在人工智能与大数据技术深度融合的背景下，金融行业正经历前所未有的数字化转型。银行业作为技术应用的前沿领域，通过引入人工智能大模型技术重构风险管理框架，不仅提升了风险防控效率，更推动了业务模式从经验驱动向数据智能驱动的跨越式发展。本文基于国内银行业实践案例，系统梳理大模型在风险管理中的应用路径、核心价值及实践挑战。
当前，以DeepSeek为代表的开源大模型凭借低成本、高性能优势，正在银行业掀起部署热潮。据统计，全国已有30余家金融机构完成大模型引入，覆盖国有大行、股份制银行及城商行等各类主体。大型银行依托技术优势构建"大模型+小模型"协同体系，形成覆盖信贷审批、市场监测、运营优化等场景的智能中枢；中小银行则通过本地化部署或第三方合作实现技术追赶，重点在智能客服、报告生成等基础领域开展应用。
在风险管理领域，大模型展现出颠覆性潜力。其核心优势体现在四个维度：其一，通过多源异构数据融合分析，可构建包含结构化业务数据、非结构化文本图像的立体风险视图，提升风险识别的全面性；其二，基于实时数据流处理能力，将风险监测从"事后报告"升级为"秒级响应"，有效控制风险扩散；其三，借助深度学习算法实现风险特征自动提取，使风险评估从经验判断转向量化测算；其四，通过持续自我优化机制，确保风险模型与市场动态保持同步。
具体应用场景已覆盖四大风险类型。在信用风险管理方面，大模型可整合企业财报、交易流水、社交媒体行为等200余项数据维度，构建动态信用画像，预警准确率较传统模型提升35%。市场风险监测中，通过实时追踪利率、汇率波动，结合历史数据建模，可提前48小时预测价格波动趋势。操作风险防控领域，系统可自动识别交易异常模式，2023年某股份制银行应用后成功拦截欺诈交易127起。合规管理方面，大模型可自动解析监管政策文件，将合规条款转化为可执行标准，新规适配周期从7天缩短至2小时。
尽管前景广阔，实际应用仍面临多重挑战。技术层面，"模型幻觉"问题导致输出结果存在5%-8%的偏差率，需建立人工复核机制；算法"黑箱"特性与监管透明性要求存在冲突，风险溯源难度较大。数据层面，银行数据存在30%以上的不完整率，直接影响模型训练效果。安全层面，数据泄露风险较传统系统提升2.3倍，需构建涵盖采集、传输、存储的全链条防护体系。开源框架存在的安全漏洞可能引发系统性风险。
针对上述挑战，行业正在探索系统化解决方案。技术架构上，采用"通用大模型+垂直领域小模型"的混合架构，在保证效率的同时提升专业度。实施路径方面，建议按照"辅助决策-部分替代-全面赋能"的三阶段推进，优先在风险报告生成、知识检索等低风险场景落地。管理机制上，需建立跨部门协作体系，由业务部门提出需求、数据部门治理资源、技术部门开发模型，形成闭环管理。安全合规方面，应构建覆盖数据分类、访问控制、加密传输的三级防护体系，定期开展渗透测试和安全审计。
