近期全球网络安全事件包括虚假NPM包窃取GitHub凭证、Windows内核高危漏洞、AI企业泄露敏感信息及Chrome修复JavaScript漏洞。攻击者利用新工具进行钓鱼攻击，金融业面临隐性风险，企业需加强安全防护。

近年来，大语言模型（LLM）在金融风险控制中发挥了重要作用，提升了对舆情、客户投诉和合同风险的实时分析能力，帮助企业识别潜在风险。未来，金融机构应逐步引入LLM技术，关注多模态数据融合与推理能力，以实现智能化风险管理。

本研究解决了传统金融风险预测方法在应对大数据和复杂行为模式方面的不足，提出了一种基于深度学习的大数据风险预测框架。实验结果表明，该方法显著提高了金融风险行为预测的准确性，为金融机构的风险管理提供了有价值的支持，并讨论了深度学习应用中的挑战及未来研究方向。

金融风险预测在金融领域中起关键作用，机器学习方法被广泛应用于自动检测潜在风险。FinPT和FinBench是解决过时算法和缺乏统一、开源金融基准的新方法。FinPT通过在大型预训练基础模型上进行Profile Tuning来进行金融风险预测。FinBench是一组高质量的金融风险数据集。实验证明了FinPT的有效性。

该研究侧重于 LSTM 模型在金融风险预测中的应用和优化，实验结果表明，经过优化的 LSTM 模型在 AUC 指数上相比随机森林、BP 神经网络和 XGBoost 都有显著优势，验证了其在金融风险预测领域的有效性和实用性，尤其是处理复杂时间序列数据的能力，为该模型在实际生产环境中的应用奠定了坚实基础。

RiskLabs是一个利用人工智能和大语言模型的新型框架，用于分析和预测金融风险。实证实验结果表明，RiskLabs在金融市场的波动性和方差预测中有效，并强调大语言模型在该领域的关键作用。这些发现为AI在金融领域的应用和金融风险评估提供了新的途径。