《商业银行风险管理与合规经营：新兴技术应用法律风险防控》

《商业银行风险管理与合规经营：新兴技术应用法律风险防控》

主讲：李皖彰老师

【课程背景】

当前，人工智能、大模型、云计算、开放银行、区块链、隐私计算等新兴技术已成为银行业数字化转型的核心驱动力。科技条线从业务支撑走向业务引领，在提升效率、创新产品的同时，也带来了数据安全、个人信息保护、算法合规、供应链安全、外包风险、刑事责任等多重法律与监管挑战。国家金融监管部门对银行科技合规、数据安全、算法治理、关键信息基础设施保护日趋严格，因新技术应用不当引发的监管处罚、声誉风险、资金损失、个人责任追究频发。为帮助银行科技部人员精准识别风险、守住合规底线、掌握落地方法，实现 “技术创新与风险防控同步”，特开设本课程，聚焦实战、直击痛点、可直接落地执行。

本课程设计者与讲授者李皖彰老师同时具备法学、经济学、商科的知识体系和海外访学经历，拥有16年管理咨询与经营管理实践经验，曾任14个省多家商业银行转型辅导咨询专家，主导实施包括：农业银行青海省分行/山西省分行营业部/吕梁分行/秦皇岛分行/保定分行/张家口分行/楚雄分行/许昌分行/莱州分行/徐州分行、交通银行安庆分行/淮北分行、建设银行安庆分行、光大银行蚌埠分行/南京分行、徽商银行总行营业部/宣城分行、凤阳农村商业银行、磐安农村信用社等转型提升、创优、“百佳/千佳”创建、文化打造，了解商业银行的真实场景与需求痛点。作为本届北京市党外高级知识分子联谊会理事，北京市无党派代表人士，李老师用丰富的管理咨询与法律服务实践赋予理论知识生命力，让员工听得进、用得到、入脑也入心。

【课程收益】

明形势：掌握银行数字化转型背景下，新兴技术相关监管政策、执法口径与风险趋势

识风险：精准识别 AI / 大模型、云服务、开放银行、隐私计算、区块链等场景中的法律风险点

懂应对：掌握从项目立项、研发、测试、上线到运维全流程的合规操作方法与实操工具

守底线：明确科技人员岗位责任边界，规避民事、行政、刑事法律风险，实现履职自保

【课程特色】

高度贴合：完全围绕银行科技部、科技条线实际工作场景，不空谈法条、不脱离业务

深入浅出：法律知识技术化、专业语言通俗化，技术人员听得懂、用得上

实战导向：以真实监管案例、处罚案例、项目案例为主，以案释法、以案为戒

【课程对象】银行总行及分支机构科技部、科技管理部、信息技术部、数据管理部、网络安全部、研发中心、运维中心相关人员；科技项目负责人、架构师、开发工程师、测试工程师、数据工程师、安全工程师等。

【课程时间】0.5-1天（2-6小时）

【课程大纲】

一、新形势下银行新兴技术风险与合规总体认知

1. 银行业数字化转型与科技合规新态势

数字化转型对科技条线的定位重塑

金融严监管下科技合规的核心要求

新技术带来的风险结构与传导路径

2. 科技人员必知的法律与监管框架

网络安全、数据安全、个人信息保护“三法”核心要点

金融监管对科技风险、外包、数据、算法的专门要求

等保、关基、业务连续性管理强制性规定

3. 典型风险案例与教训复盘

新技术应用导致的数据泄露、监管处罚案例

算法、外包、供应链引发的重大风险事件

科技人员个人责任追究典型案例

二、银行AI与大模型应用法律风险及实战应对

1. 大模型在银行核心场景与风险源头

智能风控、客服、营销、投顾、运维、合规审查中的应用

训练数据、模型开发、上线运行、输出管理全流程风险

2. 核心法律与合规风险

训练数据使用不合规、未脱敏、越权使用客户信息

算法歧视、可解释性不足、自动化决策违规

模型安全、提示词注入、输出内容违规、信息泄露

知识产权、第三方数据、开源模型协议风险

3. 科技条线可落地防控措施

训练数据白名单管理与脱敏去标识化操作

模型评估、备案、审计与可解释性建设

提示词治理、内容审核、权限管控与日志留痕

应急回退机制与风险事件处置流程

三、云计算与云原生应用风险及合规管控

1. 银行上云与混合云架构核心风险

云服务商资质、安全可控与供应链风险

数据存储、访问、隔离、加密、跨境风险

云环境下等保合规与应急响应难点

2. 外包与责任边界法律问题

云服务属于科技外包的认定与管理要求

合同条款、责任划分、安全承诺、审计权限

服务商违约、中断、泄露的法律后果与追偿

3. 实战管控方案

云服务商准入审查与持续评估要点

数据权限最小化、操作审计、异常监测

灾备建设、业务连续性与应急切换机制

四、开放银行、API金融与互联互通风险防控

1. 开放银行与API生态风险全景

第三方接入、数据共享、接口调用、跨机构互联风险

越权访问、链路劫持、越权查询、信息泄露高发点

2. 个人信息与授权合规红线

最小必要、合法授权、范围限定、可撤销要求

共同个人信息处理者责任与连带责任风险

3. 科技侧落地管控措施

API全生命周期安全管理：鉴权、加密、限流、审计

第三方机构准入、权限隔离、动态风控

数据共享审批、日志留存、异常监测与处置

五、区块链、隐私计算与数据要素合规要点

1. 区块链应用风险与合规应对

供应链金融、票据、对账等场景风险

智能合约漏洞、节点安全、责任主体认定

不可篡改特性与监管追溯、合规调整的平衡

2. 隐私计算合规与风险控制

联邦学习、多方安全计算“数据不出域”的法律定位

结果泄露、逆向推导、间接信息泄露风险

技术方案中的合规审查要点

3. 数据要素化与数据产品化风险

数据加工、数据服务、数据产品的合规红线

数据溯源、质量责任、安全责任划分

六、新兴技术共性风险与科技人员底线责任

1. 网络安全与漏洞管理合规

新技术架构下安全评估、渗透测试、漏洞整改

安全事件上报、应急处置、监管报告义务

2. 知识产权与开源软件风险

AI生成内容版权归属

开源组件、第三方框架许可协议风险

侵权、盗版、商业秘密保护

3. 供应链与外包人员管理

驻场开发、运维、测试外包行为管控

人员准入、权限、离岗、审计与泄密防控

4. 科技人员刑事与岗位责任红线

非法获取、出售、提供公民信息罪

破坏计算机信息系统罪相关行为认定

失职渎职、违规操作导致重大风险的责任追究

履职自保与免责证据留存要点

课程总结与重点回顾