商業銀行應用大語言模型的可解釋性挑戰

大語言模型為銀行業數字化轉型注入了強大動力，但其固有的不透明性使可解釋性成為一道必須跨越的門檻。商業銀行唯有正視并積極克服可解釋性難題，建立起技術、業務與治理相匹配的透明可信AI應用框架，方能真正安全、合規地釋放潛能，實現“智慧金融”創新與穩健經營的良性共振。

當前，以大語言模型（LargeLanguageModel，LLM）為代表的新一代人工智能技術正深刻重塑金融業態，其強天的自然語言處理與內容生成能力，為商業銀行客戶服務效率提升、風險控制、合規審查等方面提供了全新的思路。然而，LLM決策過程也帶來了嚴峻的可解釋性（Explainability）挑戰，其復雜的深度學習架構與海量參數導致決策過程呈現“黑箱”特性，不僅在技術層面難以徹底破解，更對算法問責與法律救濟構成實質性障礙。對于強調審慎合規的銀行業而言，問題更為突出。一方面，監管機構要求金融模型決策過程透明合規，金融消費者依法享有知情權；另一方面，銀行內部的風險管理與審計流程必須能夠對模型輸出結果進行審查與歸因。LLM往往難以完全滿足上述要求，其生成內容有時看似邏輯自洽，實則可能基于錯誤或虛構的信息，即“幻覺”（Hallucination）現象，而這種內在的不可靠性進一步侵蝕了模型決策的可解釋性與可信度。鑒于此，本文擬從監管法規、技術機制與業務實踐三個維度，對銀行在應用LLM過程中面臨的可解釋性挑戰進行系統性辨析與論證。

監管法規對可解釋性的剛性約束

金融監管機構日益強調AI模型的透明度，要求銀行充分披露決策依據，以滿足合規要求并保護消費者權益，這構成了LLM應用的首要外部約束。

金融消費者保護與算法問責。在信貸審批等直接關系客戶權益的場景，算法決策必須提供明確理由，以保障公平性與可問責性。歐盟《通用數據保護條例》（GDPR）等域外法規已確立了對自動化決策的透明度要求；國內監管部門同樣強調，當銀行使用AI模型拒絕客戶的信貸申請時，必須能夠說明原因。若“黑箱”算法導致了歧視性或不公正的結果，將直接侵害消費者權益。例如，高盛發行的蘋果信用卡，曾因其授信算法涉嫌性別歧視而引發監管調查，凸顯了模型不透明可能帶來的嚴重后果。為此，監管機構積極推動“算法審計”與“人工復核”機制，原銀保監會發布的《商業銀行互聯網貸款管理暫行辦法》規定，商業銀行需建立人工復核驗證機制，作為風險模型自動審批的必要補充，此舉旨在通過人工監督，確保算法決策符合倫理與公平原則，并使責任主體清晰可追溯。

全球監管科技與透明度政策趨同。推動AI模型可解釋、可監管已成為各國的政策共識，如新加坡金融管理局的FEAT原則涵蓋公平性（Fairness）、道德性（Ethics）、可問責性（Accountability）和透明度（Transparency）。中國人民銀行發布的《人工智能算法金融應用評價規范》，已將可解釋性列為核心評估指標。歐洲銀行管理局（EBA）在其對“通用型AI”的分析報告中指出，銀行必須確保GPAI模型的能力與局限得到透明披露，尤其需滿足模型驗證、合規審查和消費者保護的要求。更具里程碑意義的是，2024年生效的歐盟《人工智能法案》對用于信用評估等高風險金融場景的AI系統，規定了嚴格的透明度與可解釋性義務。中外監管動向表明，可解釋性已從“軟性倡議”轉變為“硬性要求”，銀行若想大規模應用LLM，必須嚴格遵守監管紅線。

大語言模型內生機制的技術可解釋性障礙

LLM自身的模型架構與運行機理，決定了其在技術層面難以實現完全的可解釋性。

注意力機制的“偽解釋”與參數規模的“黑箱”效應。LLM大多基于Transformer架構，其內部包含數百億乃至萬億級的參數，結構極端復雜。盡管Transformer引入的“注意力機制”（AttentionMechanism）一度被視為解釋模型行為的窗口，但后續研究表明，注意力權重與模型預測的特征重要性之間僅存在弱相關性，甚至呈現不一致性。有學者證明，將注意力分布替換為隨機值，模型輸出幾乎不變的實驗結果，證偽了單純依賴注意力權重進行解釋的可靠性。LLM的參數量級也對解釋算法的復雜度構成了根本性限制，龐大的參數規模使得傳統解釋算法（如特征歸因分析）的計算成本過高，難以對高維模型進行有效剖析。模型知識以分布式方式存儲于海量神經元權重之中，其推理過程遠非簡單的決策樹或規則系統所能概括，形成了對人類而言難以穿透的“黑箱”。

“幻覺”現象與不確定性對可解釋性的侵蝕。LLM特有的“幻覺”問題，即生成看似合理但與事實不符或毫無依據的內容，進一步加劇了其不可解釋性。目前，即便是最前沿的LLM也普遍存在此問題，且尚無根治之法。從解釋性視角看，“幻覺”意味著模型輸出無法追溯至任何可靠的輸入或訓練數據源，當LLM輸出錯誤信息時，錯誤可能源自訓練語料的噪聲、模型內部表征的模糊性或生成過程的隨機性，用戶難以定位其內在的歸因邏輯。這種輸出行為的高度不確定性與不可預測性，嚴重阻礙了對模型決策機制的穩定解釋。在金融場景中，由“幻覺”導致的不可靠輸出是重大隱患，“幻覺”問題因此被視為LLM可解釋性的核心技術障礙之一，亟待算法層面的突破。

現有解釋方法的適用性鴻溝。針對“黑箱”模型，學界已發展出多種可解釋人工智能技術，但其在LLM上的應用仍存局限。一是后驗解釋方法。如LIME、SHAP及梯度歸因等方法可為單次預測提供局部解釋，但計算成本巨大，且主要為判別式模型設計，對于生成任務的復雜邏輯鏈條難以提供全局性、連貫性的解釋。二是內置可解釋機制。一些研究嘗試在模型訓練中融入可解釋性模塊，如引導模型生成“思維鏈”（Chain一of一Thought）作為決策理由。然而，這類“自解釋”同樣可能產生“幻覺”，其生成的解釋本身亦需驗證，存在“解釋的解釋”難題。三是模型內部機理剖析。通過“電路理論”（CircuitTheory）等前沿技術分析Transformer內部特定神經元功能，為理解LLM提供了新思路，但該方法仍處于早期探索階段，解析過程高度依賴人工干預且計算復雜，難以擴展到百億級參數模型并直接落地于大規模業務場景，從而限制了其在銀行業中的實用性。目前，上述方法仍處在探索階段，且其解釋粒度過于微觀（神經元激活層面），難以直接映射到銀行業務人員和監管者所關心的業務邏輯與合規規則層面。綜上，當前主流XAI方法與LLM在金融場景下的可解釋性需求之間，存在明顯的適用性鴻溝。

銀行業務實踐對可解釋性的場景化需求

在銀行具體的業務流程中，可解釋性并非抽象的技術指標，而是保障業務穩健運行與合規的剛性需求。

風險評估與模型審查。在信用風險、市場風險等領域，任何模型均須通過嚴格的內部驗證與審查。監管明確要求“缺乏模型可解釋性將阻礙對其概念完整性和技術可靠性的評估”。若模型的決策邏輯對開發者和風險官均構成“知識壁壘”，則無法有效評估其概念的合理性與結果的可靠性，帶來難以接受的模型風險。例如，在使用內部評級法（IRB）模型時，銀行必須清晰闡釋各風險要素如何影響最終評級。若采用LLM，同樣需要提供令內審和監管信服的解釋文檔。此外，壓力測試等風險管理活動要求理解模型在不同情景下的行為動因，一個完全的“黑箱”模型顯然無法滿足此要求。因此，在核心風控環節，可解釋性常被置于與模型性能同等重要的地位。

反洗錢與合規監測。反洗錢系統對可解釋性的要求極高，每個預警信號都需合規人員進行甄別與處置。傳統系統多基于規則，易于追溯，若引入LLM分析復雜交易網絡或客戶行為，銀行仍需確保對每個警報都能解釋“為何此交易/客戶被判定為高風險”。可解釋性是連接“模型告警”與“人工處置”的橋梁，使合規人員能基于模型提供的風險因子進行有效判斷，任何無法闡明決策依據的“黑箱”式告警，均難以通過合規性審查。因此，可解釋性被視為AI賦能AML的必要條件，旨在確保模型在提升監測效率的同時，其判斷邏輯是透明、可審計的。

信用審核與授信決策。在信貸審批場景，對拒貸等不利決策提供理由，是保護金融消費者權益的法律要求。若銀行采用LLM輔助信用評分，就必須能將模型輸出轉化為客戶與審核人員可理解的解釋，如列出影響評分的關鍵負面因素。這不僅是為滿足“不良行為通知”等監管規定，也是為了確保決策過程的公平與非歧視。鑒于此，銀行在實踐中常設置透明度較高的規則或邏輯作為“護欄”，并強制引入人工復核，對模型自動審批結果進行干預。這表明，在信用審批這一高風險領域，可解釋性不足的模型僅能扮演輔助角色，最終決策權仍需建立在人類可理解的理由之上。

客戶服務與糾紛追責。將LLM應用于智能客服或智能投顧時，其輸出內容的準確性與可追溯性至關重要。為規避“幻覺”風險，銀行通常采用“檢索增強生成”（RAG）等技術，將LLM的回答錨定在經過審核的內部知識庫中，使其回復“有據可查”。當客戶對AI的建議或答復提出異議時，銀行可據此追溯其信息來源，從而為回答的合理性提供解釋。在發生客戶投訴或金融糾紛時，一個可解釋的模型是進行內部復盤、厘清責任的前提。若無法分析模型為何產生不當回復，銀行將面臨聲譽與法律雙重風險。因此，在面向客戶的應用中，確保每一次交互都可審計、可溯源，是滿足客戶體驗與合規要求的底線。

結論與展望

大語言模型為銀行業數字化轉型注人了強大動力，但其固有的不透明性使可解釋性成為一道必須跨越的門檻。本研究從監管法規、技術機制與業務實踐三個維度分析后認為，可解釋性挑戰已成為制約LLM在銀行核心領域深度應用的關鍵因素。監管的剛性約束、技術的內生障礙以及業務場景的實踐需求，共同決定了銀行在擁抱LLM時，無法回避對其決策過程“為何”與“如何”的探究。為應對上述挑戰，構建可信賴的AI金融生態，需產業界與學術界協同推進。一方面，銀行應持續加大對可解釋人工智能技術的研發投入，探索專為LLM設計的、能更好平衡模型性能與透明度的新型解釋框架，如使用融合知識圖譜、因果推斷與邏輯推理的方法。另一方面，銀行亟須建立健全AI治理體系，在實踐中可采用“人機協同”的雙層架構，在模型決策流程中嵌人有效的人工監督與驗證環節，確保每個AI決策都有據可查、責任可追。同時，強化模型全生命周期管理，在開發、測試、部署及監控各階段，嵌人嚴格的可解釋性評估與信息披露標準。當前，“天模型 + 銀行”創新浪潮加速涌動，唯有正視并積極克服可解釋性難題，建立起技術、業務與治理相匹配的透明可信AI應用框架，銀行方能真正安全、合規地釋放其潛能，實現“智慧金融”創新與穩健經營的良性共振。

（周慶霞為徽商銀行研究發展部總經理。責任編輯/周茗一）