果被黑客入侵，用户隐私可能被泄露，轻则用户信息被不法分子掌握，重则危害用户财产安全甚至人身安全。

故障排解和行为监管成本急速上升

人工智能自身的负载性及系统风险性的增加导致故障排解成本将大幅度提升。在现有法律监管体系下，对机器及运行程序故障造成的损害，难以有效界定责任主体及责任份额。

技术面临失控风险

人工智能在短期内的影响取决于谁来控制，长期影响取决于它是否受到控制。一旦应用环境和数据脱离用户的可控范围，尚无技术避开人工智能失控带来的风险。

人工智能风险防控政策建议

加强访问控制和身份认证

人工智能的安全性很大程度上已超出人工智能用户的控制，开发者和使用者必须提供强有力的安全防御支持，将人工智能与网络安全防御技术相结合，使用密码技术来保证机密数据的安全，统一用户身份管理、授权管理、访问管理，以增强信息安全性。

出台审计措施和相关的监管措施

需要采取必要的验证和升级措施，出台相关评价方案对人工智能软、硬件环境进行严格评价，同时对服务器、客户端、软件配置、负荷管理等进行实时监控和安全测试，及时发现系统故障及受感染恶意控制的情况，一旦出现问题立即报警。

不能过度依赖人工智能

基于深度学习的人工智能将会创造更多价值是发展趋势，它能为人类服务甚至取代某些工作，但用户不应过度依赖人工智能，仍要掌握安全主动权，做好保护措施，通过技术、服务和管理相互配合的方式，形成共同遵循的安全规范，营造保障人工智能健康发展的可信环境。
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3.人工智能，机器学习和深度学习之间，主要有什么差异
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