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　　銀行業作為金融體系的重要組成部分，必須將防控風險貫穿各項工作始終，牢牢守住不發生系統性金融風險底線。當前，銀行業大力發展數字金融，不斷豐富數字化轉型實踐，在促進工作質效顯著提升的同時，也使得銀行業風險防控面臨新形勢新要求。為此，我國銀行業亟須用新的技術理念和手段有力有效應對新的任務要求。而當前先進大模型技術的快速發展為我國銀行業研究探索進一步提高風險防控能力提供了全新思路。

　　強化數字化風險防控能力建設　筑牢穩健發展根基

　　近年來，我國銀行業立足實際，主動作為，大力推動數字化轉型，持續深化新技術運用，以數字化手段重塑風險防控模式、強化風險防控能力。

　　一是實現了數據大集中和整合分析。數據是銀行業的寶貴資產。銀行深化內部數據治理，持續加強對內部相關數據的收集、集中存儲和整理分析。同時，積極探索運用大數據分析技術，強化內外部數據融合分析，全面分析、準確反映客戶綜合風險和信用狀況，有效打破傳統風險防控依賴人工審核與經驗判斷的局限，助力銀行更準確地評估信用風險、市場風險和操作風險。

　　二是實現了業務場景數字化。近年來，我國銀行業持續加大信息化投入，綜合運用光學字符識別（OCR）、自然語言處理、文本摘要、知識圖譜、區塊鏈等技術，推進智能合同審查、智能授信審批、智能風控、智能交易和結算等一批系統建設。這不僅實現了關鍵業務場景的數字化，提升了銀行業生產力，也產生了大量可信可用的高質量數據，有力支撐各類服務風險防控的數據分析，賦能風控體系。

　　三是實現了對外部海量非結構化數據的分析利用。因數據質量參差不齊、數據存儲整理復雜、中文語義處理難度大等諸多困難，海量非結構化數據應用在較長一段時間沒有取得突破性進展。近年來，隨著自然語言處理和大數據分析技術的突飛猛進，針對海量非結構化數據的應用也在不斷涌現。我國銀行業將其成功應用于互聯網輿情分析和聲譽風險防控，不僅能夠及早發現自身客戶的輿情風險，為制定相關預案奠定基礎，也能強化對宏觀、行業的風險研判，提高風險預警的前瞻性和精準性。

　　銀行業風險防控面臨新的困難挑戰

　　在看到成績的同時，也應清醒看到，我國銀行業在持續提升風險防控能力方面也面臨一些挑戰。

　　一是風險成因復雜。內控合規風險與外部信用風險交織，金融創新產品風險與金融科技伴生風險交織，全球經濟波動與宏觀政策因素交織。隨著上述因素發生動態變化，風險呈現高度不確定性。這使得銀行難以全面準確實時捕捉風險信號并進行針對性處理。

　　二是風險表現隱蔽。一方面，企業財務數據粉飾手段日趨變化多樣，股權關系和關聯交易日趨復雜頻繁，這使得銀行難以短時間內準確評估信用風險。另一方面，在數字經濟、綠色金融等新興業務領域，由于業務模式新、缺乏歷史數據和成熟的風險評估模型，風險本身具有一定隱蔽性。

　　三是風險傳導迅速。從形成主體看，不同金融市場之間的關聯性增強，信用風險能夠迅速在貨幣市場、債券市場、股票市場等之間傳遞；不同企業屬于產業鏈上下游關系，一家企業的信用風險可能迅速傳導至整個產業鏈。從傳導渠道看，一旦出現風險，將通過高度發達的社交媒體快速傳播、快速發酵，銀行要在短時間內積極有效應對存在較大難度。

　　四是技術應用風險日益加劇。從技術使用過程看，人工智能等技術頻繁使用，導致銀行大量涉及個人和企業的核心信息可能存在泄露和篡改風險。從技術本身看，人工智能等技術的本質是從數據中尋找規律，存在一定的概率性，這導致存在可解釋性缺陷，決策過程難以追溯，可能引發合規爭議；而生成式AI的合成數據在反洗錢、客戶畫像等場景中應用時，可能因監管標準不明確而觸發法律風險。

　　有效應對困難挑戰，我國銀行業必須進一步運用先進技術，深化內外部、各類型數據智能融合分析，實現風險防控質效的關鍵性躍升；必須加強全球視野下的風險防控體系建設，有效克服業務遍及全球和機構網點設置不足之間的矛盾；必須前瞻性防范新技術應用導致的各類數據安全風險。

　　推動大模型技術向金融領域滲透應用

　　以DeepSeek等為代表的國產大模型以其高效的海量、多源、異構數據處理能力、類腦的自然語言處理和深度推理分析能力以及相對低成本的部署，將大力推動大模型技術加速向金融領域滲透應用。展望未來，先進國產大模型技術為我國銀行業在自主可控前提下建設更加智能高效的風險防控體系提供了新思路新手段。

　　一是更加突出準確全面，打造全行視角下的風險防控智能“中樞”。依托先進大模型技術，實現全業務流程、全管理維度、全數據類型、全風險類型的融合智能分析，實現對各類風險信號的前瞻性研判、及早發現、智能調度和有效應對，為我國銀行業安全穩定運營保駕護航。比如，在銀行信用風險管控中，通過對結構化、非結構化、半結構化、流數據等各類數據，按照自定義維度、自定義對象、自定義流程進行融合智能分析，實現將貸后階段監測到的信貸資源流入限控領域的風險信號自動及時向貸中授信審批部門反饋，提示審查合同風險，向貸前盡調部門反饋，提示審核客戶信用等，以智能風險傳導打破信息壁壘困境。

　　二是更加突出全天候、多語種，打造全球風險防控“駕駛艙”。一方面，借助大模型自學習和深度推理能力，融合業務專家定義的規則特征模板，智能生成境內外一體業務風險知識圖譜，后續不斷通過數據更新、模型迭代等，實現業務風險體系自動構建和自動優化。另一方面，在符合國家相關規定前提下，對海量多語種數據網站，開展自動抓取、存儲、去冗、多語種分詞、文本摘要、情感分析等全流程智能分析，支持按照客戶、行業、區域、國別等自定義維度全景可視化展示和實時輿情風險防控與研判，為保障我國境外資產安全、高質量服務經濟外交大局提供決策支撐。

　　三是更加突出數據安全、技術安全，打造新技術發展浪潮下的安全“底座”。著力強化應用大模型技術的安全合規設計，確保根據數據安全等級分類，確保實現傳輸和存儲加密，確保精細管控數據使用權限，確保完整記錄數據操作日志，有力保障金融敏感數據安全。著力強化對大模型本身的安全測評，建立健全大模型測評架構，科學評估大模型在鞏固壯大主流輿論、網絡空間法治、國際傳播等意識形態領域的安全性和魯棒性。著力打造基于生成式AI內容安全的監測能力，支持對文本、圖片、視頻等多模態內容的合成檢測。

　　（作者單位：北京金融街服務局）