【行业资讯】银行科技 | AI大模型在银行风险管理领域的应用研究
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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。
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。
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风险管理领域大模型应用优势和价值
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。AI大模型通过海量数据（603138）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。
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”，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，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。
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风险管理领域大模型应用场景分析
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。
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。
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。
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。
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。
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