1. AI大模型在银行风控的应用背景
1.1 银行业风险管理的挑战
经济波动：全球经济的不确定性增加，导致金融市场波动加剧，银行需要更精准的风险评估工具来应对市场风险。
客群变化：随着客群的下沉，银行客户结构变得更加复杂，传统的风控模型难以适应新的客户需求和行为模式。
欺诈手段升级：黑灰产利用AI技术进行欺诈的手段不断升级，传统的风控模型在识别新型欺诈行为方面存在不足。
据《2023年商业银行风控趋势调研报告》显示，逾53%的受访银行机构人员认为未来零售信贷业务不良率将逐渐上升，因此采取相对审慎的态度。经济基本面波动、客群下沉、黑产加速利用AI开展欺诈攻击，是导致零售贷款不良率上升的三大因素。
1.2 AI大模型的技术优势
数据处理能力：AI大模型能够处理和分析海量的金融交易数据，提升风险评估的准确性和效率。
模型迭代优化：大模型通过不断迭代优化，能够适应市场变化和新的风险模式，增强风控模型的适应性和前瞻性。
多任务泛化能力：与传统AI模型相比，大模型在多个任务上的表现更佳，能够同时处理信用评估、欺诈检测等多个风控任务。
根据《2024年金融业生成式人工智能应用报告》，大模型驱动的新商业模式有望为金融业带来3万亿元规模的商业价值增量，其中风控是重要的应用领域之一。
1.3 政策与市场推动因素
政策支持：各国政府出台了一系列政策，鼓励金融机构采用新技术提升风险管理能力，特别是在金融科技领域。
市场需求：随着金融市场的发展和客户需求的变化，银行对高效、精准的风控解决方案的需求日益增长。
技术进步：AI和大数据技术的进步为大模型的发展提供了技术基础，使得大模型在风控领域的应用成为可能。
据《2023年商业银行风控趋势调研报告》，逾80%的受访银行看好AI大模型与风控场景的结合，其中44.7%的受访银行机构认为“大模型技术是AI技术高度成熟的表现，能显著改变银行风控模式和效率”。这表明政策和市场因素共同推动了AI大模型在银行风控中的应用。
2. AI大模型在银行风控的关键技术
2.1 机器学习与深度学习
机器学习（ML）和深度学习（DL）是AI大模型在银行风控中应用的核心技术。这些技术通过训练算法识别模式并进行预测，为银行提供了强大的风险识别和管理能力。
2.2 自然语言处理
文本分析能力：NLP技术能够分析金融文本数据，如客户反馈、社交媒体言论、新闻报道等，帮助银行监测市场情绪、识别潜在风险。例如，中国农业银行推出的ChatABC模型，利用NLP技术提升了智能客服的金融知识理解能力。
风险预警：NLP技术在风险预警方面也发挥着重要作用。通过情感分析和语义分析，银行能够及时发现服务中的问题并改进，提升整体服务质量。
2.3 知识图谱与大数据分析
知识图谱应用：知识图谱技术通过构建实体间的关系网络，帮助银行识别企业间的复杂关系、分析群体特征、进行风险预警与评估。例如，浙商银行利用知识图谱技术，实现了对客户准入、关联关系、客户画像、预警管理等风控环节的数据和技术支撑。
大数据分析：大数据分析技术使得银行能够从多维度、多角度对客户的行为进行分析，识别潜在的信用风险和欺诈行为。据《2024年金融业生成式人工智能应用报告》显示，大数据分析技术在银行风控中的应用，使得风险识别的准确率提升了约40%。
技术融合：将知识图谱与大数据分析技术相结合，可以进一步提升银行风控的智能化水平。例如，中国银行在探索大模型技术在内部知识服务、辅助编码等场景的应用，运用人工智能、大数据等信息技术提高信用风险评估能力。
3. AI大模型在银行风控的具体应用
3.1 信用风险评估与管理
信用评分模型优化：AI大模型通过分析客户的交易历史、还款行为和信用记录等数据，能够更准确地评估客户的信用风险。例如，招商银行利用AI大模型技术，将信用评分模型的KS值提升了25%，有效区分不同信用等级的客户。
贷后管理：AI大模型能够实时监控客户的信用变化，及时发现潜在的违约风险。
小微企业信贷：AI大模型通过分析小微企业的交易模式和行为特征，帮助银行更好地评估其信用风险。例如，网商银行通过AI大模型技术，将小微企业的信贷审批时间缩短了50%，同时降低了30%的不良贷款率。
3.2 欺诈检测与预防
实时交易监控：AI大模型能够实时分析交易数据，识别出异常交易模式，及时阻止欺诈行为。例如，中国建设银行利用AI大模型技术，成功拦截了超过7万笔可疑交易，涉及金额超过14亿元。
行为分析：AI大模型通过分析客户的历史行为和交易习惯，能够识别出与正常行为不符的模式，提示可能存在的欺诈风险。
黑灰产对抗：AI大模型通过学习黑灰产的欺诈模式，能够对抗新型欺诈攻击。例如，腾讯安全金融风控产品总经理陈波提到，通过大模型技术构建的“模型对抗”新型信贷风控体系，能够有效对抗黑灰产的新型欺诈攻击。
3.3 市场风险预测与响应
宏观经济分析：AI大模型通过分析宏观经济数据，预测市场趋势和潜在风险。例如，中国银行利用AI大模型技术，对全球经济形势进行分析，提前预警了多次市场风险事件。
利率和汇率风险管理：AI大模型能够预测利率和汇率的变动趋势，帮助银行进行风险对冲。
流动性风险评估：AI大模型通过分析银行的资金流动情况，评估流动性风险。例如，中国交通银行利用AI大模型技术，对流动性风险进行了更准确的评估，有效提升了资金管理的效率。
4. AI大模型在银行风控的实际案例分析
4.1 国内外银行的AI大模型应用实例
中国工商银行的全栈AI大模型技术体系：中国工商银行构建了全栈自主可控的千亿级AI大模型技术体系，该体系在人民银行《金融电子化》“2023年金融信息化10件大事”中位列榜首。这一技术体系通过深度融合机器学习与深度学习技术，显著提升了信用风险评估与管理能力，同时也在欺诈检测与预防方面发挥了重要作用。
中国农业银行的ChatABC模型：中国农业银行推出的ChatABC模型，利用自然语言处理技术提升了智能客服的金融知识理解能力，同时也在贷后管理和小微企业信贷领域发挥了积极作用。
中国银行的知识图谱应用：中国银行探索大模型技术在内部知识服务、辅助编码等场景的应用，通过构建知识图谱，提高了信用风险评估能力。
中国建设银行的“方舟计划”：中国建设银行启动的“方舟计划”深耕于计算机视觉、智能语音、自然语言处理等领域。
国外银行的应用实例：国外银行如Tonik银行在其移动应用中推出了生成式AI聊天机器人，减少了客户等待时间，提高了服务响应速度。ING银行联合麦肯锡打造了GenAI聊天机器人，为客户提供即时定制帮助，同时保持明确的安全边界以降低风险。
4.2 技术实施的效果与影响
风险评估能力提升：根据《2024年金融业生成式人工智能应用报告》，大模型技术的应用使得银行在信用评估中的准确率提高了20%以上，同时在欺诈检测准确率上提升了约40%。
操作效率增强：中国建设银行利用AI大模型技术，成功拦截了超过7万笔可疑交易，涉及金额超过14亿元，显著提高了交易监控的效率和准确性。
合规管理水平强化：邮储银行利用智能风控“智能审查助手”辅助法审工作合规，强化了合规管理水平。
市场风险预测与响应能力增强：中国银行利用AI大模型技术对全球经济形势进行分析，提前预警了多次市场风险事件，提升了市场风险预测与响应能力。
客户体验改善：通过AI大模型技术的应用，银行能够提供更加个性化和高效的客户服务，改善了客户体验，同时也提升了客户满意度。
5. 面临的挑战与对策
5.1 数据隐私与安全性问题
在AI大模型的应用过程中，数据隐私和安全性问题成为银行业最为关注的核心议题之一。随着大模型对数据的依赖性不断增强，如何在保护客户隐私的同时，充分利用数据进行风险管理，成为银行亟需解决的问题。
5.2 模型的可解释性与合规性
AI大模型的“黑箱”特性给模型的可解释性和合规性带来了挑战。银行需要确保模型的决策过程透明，以便监管机构和客户理解。
5.3 技术迭代与人才培养
随着AI大模型技术的快速发展，银行面临着技术迭代和人才培养的双重挑战。
