在人工智能（以下简称“AI”）、大数据等新技术蓬勃发展的驱动下，金融与科技的融合愈发紧密，银行业的业务形态和发展模式正经历着深刻的变革。人工智能大模型技术与银行风险管理相结合，将会重塑传统风险防控模式，显著提升风险管理质效。本文结合国内银行业最新实践，研究分析人工智能大模型在银行风险管理领域的应用优势、应用场景及面临的挑战，并提出相关工作建议。

银行同业大模型应用实践现状

近年来，多家银行开始积极投入人工智能大模型 创新应用的实践探索。以DeepSeek为代表的开源大模型在高性能、低成本、易部署等方面的技术突破，为中小银行带来普惠化的AI革命，引发了人工智能大模型在银行业的部署浪潮。据公开报道，目前已有30余家银行宣布引入DeepSeek大模型，涵盖国有大行、股份制银行、城商行、民营银行等。

大型银行拥有雄厚的资金和技术实力，通过AI平台构建大模型和传统小模型的协同应用矩阵，实现不同模型的择优调控，满足技术自主和快速迭代的需求，形成覆盖风控、信贷、运营等多个业务领域的智能中枢。中小银行主要通过开源大模型缩小技术差距，采用本地化部署或 第三方合作构建AI能力，实现轻量化应用。

从各家银行的应用情况来看，目前AI大模型主要用于信息检索、报告撰写辅助、智能客服、IT研发支持等领域，一方面服务于内部管理，提升办公效率，减少人工成本，另一方面服务于客户，增强客户营销，提升客户体验。AI大模型在风险管理领域的应用尚处于探索阶段，目前的主要应用场景涉及财报分析、风险监测、反欺诈、反洗钱等方面。

风险管理领域大模型应用优势和价值

AI大模型凭借其强大的数据处理、学习理解、生成式推理和人机交互能力，为银行风险管理带来了新的思路和方法，释放出新的优势和价值。

提升风险识别的前瞻性。风险识别是风险管理的第一道关口，在“早识别”方面，AI大模型技术展示出独特的优势。传统的风险识别方法多依赖于静态规则和人工分析，难以应对快速变化的市场环境，但AI大模型通过海量数据的学习与特征挖掘，能够快速预测和识别出潜在风险和异常行为，有效提升风险识别的前瞻性。

提高风险评估的精准度。风险评估是风险管理流程中的重要环节，通过对风险的规模、影响进行量化分析，帮助银行准确定位评判不同风险等级。在这一环节中，大模型基于复杂算法结构与多维数据特征，能更为精准地测算风险规模及影响程度，助力提高决策科学性。通过持续自我迭代的模型调优机制，确保评估结果与市场变化同步演进。

增强风险监测的时效性。AI大模型的应用使得风险监测从“事后报告”转变为“实时监测”。传统的风险监测手段多依赖于定期报告和事后分析，时效性较差；大模型技术借助实时数据流处理能力，能在交易发生的瞬间完成监测分析，及时识别出潜在风险，有效防止损失扩大。

强化风险管理的全面性。大模型可以处理海量的多源数据，包括结构化的业务数据、半结构化的日志和文档，以及非结构化的文本、图片和音视频等。通过对 这些数据的分析，将各类风险因素、事件和相关知识进行关联和整合，形成一个全面的风险知识体系，有助于更好地理解风险全貌，发现风险之间的潜在联系和传导机制，从而采取更有效的风险管理措施。

风险管理领域大模型应用场景分析

基于AI大模型的技术优势和同业实践，结合银行风险管理工作特点，分析得出其在风险管理领域的应用场景主要包括以下方面。

信用风险。在风险识别方面，AI大模型能够对海量结构化和非结构化数据进行快速分析，如客户的财报、交易流水、电商平台交易数据、社交媒体行为数据等，从多维度构建更加全面和准确的客户画像。通过对大量历史数据的学习和分析，模型能够自动识别影响客户信用状况的关键因素，及时发现潜在风险，提高风险识别的准确性和可靠性。在风险监测方面，利用AI大模型对客户的实时数据进行监测和分析，如资金流向、还款行为、经营状况变化等，及时捕捉早期风险信号并触发预警机制，为采取风险缓释措施争取更多时间窗口，从而降低信贷违约损失概率。

市场风险。在风险监测方面，AI大模型可实时跟踪利率、汇率、股价等市场数据波动，结合历史数据建模，预测分析价格变动趋势，为风险管理决策提供量化依据和参考。在投资研究方面，AI大模型可以根据预设的风险指标和投资策略参数，快速测算不同投资组合的风险收益特征，为投资决策提供支持。

操作风险。针对银行日常运营中的内部欺诈、外部欺诈、流程失误等操作风险，AI大模型可以分析客户的交易轨迹、会话记录以及员工的系统操作日志、邮件通信等数据，智能识别偏离正常模式的异常操作，帮助防范内外部欺诈风险。同时，持续监控业务流程关键节点，主动发现潜在控制缺陷并生成处置建议，构建风险防控的动态防线。

合规风险。AI大模型利用自然语言处理技术（NLP），解析金融法规、监管政策文件，提取关键信息和合规要求，可将政策条款自动转化为银行内部可执行的合规标准。新金融监管政策发布后，模型可以快速梳理涉及银行各项业务的合规要点，帮助银行及时调整业务流程，确保合规经营，避免因政策解读不及时产生违规处罚风险。在反洗钱领域，基于对典型洗钱手法的特征学习，实时监测账户交易中的分散存入、集中转出、化整为零等可疑模式，提升洗钱行为识别度。

综合应用。在压力测试方面，AI大模型可模拟各类极端市场情景，精准测算风险敞口变化，提升压力测试的效率、覆盖面和预测准确性，提供风险度量指标建议。在知识检索方面，依托大模型强大的语义理解和归纳总结能力，结合风险管理知识库的挂载，通过人机交互识别用户搜索意图后直接生成答案，打破传统关键词匹配逻辑，更加灵活高效地满足检索需要。在报告撰写方面，大模型可自动整合各类内外部数据，根据预设模板或用户指令提炼、润色、生成各类风险报告，辅助撰写报告。

大模型应用面临的主要挑战

目前，人工智能大模型在银行风险管理领域中的应用尚处于起步阶段，其应用主要面临以下挑战。

存在模型“幻觉”。大模型输出存在内容失真风险，生成结果可能出现事实性错误或逻辑偏差等不可控问题，与银行业务高精度要求形成矛盾，现阶段主要定位于辅助决策工具，需建立专家复核与人工验证机制，以降低模型“幻觉”带来的不利影响。

模型可解释性不足。受复杂算法和海量参数制约，大模型存在“黑箱”问题，决策过程透明度缺失导致无法进行有效的风险溯源和管理，与金融监管的透明性要求产生冲突，存在合规性隐患。

训练数据质量影响大模型效果。银行数据来源广泛、格式多样，可能存在数据不完整、不准确、不一致等问题，会影响大模型训练效果，导致风险评估结果偏差。

存在数据安全和隐私泄漏风险。银行风险防控涉及大量客户敏感信息，数据安全保护要求高。大模型训练和应用需要大量数据，在数据收集、存储、传输和使 用过程中，易出现敏感数据泄露和滥用等风险。

新技术的潜在风险。新技术带来的收益和风险相伴相生，AI大模型使用的各种开源框架往往存在许多安全漏洞和算法缺陷，外部人员可能利用其漏洞和缺陷进行恶意网络攻击。

工作建议

建立“业务+数据+技术”协同工作机制，提升跨部门协同作战能力。人工智能大模型创新应用建设作为“业务+数据+技术”深度融合的典型模式，不同于以往传统的应用系统建设模式，需要跨部门、多条线密切合作。只有建立科学高效的协同工作机制，才能保障应用场景构建、数据语料建设、模型迭代优化、软硬件集成和业务持续运营等各环节的执行效果。

按照“先易后难、分步实施、迭代优化”思路，有序推进风险管理大模型应用。鉴于“模型幻觉”“模型可解释”等难题暂未完全解决的现状，应首先选取技术较为成熟，应用较为普遍的业务场景，如风险报告撰写、风险知识检索等，力求达到快速见效、释放价值的目标。后期在安全可控的前提下，采用大模型与垂直领域专业模型相结合的模式，逐步发挥AI大模型在风险识别前瞻性、风险评估精度、风险监测速度、风险管理广度等方面的价值，最终实现风险管理从“经验驱动”向“数智化驱动”的转型升级。

从管理和技术两方面入手，守好安全合规底线。密切关注人工智能大模型相关法律法规和监管政策变化，建立健全银行内部相关管理制度，确保大模型应用过程符合监管合规要求。建立大模型的安全监测与防护机制，及时进行漏洞修复和安全加固，定期开展安全审计，加强数据安全和隐私保护管理，防止数据泄露和滥用。

作者：郭绮云 侯丞 范媛媛，国家开发银行风险管理部