人工智能大模型在銀行風險管理領域的應用研究

在人工智能（以下簡稱“AI”）、大數據等新技術蓬勃發展的驅動下，金融與科技的融合愈發緊密，銀行業的業務形態和發展模式正經歷著深刻的變革。人工智能大模型技術與銀行風險管理相結合，將會重塑傳統風險防控模式，顯著提升風險管理質效。本文結合國內銀行業最新實踐，研究分析人工智能大模型在銀行風險管理領域的應用優勢、應用場景及面臨的挑戰，并提出相關工作建議。

銀行同業大模型應用實踐現狀

近年來，多家銀行開始積極投人人工智能大模型創新應用的實踐探索。以DeepSeek為代表的開源大模型在高性能、低成本、易部署等方面的技術突破，為中小銀行帶來普惠化的AI革命，引發了人工智能大模型在銀行業的部署浪潮。據公開報道，目前已有30余家銀行宣布引入DeepSeek大模型，涵蓋國有大行、股份制銀行、城商行、民營銀行等。

大型銀行擁有雄厚的資金和技術實力，通過AI平臺構建大模型和傳統小模型的協同應用矩陣，實現不同模型的擇優調控，滿足技術自主和快速迭代的需求，形成覆蓋風控、信貸、運營等多個業務領域的智能中樞。中小銀行主要通過開源大模型縮小技術差距，采用本地化部署或第三方合作構建AI能力，實現輕量化應用。

從各家銀行的應用情況來看，目前AI大模型主要用于信息檢索、報告撰寫輔助、智能客服、IT研發支持等領域，一方面服務于內部管理，提升辦公效率，減少人工成本，另一方面服務于客戶，增強客戶營銷，提升客戶體驗。AI大模型在風險管理領域的應用尚處于探索階段，目前的主要應用場景涉及財報分析、風險監測、反欺詐、反洗錢等方面。

風險管理領域大模型應用優勢和價值

AI大模型憑借其強大的數據處理、學習理解、生成式推理和人機交互能力，為銀行風險管理帶來了新的思路和方法，釋放出新的優勢和價值。

提升風險識別的前瞻性。風險識別是風險管理的第一道關口，在“早識別”方面，AI大模型技術展示出獨特的優勢。傳統的風險識別方法多依賴于靜態規則和人工分析，難以應對快速變化的市場環境，但AI大模型通過海量數據的學習與特征挖掘，能夠快速預測和識別出潛在風險和異常行為，有效提升風險識別的前瞻性。

提高風險評估的精準度。風險評估是風險管理流程中的重要環節，通過對風險的規模、影響進行量化分析，幫助銀行準確定位評判不同風險等級。在這一環節中，大模型基于復雜算法結構與多維數據特征，能更為精準地測算風險規模及影響程度，助力提高決策科學性。通過持續自我迭代的模型調優機制，確保評估結果與市場變化同步演進。

增強風險監測的時效性。AI大模型的應用使得風險監測從“事后報告”轉變為“實時監測”。傳統的風險監測手段多依賴于定期報告和事后分析，時效性較差；大模型技術借助實時數據流處理能力，能在交易發生的瞬間完成監測分析，及時識別出潛在風險，有效防止損失擴大。

強化風險管理的全面性。大模型可以處理海量的多源數據，包括結構化的業務數據、半結構化的日志和文檔，以及非結構化的文本、圖片和音視頻等。通過對這些數據的分析，將各類風險因素、事件和相關知識進行關聯和整合，形成一個全面的風險知識體系，有助于更好地理解風險全貌，發現風險之間的潛在聯系和傳導機制，從而采取更有效的風險管理措施。

風險管理領域大模型應用場景分析

基于AI大模型的技術優勢和同業實踐，結合銀行風險管理工作特點，分析得出其在風險管理領域的應用場景主要包括以下方面。

信用風險。在風險識別方面，AI大模型能夠對海量結構化和非結構化數據進行快速分析，如客戶的財報、交易流水、電商平臺交易數據、社交媒體行為數據等，從多維度構建更加全面和準確的客戶畫像。通過對大量歷史數據的學習和分析，模型能夠自動識別影響客戶信用狀況的關鍵因素，及時發現潛在風險，提高風險識別的準確性和可靠性。在風險監測方面，利用AI大模型對客戶的實時數據進行監測和分析，如資金流向、還款行為、經營狀況變化等，及時捕捉早期風險信號并觸發預警機制，為采取風險緩釋措施爭取更多時間窗□，從而降低信貸違約損失概率。

市場風險。在風險監測方面，AI大模型可實時跟蹤利率、匯率、股價等市場數據波動，結合歷史數據建模，預測分析價格變動趨勢，為風險管理決策提供量化依據和參考。在投資研究方面，AI大模型可以根據預設的風險指標和投資策略參數，快速測算不同投資組合的風險收益特征，為投資決策提供支持。

操作風險。針對銀行日常運營中的內部欺詐、外部欺詐、流程失誤等操作風險，AI大模型可以分析客戶的交易軌跡、會話記錄以及員工的系統操作日志、郵件通信等數據，智能識別偏離正常模式的異常操作，幫助防范內外部欺詐風險。同時，持續監控業務流程關鍵節點，主動發現潛在控制缺陷并生成處置建議，構建風險防控的動態防線。

合規風險。AI大模型利用自然語言處理技術（NLP），解析金融法規、監管政策文件，提取關鍵信息和合規要求，可將政策條款自動轉化為銀行內部可執行的合規標準。新金融監管政策發布后，模型可以快速梳理涉及銀行各項業務的合規要點，幫助銀行及時調整業務流程，確保合規經營，避免因政策解讀不及時產生違規處罰風險。在反洗錢領域，基于對典型洗錢手法的特征學習，實時監測賬戶交易中的分散存人、集中轉出、化整為零等可疑模式，提升洗錢行為識別度。

綜合應用。在壓力測試方面，AI大模型可模擬各類極端市場情景，精準測算風險敞口變化，提升壓力測試的效率、覆蓋面和預測準確性，提供風險度量指標建議。在知識檢索方面，依托大模型強大的語義理解和歸納總結能力，結合風險管理知識庫的掛載，通過人機交互識別用戶搜索意圖后直接生成答案，打破傳統關鍵詞匹配邏輯，更加靈活高效地滿足檢索需要。在報告撰寫方面，大模型可自動整合各類內外部數據，根據預設模板或用戶指令提煉、潤色、生成各類風險報告，輔助撰寫報告。

大模型應用面臨的主要挑戰

目前，人工智能大模型在銀行風險管理領域中的應用尚處于起步階段，其應用主要面臨以下挑戰。

存在模型“幻覺”。大模型輸出存在內容失真風險，生成結果可能出現事實性錯誤或邏輯偏差等不可控問題，與銀行業務高精度要求形成矛盾，現階段主要定位于輔助決策工具，需建立專家復核與人工驗證機制，以降低模型“幻覺”帶來的不利影響。

模型可解釋性不足。受復雜算法和海量參數制約，大模型存在“黑箱”問題，決策過程透明度缺失導致無法進行有效的風險溯源和管理，與金融監管的透明性要求產生沖突，存在合規性隱患。

訓練數據質量影響大模型效果。銀行數據來源廣泛、格式多樣，可能存在數據不完整、不準確、不一致等問題，會影響大模型訓練效果，導致風險評估結果偏差。

存在數據安全和隱私泄漏風險。銀行風險防控涉及大量客戶敏感信息，數據安全保護要求高。大模型訓練和應用需要大量數據，在數據收集、存儲、傳輸和使用過程中，易出現敏感數據泄露和濫用等風險。

新技術的潛在風險。新技術帶來的收益和風險相伴相生，AI大模型使用的各種開源框架往往存在許多安全漏洞和算法缺陷，外部人員可能利用其漏洞和缺陷進行惡意網絡攻擊。

工作建議

建立“業務 + 數據 + 技術”協同工作機制，提升跨部門協同作戰能力。人工智能大模型創新應用建設作為“業務 + 數據 ⁺ 技術”深度融合的典型模式，不同于以往傳統的應用系統建設模式，需要跨部門、多條線密切合作。只有建立科學高效的協同工作機制，才能保障應用場景構建、數據語料建設、模型迭代優化、軟硬件集成和業務持續運營等各環節的執行效果。

按照“先易后難、分步實施、迭代優化”思路，有序推進風險管理大模型應用。鑒于“模型幻覺”“模型可解釋”等難題暫未完全解決的現狀，應首先選取技術較為成熟，應用較為普遍的業務場景，如風險報告撰寫、風險知識檢索等，力求達到快速見效、釋放價值的目標。后期在安全可控的前提下，采用大模型與垂直領域專業模型相結合的模式，逐步發揮AI大模型在風險識別前瞻性、風險評估精度、風險監測速度、風險管理廣度等方面的價值，最終實現風險管理從“經驗驅動”向“數智化驅動”的轉型升級。

從管理和技術兩方面入手，守好安全合規底線。密切關注人工智能大模型相關法律法規和監管政策變化，建立健全銀行內部相關管理制度，確保大模型應用過程符合監管合規要求。建立大模型的安全監測與防護機制，及時進行漏洞修復和安全加固，定期開展安全審計，加強數據安全和隱私保護管理，防止數據泄露和濫用。

（作者單位：國家開發銀行風險管理部）