人工智能大模型在銀行風(fēng)險管理領(lǐng)域的應(yīng)用研究

在人工智能（以下簡稱“AI”）、大數(shù)據(jù)等新技術(shù)蓬勃發(fā)展的驅(qū)動下，金融與科技的融合愈發(fā)緊密，銀行業(yè)的業(yè)務(wù)形態(tài)和發(fā)展模式正經(jīng)歷著深刻的變革。人工智能大模型技術(shù)與銀行風(fēng)險管理相結(jié)合，將會重塑傳統(tǒng)風(fēng)險防控模式，顯著提升風(fēng)險管理質(zhì)效。本文結(jié)合國內(nèi)銀行業(yè)最新實踐，研究分析人工智能大模型在銀行風(fēng)險管理領(lǐng)域的應(yīng)用優(yōu)勢、應(yīng)用場景及面臨的挑戰(zhàn)，并提出相關(guān)工作建議。

銀行同業(yè)大模型應(yīng)用實踐現(xiàn)狀

近年來，多家銀行開始積極投人人工智能大模型創(chuàng)新應(yīng)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(shù)突破，為中小銀行帶來普惠化的AI革命，引發(fā)了人工智能大模型在銀行業(yè)的部署浪潮。據(jù)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(shù)實力，通過AI平臺構(gòu)建大模型和傳統(tǒng)小模型的協(xié)同應(yīng)用矩陣，實現(xiàn)不同模型的擇優(yōu)調(diào)控，滿足技術(shù)自主和快速迭代的需求，形成覆蓋風(fēng)控、信貸、運營等多個業(yè)務(wù)領(lǐng)域的智能中樞。中小銀行主要通過開源大模型縮小技術(shù)差距，采用本地化部署或第三方合作構(gòu)建AI能力，實現(xiàn)輕量化應(yīng)用。

從各家銀行的應(yīng)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(fā)支持等領(lǐng)域，一方面服務(wù)于內(nèi)部管理，提升辦公效率，減少人工成本，另一方面服務(wù)于客戶，增強客戶營銷，提升客戶體驗。AI大模型在風(fēng)險管理領(lǐng)域的應(yīng)用尚處于探索階段，目前的主要應(yīng)用場景涉及財報分析、風(fēng)險監(jiān)測、反欺詐、反洗錢等方面。

風(fēng)險管理領(lǐng)域大模型應(yīng)用優(yōu)勢和價值

AI大模型憑借其強大的數(shù)據(jù)處理、學(xué)習(xí)理解、生成式推理和人機交互能力，為銀行風(fēng)險管理帶來了新的思路和方法，釋放出新的優(yōu)勢和價值。

提升風(fēng)險識別的前瞻性。風(fēng)險識別是風(fēng)險管理的第一道關(guān)口，在“早識別”方面，AI大模型技術(shù)展示出獨特的優(yōu)勢。傳統(tǒng)的風(fēng)險識別方法多依賴于靜態(tài)規(guī)則和人工分析，難以應(yīng)對快速變化的市場環(huán)境，但AI大模型通過海量數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)與特征挖掘，能夠快速預(yù)測和識別出潛在風(fēng)險和異常行為，有效提升風(fēng)險識別的前瞻性。

提高風(fēng)險評估的精準(zhǔn)度。風(fēng)險評估是風(fēng)險管理流程中的重要環(huán)節(jié)，通過對風(fēng)險的規(guī)模、影響進(jìn)行量化分析，幫助銀行準(zhǔn)確定位評判不同風(fēng)險等級。在這一環(huán)節(jié)中，大模型基于復(fù)雜算法結(jié)構(gòu)與多維數(shù)據(jù)特征，能更為精準(zhǔn)地測算風(fēng)險規(guī)模及影響程度，助力提高決策科學(xué)性。通過持續(xù)自我迭代的模型調(diào)優(yōu)機制，確保評估結(jié)果與市場變化同步演進(jìn)。

增強風(fēng)險監(jiān)測的時效性。AI大模型的應(yīng)用使得風(fēng)險監(jiān)測從“事后報告”轉(zhuǎn)變?yōu)椤皩崟r監(jiān)測”。傳統(tǒng)的風(fēng)險監(jiān)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(shù)借助實時數(shù)據(jù)流處理能力，能在交易發(fā)生的瞬間完成監(jiān)測分析，及時識別出潛在風(fēng)險，有效防止損失擴大。

強化風(fēng)險管理的全面性。大模型可以處理海量的多源數(shù)據(jù)，包括結(jié)構(gòu)化的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化的日志和文檔，以及非結(jié)構(gòu)化的文本、圖片和音視頻等。通過對這些數(shù)據(jù)的分析，將各類風(fēng)險因素、事件和相關(guān)知識進(jìn)行關(guān)聯(lián)和整合，形成一個全面的風(fēng)險知識體系，有助于更好地理解風(fēng)險全貌，發(fā)現(xiàn)風(fēng)險之間的潛在聯(lián)系和傳導(dǎo)機制，從而采取更有效的風(fēng)險管理措施。

風(fēng)險管理領(lǐng)域大模型應(yīng)用場景分析

基于AI大模型的技術(shù)優(yōu)勢和同業(yè)實踐，結(jié)合銀行風(fēng)險管理工作特點，分析得出其在風(fēng)險管理領(lǐng)域的應(yīng)用場景主要包括以下方面。

信用風(fēng)險。在風(fēng)險識別方面，AI大模型能夠?qū)Ａ拷Y(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行快速分析，如客戶的財報、交易流水、電商平臺交易數(shù)據(jù)、社交媒體行為數(shù)據(jù)等，從多維度構(gòu)建更加全面和準(zhǔn)確的客戶畫像。通過對大量歷史數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)和分析，模型能夠自動識別影響客戶信用狀況的關(guān)鍵因素，及時發(fā)現(xiàn)潛在風(fēng)險，提高風(fēng)險識別的準(zhǔn)確性和可靠性。在風(fēng)險監(jiān)測方面，利用AI大模型對客戶的實時數(shù)據(jù)進(jìn)行監(jiān)測和分析，如資金流向、還款行為、經(jīng)營狀況變化等，及時捕捉早期風(fēng)險信號并觸發(fā)預(yù)警機制，為采取風(fēng)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(fēng)險。在風(fēng)險監(jiān)測方面，AI大模型可實時跟蹤利率、匯率、股價等市場數(shù)據(jù)波動，結(jié)合歷史數(shù)據(jù)建模，預(yù)測分析價格變動趨勢，為風(fēng)險管理決策提供量化依據(jù)和參考。在投資研究方面，AI大模型可以根據(jù)預(yù)設(shè)的風(fēng)險指標(biāo)和投資策略參數(shù)，快速測算不同投資組合的風(fēng)險收益特征，為投資決策提供支持。

操作風(fēng)險。針對銀行日常運營中的內(nèi)部欺詐、外部欺詐、流程失誤等操作風(fēng)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(tǒng)操作日志、郵件通信等數(shù)據(jù)，智能識別偏離正常模式的異常操作，幫助防范內(nèi)外部欺詐風(fēng)險。同時，持續(xù)監(jiān)控業(yè)務(wù)流程關(guān)鍵節(jié)點，主動發(fā)現(xiàn)潛在控制缺陷并生成處置建議，構(gòu)建風(fēng)險防控的動態(tài)防線。

合規(guī)風(fēng)險。AI大模型利用自然語言處理技術(shù)（NLP），解析金融法規(guī)、監(jiān)管政策文件，提取關(guān)鍵信息和合規(guī)要求，可將政策條款自動轉(zhuǎn)化為銀行內(nèi)部可執(zhí)行的合規(guī)標(biāo)準(zhǔn)。新金融監(jiān)管政策發(fā)布后，模型可以快速梳理涉及銀行各項業(yè)務(wù)的合規(guī)要點，幫助銀行及時調(diào)整業(yè)務(wù)流程，確保合規(guī)經(jīng)營，避免因政策解讀不及時產(chǎn)生違規(guī)處罰風(fēng)險。在反洗錢領(lǐng)域，基于對典型洗錢手法的特征學(xué)習(xí)，實時監(jiān)測賬戶交易中的分散存人、集中轉(zhuǎn)出、化整為零等可疑模式，提升洗錢行為識別度。

綜合應(yīng)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(zhǔn)測算風(fēng)險敞口變化，提升壓力測試的效率、覆蓋面和預(yù)測準(zhǔn)確性，提供風(fēng)險度量指標(biāo)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(jié)能力，結(jié)合風(fēng)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(tǒng)關(guān)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(nèi)外部數(shù)據(jù)，根據(jù)預(yù)設(shè)模板或用戶指令提煉、潤色、生成各類風(fēng)險報告，輔助撰寫報告。

大模型應(yīng)用面臨的主要挑戰(zhàn)

目前，人工智能大模型在銀行風(fēng)險管理領(lǐng)域中的應(yīng)用尚處于起步階段，其應(yīng)用主要面臨以下挑戰(zhàn)。

存在模型“幻覺”。大模型輸出存在內(nèi)容失真風(fēng)險，生成結(jié)果可能出現(xiàn)事實性錯誤或邏輯偏差等不可控問題，與銀行業(yè)務(wù)高精度要求形成矛盾，現(xiàn)階段主要定位于輔助決策工具，需建立專家復(fù)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(fù)雜算法和海量參數(shù)制約，大模型存在“黑箱”問題，決策過程透明度缺失導(dǎo)致無法進(jìn)行有效的風(fēng)險溯源和管理，與金融監(jiān)管的透明性要求產(chǎn)生沖突，存在合規(guī)性隱患。

訓(xùn)練數(shù)據(jù)質(zhì)量影響大模型效果。銀行數(shù)據(jù)來源廣泛、格式多樣，可能存在數(shù)據(jù)不完整、不準(zhǔn)確、不一致等問題，會影響大模型訓(xùn)練效果，導(dǎo)致風(fēng)險評估結(jié)果偏差。

存在數(shù)據(jù)安全和隱私泄漏風(fēng)險。銀行風(fēng)險防控涉及大量客戶敏感信息，數(shù)據(jù)安全保護(hù)要求高。大模型訓(xùn)練和應(yīng)用需要大量數(shù)據(jù)，在數(shù)據(jù)收集、存儲、傳輸和使用過程中，易出現(xiàn)敏感數(shù)據(jù)泄露和濫用等風(fēng)險。

新技術(shù)的潛在風(fēng)險。新技術(shù)帶來的收益和風(fēng)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(jìn)行惡意網(wǎng)絡(luò)攻擊。

工作建議

建立“業(yè)務(wù) + 數(shù)據(jù) + 技術(shù)”協(xié)同工作機制，提升跨部門協(xié)同作戰(zhàn)能力。人工智能大模型創(chuàng)新應(yīng)用建設(shè)作為“業(yè)務(wù) + 數(shù)據(jù) ⁺ 技術(shù)”深度融合的典型模式，不同于以往傳統(tǒng)的應(yīng)用系統(tǒng)建設(shè)模式，需要跨部門、多條線密切合作。只有建立科學(xué)高效的協(xié)同工作機制，才能保障應(yīng)用場景構(gòu)建、數(shù)據(jù)語料建設(shè)、模型迭代優(yōu)化、軟硬件集成和業(yè)務(wù)持續(xù)運營等各環(huán)節(jié)的執(zhí)行效果。

按照“先易后難、分步實施、迭代優(yōu)化”思路，有序推進(jìn)風(fēng)險管理大模型應(yīng)用。鑒于“模型幻覺”“模型可解釋”等難題暫未完全解決的現(xiàn)狀，應(yīng)首先選取技術(shù)較為成熟，應(yīng)用較為普遍的業(yè)務(wù)場景，如風(fēng)險報告撰寫、風(fēng)險知識檢索等，力求達(dá)到快速見效、釋放價值的目標(biāo)。后期在安全可控的前提下，采用大模型與垂直領(lǐng)域?qū)I(yè)模型相結(jié)合的模式，逐步發(fā)揮AI大模型在風(fēng)險識別前瞻性、風(fēng)險評估精度、風(fēng)險監(jiān)測速度、風(fēng)險管理廣度等方面的價值，最終實現(xiàn)風(fēng)險管理從“經(jīng)驗驅(qū)動”向“數(shù)智化驅(qū)動”的轉(zhuǎn)型升級。

從管理和技術(shù)兩方面入手，守好安全合規(guī)底線。密切關(guān)注人工智能大模型相關(guān)法律法規(guī)和監(jiān)管政策變化，建立健全銀行內(nèi)部相關(guān)管理制度，確保大模型應(yīng)用過程符合監(jiān)管合規(guī)要求。建立大模型的安全監(jiān)測與防護(hù)機制，及時進(jìn)行漏洞修復(fù)和安全加固，定期開展安全審計，加強數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)管理，防止數(shù)據(jù)泄露和濫用。

（作者單位：國家開發(fā)銀行風(fēng)險管理部）