风险控制是商业银行的核心管理能力，在数字技术飞速发展的背景下，传统风控模式面临瓶颈。随着人工智能大模型时代来临，不少银行开始转型研究风控领域的大模型应用实盘配资排名，以期通过技术创新来增强自身的核心竞争力，实现风控体系的全面升级。业内人士普遍认为，当前模型应用已成共识，大模型在帮助金融机构提升风控“免疫力”方面值得期待。
中小银行试水大模型风控应用
随着金融市场的日益复杂化和客户需求的多样化，传统的风控模式已经难以满足中小银行快速响应市场变化和精准识别风险的需求。在此背景下，金融科技成为中小银行转型升级的重要推手。
大数据、人工智能、区块链、云计算等前沿技术的融合应用，为中小银行提供了前所未有的风控工具和手段。其中，大模型风控应用以其强大的数据处理能力、精准的预测能力和高效的决策支持能力，成为了中小银行关注的焦点。
《迈入模型对抗时代——2023年商业银行风控趋势调研报告》显示，随着AI大模型技术的兴起，逾80%受访银行高度看好Al大模型与风控场景的结合。与此对应的是，55.39%的受访银行机构已经“积极拥抱大模型，并有探索尝试”，30.22%的受访银行机构选择“保持观望，但时刻等待最佳实践案例出现”。
IDC近日发布的中国零售信贷智能风控解决方案相关报告显示，2023年零售信贷智能风控解决方案市场同比增速为15.5%，市场规模达到54.5亿元。
目前已有银行探索在业务中使用AI大模型。以网商银行为例，其在2024数字产业链金融行业峰会上宣布升级大雁系统，将AI大模型的能力应用于产业链金融，这一应用并非直接生成内容与用户互动，而是在后台成为金融风控系统的“助手”。
业内人士认为，中小银行试水大模型风控应用，旨在通过引入人工智能技术，提升风控的智能化水平，实现对信贷风险、市场风险、操作风险等各类风险的全面覆盖和精准识别。同时，大模型风控应用还能帮助中小银行优化风控流程，提高风控效率，降低风控成本。
风控体系正经历一场深刻的变革
在大模型风控应用的助推下，中小银行的风控体系正在经历一场深刻的变革。
在风控理念上，中小银行开始从传统的“事后补救”向“事前预防”转变。大模型风控应用通过实时监测和预警功能，使银行能够及时发现潜在的风险隐患并采取相应的防范措施，从而避免风险事件的发生或减少风险事件造成的损失。
在风控模式上，中小银行开始从“依赖人工经验”向“依靠数据驱动”转变。大模型风控应用基于海量数据进行深度学习和分析，能够自动识别和评估风险等级和趋势变化，为银行提供科学、客观、准确的风险评估结果和决策支持建议。
在风控机制上，中小银行开始从“单一维度”向“多维度协同”转变。大模型风控应用通过整合来自不同渠道、不同维度的数据信息，实现了对风险的多维度、全方位监控和管理。同时，银行还加强了与第三方风控科技平台、监管机构等的合作与联动，共同构建了一个协同作战、信息共享的风险防控网络。
在分析人士看来，大模型赋能银行风控体系，还体现在强化风险评估能力、减少人工操作运营风险、提高监管合规风险管理水平等方面。从目前来看，相比大型银行构建大模型底层技术应用在各个场景的风控环节，中小银行则更倾向引入第三方风控科技平台的大模型能力，通过指令微调与场景适配等方式提升自身的信贷风控效率。
应用过程中仍面临诸多挑战
尽管大模型风控应用为中小银行带来了诸多便利和优势，但在实际应用过程中仍面临诸多挑战。
由于金融领域数据的敏感性，大模型在金融领域的建设并非一蹴而就，数据与算力的基础建设、数据安全与隐私保护等都不容忽视。
有银行人士担心，一旦引入大模型技术对银行内部样本数据进行预训练，就会出现数据“出行”问题，有可能存在数据泄露等风险。为此须建立完善的数据管理机制和隐私保护政策。也可以采用本地部署或加密传输技术，保障数据在预训练过程中不被泄露，同时加强内部管控，降低数据泄露风险。
大模型的可解释性问题也困扰着部分中小银行。金融领域对决策的可解释性要求非常高。大模型虽在复杂任务上表现出色，但其黑盒性质可能导致难以解释模型的决策过程，这在一些金融决策场景中可能不被接受。对此，银行尝试通过加强与第三方风控科技平台的合作与交流，共同研发具有更好可解释性的风控模型。
呈现出智能化和协同化的发展趋势
总体来看，虽然布局情况不一，但当前模型应用已成共识，大模型在帮助金融机构提升风控“免疫力”方面仍值得期待。展望未来，随着金融科技的不断发展和创新，中小银行的风控体系被认为将呈现出更加智能化、协同化、全面化的发展趋势。
一方面，随着人工智能技术的不断突破和应用拓展，中小银行将能够构建更加精准、高效、智能的风控模型。这些模型将实时监测和分析客户的交易行为、信用状况等数据信息，并自动识别和评估潜在的风险隐患。同时，这些模型还将能够根据市场变化和客户需求进行动态调整和优化，以提供更加个性化、差异化的风控服务。
另一方面，中小银行还将加强与其他金融机构、科技公司等外部机构的合作与联动，共同构建一个协同作战、信息共享的风险防控网络。这个网络可以实现对风险的多维度、全方位监控和管理实盘配资排名，从而提高整个金融行业的风险防控能力和水平。
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