使用 AI 投資工具，你的數據安全嗎？香港投資者的私隱檢查指南

TL;DR： AI 投資工具在處理你的查詢時，同時接觸三層敏感資料：對話內容、接口憑證、行為痕跡。香港個人資料私隱專員公署（PCPD）、證券及期貨事務監察委員會（SFC）及香港金融管理局（HKMA）已先後發布框架，要求金融 AI 工具在私隱、透明度與人為介入上達到明確標準。作為用戶，你可以按照本文的四個評估維度與私隱檢查清單，主動把好自己的數據安全關口。

你剛剛向 AI 工具輸入了一句查詢：「我手上 30% 倉位都壓在科技股，最近的回調我應否減持？」這句話看似普通，卻包含了不少資訊：你在股市有持倉、你持有科技股、你目前的倉位比例、你對近期波動感到不確定。如果你長期使用同一個 AI 工具，這些查詢累積起來，足以拼出一幅相當完整的個人投資畫像。這些資料流向哪裏？誰有權限讀取？服務商會如何使用？這不是假設性的問題，而是每個使用 AI 投資工具的投資者都應該認真回答的問題。

你的哪些資料正在 AI 工具裡流動

使用 AI 投資工具時，資料的流動比你想象中複雜。大致上可以分成三個層次。

第一層是查詢內容本身。你輸入的每一句話，都在透露你的財務狀況、投資邏輯與判斷偏好。單次查詢或許無關痛癢，但長期累積的對話紀錄卻能拼出一幅個人投資畫像，包括你慣用的分析框架、你對哪些板塊有偏好、甚至你在市場波動時的心理狀態。這些資訊的敏感程度，不亞於一份財務申報表。

第二層是接口憑證，包括應用程式介面密鑰（API Key）、OAuth 授權、cookies 等。這些憑證是 AI 工具存取你賬戶資料的「鑰匙」。一旦外洩，對方可以讀取你的持倉、查詢你的訂單歷史，部分設定甚至可以執行交易指令。這一層的風險往往被用戶低估，因為設定授權的那一刻太過便捷，很少人會仔細追究授權的範圍與有效期。

第三層是行為痕跡。你查詢的時間、點擊的路徑、在某個回答上停留的時長、有沒有採納 AI 的建議……這些細節看似無足輕重，卻是服務商改進模型、理解用戶偏好乃至廣告定向的重要原料。這一層資料的流動，通常在服務條款中有所提及，但很少有用戶在設定賬戶時會細讀到那一頁。

三層資料的敏感程度各有不同，但在使用者的日常體驗中，它們往往混在一起，難以分清邊界。理解這個分層結構，是評估任何 AI 投資工具前必要的準備。

香港監管機構已劃定的方向

面對 AI 在金融服務業快速滲透的現實，香港三個主要監管機構已先後發布具體指引，為行業和用戶提供參考框架。

PCPD 的《人工智能：個人資料保障模範框架》

香港個人資料私隱專員公署（PCPD）於2024年6月11日發布《人工智能（AI）：個人資料保障模範框架》。框架以《個人資料（私隱）條例》為基礎，結合 2021 年制定的七項人工智能倫理原則，為採購、部署或使用人工智能系統的機構提供良好行事常規建議。（來源：PCPD：發布《人工智能：個人資料保障模範框架》新聞公告）

框架的核心要求包括：資料最小化原則（只收集實現目的所需的最少資料）、使用者知情權（以清晰、可理解的語言向用戶說明 AI 系統的使用方式及相關風險）、以及人為介入機制（根據風險級別，選擇適當的人為監督模式）。雖然框架的主要對象是機構，但其列明的原則對個人用戶同樣有參考意義——這些原則本身就是你評估一個 AI 服務時的對照標準。

SFC 與 HKMA 對金融業生成式 AI 的監管要求

證券及期貨事務監察委員會（SFC）於2024年11月12日發出《有關使用生成式 AI 語言模型的通函》（文件編號：24EC55），明確把「向投資者或客戶提供投資建議、投資意見或投資研究」列為高風險使用場景，並要求持牌法團在採用此類功能前向 SFC 作出通知。高風險場景下的具體要求包括：模型驗證、人為介入審核輸出、向用戶披露 AI 身份，以及嚴格的網絡安全與數據管控措施（包括加密非公開數據及禁止將敏感資訊輸入 AI 模型）。（來源：SFC 通函（24EC55）：有關使用生成式 AI 語言模型）

香港金融管理局（HKMA）亦於2024年8月19日發出生成式 AI 通函，從消費者保護角度作出補充要求：金融機構須為客戶提供退出或要求人為介入的選項，並建立持續監控機制以確保 AI 輸出質素。（來源：HKMA 通函：Consumer Protection in respect of Use of Generative Artificial Intelligence）

三個監管機構的共同訊號是清晰的：在金融 AI 的場景中，私隱保護、責任歸屬與透明度，不是可選的功能，而是基本的設計要求。

三個容易被低估的私隱風險

了解監管框架之後，讓我們把目光轉到用戶的實際使用場景中。以下三類風險，是相對普遍卻容易被忽略的。

對話內容被用於模型訓練

大部分主流 AI 工具在預設狀態下，會使用用戶的對話作為改進模型的訓練語料。即使服務商提供關閉此功能的選項，大多數情況下需要用戶主動進入設定頁面手動關閉，而這個步驟很少被強調。更值得留意的是，一旦你輸入了具體的持倉比例或財務計劃，即便你事後關閉了訓練選項，已提交的資料是否仍會被使用、如何撤回，在大部分服務的條款中並不清晰。

把 API Key 交給第三方

部分用戶為了讓 AI 工具能直接存取市場數據或賬戶資訊，會把券商的 API Key 直接貼入第三方工具的設定頁，甚至寫入開源項目的設定檔案。一旦這個設定檔案被推送到公開的程式碼倉庫，或第三方工具本身的安全機制存在漏洞，賬戶的操作權限就可能暴露在外。開放式網絡應用程式安全項目（OWASP）發布的「大型語言模型應用十大安全風險」（OWASP Top 10 for LLM Applications）中，「敏感資訊洩漏」與「不安全的輸出處理」長期位列前列，這並非偶然。（來源：OWASP Top 10 for LLM Applications）

跨境傳輸與細字條款

海外 AI 工具的數據往往存放於美國、新加坡、歐盟等不同司法管轄區，傳輸路徑與《個人資料（私隱）條例》的合規性，通常要翻到服務條款的最後幾頁才能找到相關說明。此外，「與關聯公司、廣告夥伴、分析服務商共享資料」這類條款在許多平台的私隱政策中十分常見，但具體的共享範圍與資料保留時限，大多數用戶從未仔細閱讀過。

怎樣判斷一個 AI 投資工具是否值得信任

評估一個 AI 投資工具的數據安全水準，可以從四個維度入手。

私隱政策的關鍵條款： 直接在服務商的私隱政策中搜尋 "training"、"retention"、"third-party" 等關鍵字，快速定位最關鍵的條款。留意平台是否預設使用對話訓練模型、是否提供關閉選項、資料保留時限為多長、是否與第三方共享，以及數據存放的司法管轄區。

安全認證與審計報告： SOC 2 Type II、ISO 27001（資訊安全管理）、ISO 27701（私隱資訊管理）是業界常見的資安認證標準。持有這些認證不代表絕對安全，但表示平台有接受獨立第三方定期審計的流程，對事故的責任追溯有制度性的保障。

權限的粒度： 成熟的工具會把賬戶權限拆分成不同層級，例如「只讀行情」「讀取持倉」「執行交易」。如果一個工具在你只需要查詢行情的情況下卻要求完整的交易權限，這是一個值得留意的訊號。

數據處理架構： 資料是直接傳送至第三方模型供應商，還是經服務商後端轉發、過濾、脫敏後再處理？這兩種設計的風險敞口差別相當明顯，在選擇工具前值得了解清楚。

數據安全的另一面——AI 看到的數據，你能追溯嗎？

數據安全有兩個方向。上面討論的是你的資料如何受到保護，但還有另一個方向同樣值得關注：AI 工具本身所使用的數據是否可靠、是否可追溯？

大部分 AI 工具建基於有截止日期的訓練數據。它可以解釋一家公司的商業模式，引用其歷史財務表現，但它無法保證引用的數字是當下的，更無法驗證每個數字的原始來源。對日常資訊查詢而言，這個限制無傷大雅；但對投資研究而言，過時或無從驗證的數據，有可能直接影響決策判斷。

較理想的設計思路，是不依賴語言模型的內部記憶或近似推算，而是把查詢接入可追溯的金融數據源，讓每一個數字都帶有可驗證的出處。這個設計原則，正是 LongbridgeAI 的預設起點：把即時、可追溯的市場數據作為分析的基礎層，而非附加功能。這類數據質素，在傳統上需要專業終端才能接觸到。

當你可以追溯 AI 提供的每一個數字，「這個 AI 給的分析是否可信」就從一個主觀感覺，變成一個可以驗證的問題。如果你想深入了解長橋 AI 的研究工具設計，可以參考 長橋投資學堂的 AI 投資專欄。

MCP 架構：把 API Key 留在你自己這邊

在傳統的做法中，用戶需要把券商或數據服務商的 API Key 直接交給某個 AI 工具，由工具代為存取資料。這種設計的問題在於，一旦 API Key 外洩，你的賬戶暴露面是完整的、長期的，而你對 Key 的去向幾乎沒有控制。

模型上下文協定（Model Context Protocol，MCP）提供了另一種架構思路。在 MCP 模式下，數據源端自己提供一個受託管的伺服器（MCP Server），AI 工具透過這個伺服器取得資料，而不是直接持有你的 API Key。對用戶而言，差別在於：你不需要把長期有效的 API Key 交給第三方；授權範圍由數據源端控制；需要撤回授權時，路徑也更清晰。

Longbridge Skill 正是基於這個架構設計的連接工具。它讓你已經在使用的 AI 工具——例如 ChatGPT、Gemini、Cursor 或 Codex——能夠透過托管的 MCP Server 接入長橋的行情等數據，而不需要你自行管理 API Key。有一點需要清楚說明：具體的分析內容、回答的生成，由你選擇的第三方 AI 工具負責；Longbridge Skill 的角色限於數據接入、連接管理與權限控制，不提供投資建議。

這種架構同時呼應了另一個重要的設計原則。長橋 AI 的整體定位是把 AI 視為研究助理，把投資者定位為最終決策者（即所謂的「CEO 模型」）：AI 負責整理數據、呈現分析；簽字與判斷責任，始終在用戶手上。AI 不下單，人下單——這既是合規設計，也是對用戶數據判斷主權的尊重。

這種架構設計不代表「絕對安全」，整條鏈路的安全取決於每一個環節。但它至少把「API Key 直連第三方」這個常見的風險點移除，是在架構層面降低暴露面的一種嘗試。想了解更多關於 AI 投資工具的應用場景，可以閱讀長橋投資學堂 AI 投資專欄的更多內容。

給香港投資者的私隱檢查清單

把以上的分析收攏成五個可操作的步驟。

第一，找到並關閉「使用對話訓練模型」的設定選項。大多數主流 AI 工具提供此設定，但預設為開啟，需要你主動關閉。

第二，如果確有需要授權券商賬戶連接，優先選擇支援 MCP 或類似托管架構的工具，避免把長期有效的 API Key 直接交給第三方服務。

第三，按需要授予最低限度的權限。純查詢行情的場景，不需要開放交易執行權限；只需讀取持倉的功能，不需要給予訂單提交的授權。

第四，定期登入券商後台，檢視已授權的 API Key 清單與 OAuth 連接列表，撤銷你已不再使用的第三方連接。

第五，避免在 AI 工具的對話框中輸入可以直接辨認個人身份的資訊，例如完整的賬戶號碼或身份證號碼。查詢投資問題時，以比例、板塊、資產類別等方式表達，不需要附上可識別身份的具體數字。

結語

AI 工具滲透投資場景的速度，遠快於大多數用戶建立數據安全意識的速度，也在一定程度上快於監管框架的更新步伐。PCPD、SFC 與 HKMA 的相關指引，為行業劃定了方向；但在監管框架覆蓋的空白地帶，使用者需要為自己的數據承擔更多的判斷責任。

本文嘗試拆解的「數據安全兩面性」，其實可以歸結為一個問題：你願意把哪些資料，交給哪一個工具？對話內容、接口憑證、行為痕跡，各有不同的敏感程度；工具所使用的數據是否可追溯、架構設計是否把風險最小化，也是可以主動評估的面向。這個選擇權，始終在你自己手上。

選擇合適的工具取決於你的投資目標、風險承受能力與對私隱的重視程度。無論選擇哪一種 AI 投資工具，都需要充分理解其數據處理方式與權限設計。你可以透過 長橋投資學堂 了解更多 AI 投資相關知識，或 下載長橋 App 探索長橋 AI 工具的設計理念與功能。

本文僅供參考，不構成任何投資建議。投資涉及風險，入市前請審慎評估。