Deepseek的橫空出世，迅速完成了一次深刻的AI全民普教育及�？梢苑浅？隙ǖ卣f(shuō)，2025年，注定是中國(guó)AI大模型的應(yīng)用落地爆發(fā)的元年。對(duì)于企業(yè)來(lái)說(shuō)，現(xiàn)在的問(wèn)題不再是“要不要引入大模型？”，而是“怎樣如何有效引入大模型？”。

　　中投顧問(wèn)推出的《2025-2029年中國(guó)未來(lái)產(chǎn)業(yè)之人工智能大模型行業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景剖析及投資機(jī)會(huì)研究報(bào)告》，就是回答各行業(yè)“如何有效引入大模型”的問(wèn)題。報(bào)告詳細(xì)介紹了金融、醫(yī)療、制造、教育、交通和零售等行業(yè)如何引入大模型的方法，并附有深度案例分析，是國(guó)內(nèi)首份關(guān)于大模型行業(yè)落地的深度報(bào)告。

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在金融行業(yè)的復(fù)雜生態(tài)體系中，操作風(fēng)險(xiǎn)如同隱匿在各個(gè)業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)的 “暗箭”，稍不留意就可能引發(fā)巨大損失。從交易員的違規(guī)操作、系統(tǒng)的技術(shù)故障，到流程管理的疏漏、外部欺詐的侵襲，操作風(fēng)險(xiǎn)的來(lái)源廣泛且形式多樣，時(shí)刻考驗(yàn)著金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)防控能力。隨著科技浪潮的洶涌推進(jìn)，人工智能大模型的崛起為金融行業(yè)操作風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的智能化轉(zhuǎn)型照亮了前行之路，開(kāi)啟了全新篇章。

一、傳統(tǒng)操作風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的困境剖析

傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)在操作風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方面，長(zhǎng)期依賴(lài)人工自查、內(nèi)部審計(jì)以及基于歷史經(jīng)驗(yàn)構(gòu)建的簡(jiǎn)單量化模型。這種模式存在諸多弊端，首先是數(shù)據(jù)收集與處理的低效性。人工收集操作風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)不僅耗時(shí)費(fèi)力，還容易出現(xiàn)遺漏與偏差。例如，在一家跨國(guó)銀行的眾多分支機(jī)構(gòu)中，依靠員工手動(dòng)填寫(xiě)操作風(fēng)險(xiǎn)事件報(bào)告，信息傳遞的延遲與失真使得總行難以及時(shí)、全面掌握各地風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)，往往在問(wèn)題爆發(fā)后才后知后覺(jué)。

其次，傳統(tǒng)量化模型對(duì)復(fù)雜業(yè)務(wù)場(chǎng)景的適應(yīng)性較差。金融業(yè)務(wù)不斷創(chuàng)新，新的金融產(chǎn)品、交易模式如雨后春筍般涌現(xiàn)，如近年來(lái)火爆的數(shù)字貨幣交易、跨境金融衍生品業(yè)務(wù)等。但基于歷史數(shù)據(jù)和常規(guī)業(yè)務(wù)流程設(shè)計(jì)的量化模型，無(wú)法精準(zhǔn)捕捉這些新興業(yè)務(wù)中的操作風(fēng)險(xiǎn)特征，導(dǎo)致風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估出現(xiàn) “真空地帶”，為潛在危機(jī)埋下伏筆。

再者，風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的滯后性是傳統(tǒng)評(píng)估方式的硬傷。由于缺乏實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)與智能分析能力，傳統(tǒng)模式通常只能在風(fēng)險(xiǎn)事件發(fā)生后，通過(guò)復(fù)盤(pán)分析來(lái)總結(jié)教訓(xùn)，難以在風(fēng)險(xiǎn)萌芽之初就敏銳察覺(jué)并發(fā)出預(yù)警。像 2012 年法國(guó)興業(yè)銀行的 “魔鬼交易員” 事件，交易員長(zhǎng)期違規(guī)操作，利用銀行內(nèi)控漏洞進(jìn)行巨額股指期貨投機(jī)，直至造成高達(dá) 49 億歐元的損失，銀行傳統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估體系才如夢(mèng)初醒，卻為時(shí)已晚。

二、人工智能大模型助力智能化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵路徑

全方位數(shù)據(jù)整合與智能分析

人工智能大模型具備超強(qiáng)的數(shù)據(jù)整合與處理能力，能夠打破金融機(jī)構(gòu)內(nèi)部的數(shù)據(jù)壁壘，將分散在各個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)、部門(mén)以及不同地域分支機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)匯聚一堂。這些數(shù)據(jù)涵蓋交易流水、員工操作日志、客戶(hù)信息、系統(tǒng)運(yùn)行參數(shù)等多個(gè)維度。以中國(guó)工商銀行運(yùn)用的大模型為例，通過(guò)對(duì)海量交易數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)采集與深度分析，模型可以精準(zhǔn)識(shí)別出異常交易模式。比如，當(dāng)發(fā)現(xiàn)某一賬戶(hù)在短時(shí)間內(nèi)頻繁進(jìn)行大額資金轉(zhuǎn)移，且資金流向與該賬戶(hù)歷史交易習(xí)慣不符，或涉及高風(fēng)險(xiǎn)地區(qū)的 IP 地址登錄交易時(shí)，大模型立即將其標(biāo)記為潛在操作風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)，為進(jìn)一步調(diào)查核實(shí)提供線索。

同時(shí)，大模型還能融合外部數(shù)據(jù)資源，如監(jiān)管政策動(dòng)態(tài)、行業(yè)輿情信息等，從宏觀層面把握操作風(fēng)險(xiǎn)的外部影響因素。例如，當(dāng)監(jiān)管部門(mén)出臺(tái)新的反洗錢(qián)法規(guī)時(shí)，大模型可迅速解析法規(guī)要點(diǎn)，并對(duì)照銀行內(nèi)部業(yè)務(wù)流程，提前預(yù)警可能存在的合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)，助力金融機(jī)構(gòu)及時(shí)調(diào)整業(yè)務(wù)操作規(guī)范，避免違規(guī)受罰。

實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與動(dòng)態(tài)預(yù)警機(jī)制構(gòu)建

借助先進(jìn)的算法架構(gòu)與強(qiáng)大的算力支持，大模型能夠?qū)�金融業(yè)務(wù)操作進(jìn)行實(shí)時(shí)、不間斷監(jiān)測(cè)。在證券交易場(chǎng)景中，每一筆訂單的下達(dá)、成交，以及交易員的賬戶(hù)操作行為，都在大模型的 “鷹眼” 監(jiān)控之下。一旦模型檢測(cè)到交易員存在諸如越權(quán)交易、頻繁撤單、與關(guān)聯(lián)賬戶(hù)異常對(duì)敲等違規(guī)操作跡象，或者系統(tǒng)出現(xiàn)交易延遲、數(shù)據(jù)傳輸中斷等技術(shù)故障風(fēng)險(xiǎn)，會(huì)立即觸發(fā)聲光警報(bào)，并通過(guò)短信、系統(tǒng)彈窗等多種方式向風(fēng)控部門(mén)、合規(guī)管理人員以及高層決策者實(shí)時(shí)推送預(yù)警信息，確保風(fēng)險(xiǎn)處置的及時(shí)性。

而且，大模型的預(yù)警并非靜態(tài)不變，而是隨著市場(chǎng)環(huán)境、業(yè)務(wù)流程調(diào)整以及風(fēng)險(xiǎn)特征演變進(jìn)行動(dòng)態(tài)優(yōu)化。例如，在股市大幅波動(dòng)期間，市場(chǎng)交易活躍度劇增，大模型會(huì)自動(dòng)調(diào)整風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)閾值，提高對(duì)異常交易行為的敏感度，防止因市場(chǎng)狂熱情緒引發(fā)的操作失控風(fēng)險(xiǎn)；反之，在市場(chǎng)低迷、交易清淡時(shí)，適度放寬部分低頻業(yè)務(wù)的監(jiān)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)，避免因過(guò)度預(yù)警而消耗不必要的風(fēng)控資源，實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)防控的精準(zhǔn)與高效平衡。

模擬預(yù)測(cè)與風(fēng)險(xiǎn)場(chǎng)景復(fù)原

人工智能大模型的深度學(xué)習(xí)能力使其能夠模擬各種復(fù)雜的操作風(fēng)險(xiǎn)場(chǎng)景，提前評(píng)估潛在風(fēng)險(xiǎn)損失。通過(guò)對(duì)海量歷史操作風(fēng)險(xiǎn)事件數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，模型可以構(gòu)建出高度仿真的風(fēng)險(xiǎn)場(chǎng)景模型。以保險(xiǎn)公司的理賠業(yè)務(wù)為例，大模型可以模擬不同欺詐手段下的理賠申請(qǐng)場(chǎng)景，如虛構(gòu)保險(xiǎn)事故、夸大損失程度、冒名頂替索賠等，分析每種場(chǎng)景下欺詐行為的特征規(guī)律，并據(jù)此制定針對(duì)性的風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別策略。

當(dāng)實(shí)際業(yè)務(wù)中出現(xiàn)疑似欺詐理賠案件時(shí)，大模型能夠迅速將當(dāng)前案件特征與模擬場(chǎng)景進(jìn)行比對(duì)匹配，精準(zhǔn)判斷欺詐可能性，并預(yù)估可能造成的賠付損失金額。同時(shí)，在風(fēng)險(xiǎn)事件發(fā)生后，大模型還能利用其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)回溯與場(chǎng)景復(fù)原能力，詳細(xì)還原事件發(fā)生的全過(guò)程，包括操作人員的每一步動(dòng)作、系統(tǒng)的響應(yīng)反饋、數(shù)據(jù)的流向變化等，為后續(xù)的責(zé)任認(rèn)定、流程優(yōu)化以及風(fēng)險(xiǎn)防控措施改進(jìn)提供詳實(shí)依據(jù)。

三、智能化轉(zhuǎn)型帶來(lái)的顯著成效

風(fēng)險(xiǎn)防控精度與效率的飛躍

大模型賦能下的操作風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估實(shí)現(xiàn)了從粗放式管理向精細(xì)化防控的轉(zhuǎn)變，風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別的精準(zhǔn)度大幅提升。以往容易被忽視的微小風(fēng)險(xiǎn)隱患，如今在大模型的 “顯微鏡” 下無(wú)所遁形。據(jù)統(tǒng)計(jì)，某大型商業(yè)銀行引入人工智能大模型進(jìn)行操作風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估后，風(fēng)險(xiǎn)事件的早期識(shí)別率提高了 35%，誤報(bào)率降低了 20%。同時(shí)，實(shí)時(shí)預(yù)警機(jī)制使得風(fēng)險(xiǎn)處置時(shí)間從原來(lái)的平均數(shù)小時(shí)縮短至幾分鐘，極大地降低了風(fēng)險(xiǎn)損失擴(kuò)大的可能性，有效保障了金融機(jī)構(gòu)的穩(wěn)健運(yùn)營(yíng)。

優(yōu)化業(yè)務(wù)流程與資源配置

通過(guò)對(duì)操作風(fēng)險(xiǎn)的深度洞察，金融機(jī)構(gòu)能夠精準(zhǔn)定位業(yè)務(wù)流程中的薄弱環(huán)節(jié)，有針對(duì)性地進(jìn)行優(yōu)化改進(jìn)。例如，在銀行信貸審批流程中，大模型發(fā)現(xiàn)部分環(huán)節(jié)因人工審核標(biāo)準(zhǔn)不一致、信息重復(fù)錄入等問(wèn)題導(dǎo)致操作風(fēng)險(xiǎn)較高且效率低下。銀行據(jù)此對(duì)審批流程進(jìn)行再造，引入自動(dòng)化審核系統(tǒng)，統(tǒng)一審核標(biāo)準(zhǔn)，實(shí)現(xiàn)信息共享復(fù)用，不僅降低了操作風(fēng)險(xiǎn)，還使信貸審批周期縮短了 30%，釋放出更多人力、物力資源，投入到更具價(jià)值創(chuàng)造潛力的業(yè)務(wù)領(lǐng)域，實(shí)現(xiàn)資源的優(yōu)化配置。

提升金融機(jī)構(gòu)合規(guī)競(jìng)爭(zhēng)力

在強(qiáng)監(jiān)管時(shí)代，金融機(jī)構(gòu)的合規(guī)經(jīng)營(yíng)能力成為核心競(jìng)爭(zhēng)力之一。人工智能大模型助力金融機(jī)構(gòu)提前預(yù)判、主動(dòng)規(guī)避操作風(fēng)險(xiǎn)，確保各項(xiàng)業(yè)務(wù)嚴(yán)格符合監(jiān)管要求。以反洗錢(qián)合規(guī)為例，大模型實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)資金交易，精準(zhǔn)識(shí)別可疑交易模式，幫助金融機(jī)構(gòu)及時(shí)向監(jiān)管部門(mén)報(bào)送可疑交易報(bào)告，有效履行反洗錢(qián)義務(wù)。這不僅避免了因違規(guī)而面臨的巨額罰款、聲譽(yù)受損等后果，還贏得了監(jiān)管部門(mén)的信任與認(rèn)可，為金融機(jī)構(gòu)拓展業(yè)務(wù)、創(chuàng)新發(fā)展?fàn)I造了良好的合規(guī)環(huán)境。

四、前行中的挑戰(zhàn)與應(yīng)對(duì)策略

數(shù)據(jù)質(zhì)量與隱私保護(hù)的雙重難題

高質(zhì)量的數(shù)據(jù)是大模型發(fā)揮功效的基石，但金融數(shù)據(jù)往往存在質(zhì)量參差不齊、數(shù)據(jù)缺失、錯(cuò)誤標(biāo)注等問(wèn)題，嚴(yán)重影響模型訓(xùn)練效果。同時(shí)，金融數(shù)據(jù)包含大量客戶(hù)敏感信息、商業(yè)機(jī)密，數(shù)據(jù)隱私保護(hù)至關(guān)重要。為攻克這一雙重難題，金融機(jī)構(gòu)一方面需建立完備的數(shù)據(jù)治理體系，投入專(zhuān)業(yè)人力、物力對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、校驗(yàn)、去噪，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、完整性與一致性；另一方面，強(qiáng)化數(shù)據(jù)隱私保護(hù)技術(shù)研發(fā)與應(yīng)用，采用聯(lián)邦學(xué)習(xí)、同態(tài)加密等前沿技術(shù)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)在 “可用不可見(jiàn)” 狀態(tài)下的協(xié)同訓(xùn)練與分析，在充分挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值的同時(shí)，嚴(yán)守?cái)?shù)據(jù)安全底線。

模型可解釋性與監(jiān)管適配性挑戰(zhàn)

人工智能大模型的內(nèi)部決策機(jī)制復(fù)雜，如同 “黑箱”，難以直觀解釋風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果的依據(jù)，這與金融監(jiān)管要求的透明度、可解釋性原則存在沖突。監(jiān)管部門(mén)擔(dān)心無(wú)法有效監(jiān)管模型潛在的算法偏見(jiàn)、錯(cuò)誤決策等風(fēng)險(xiǎn)，對(duì)金融穩(wěn)定造成威脅。對(duì)此，金融機(jī)構(gòu)需攜手科研團(tuán)隊(duì)，研發(fā)可視化工具與解釋性算法，將大模型的決策邏輯以通俗易懂的方式呈現(xiàn)出來(lái)，如展示影響操作風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的關(guān)鍵因素及其權(quán)重分布，便于監(jiān)管部門(mén)審查與理解。同時(shí)，積極參與監(jiān)管規(guī)則制定研討，主動(dòng)向監(jiān)管部門(mén)匯報(bào)大模型應(yīng)用進(jìn)展與成效，確保模型應(yīng)用與監(jiān)管要求無(wú)縫對(duì)接，合規(guī)有序推進(jìn)。

復(fù)合型人才短缺瓶頸

操作風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的智能化轉(zhuǎn)型需要既懂金融業(yè)務(wù)流程、風(fēng)險(xiǎn)管理知識(shí)，又精通人工智能技術(shù)、大數(shù)據(jù)分析的復(fù)合型人才，然而當(dāng)前這類(lèi)人才在市場(chǎng)上供不應(yīng)求。金融機(jī)構(gòu)應(yīng)多管齊下解決人才困境，一方面加強(qiáng)內(nèi)部人才培養(yǎng)，制定系統(tǒng)的培訓(xùn)計(jì)劃，為員工提供涵蓋金融科技前沿知識(shí)、實(shí)操技能的培訓(xùn)課程，鼓勵(lì)員工跨部門(mén)輪崗交流，培養(yǎng)復(fù)合型業(yè)務(wù)能力；另一方面，加大外部人才引進(jìn)力度，提供具有競(jìng)爭(zhēng)力的薪酬待遇、良好的職業(yè)發(fā)展空間，吸引人工智能、數(shù)據(jù)科學(xué)等領(lǐng)域的高端人才加入，為智能化轉(zhuǎn)型注入源源不斷的智力支持。

五、展望未來(lái)：智能領(lǐng)航，開(kāi)啟操作風(fēng)險(xiǎn)防控新紀(jì)元

展望未來(lái)，人工智能大模型在金融行業(yè)操作風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估領(lǐng)域?qū)⒊掷m(xù)釋放強(qiáng)大能量，引領(lǐng)行業(yè)邁向全新高度。隨著技術(shù)的迭代升級(jí)，大模型將具備更強(qiáng)的自適應(yīng)學(xué)習(xí)能力，能夠自動(dòng)根據(jù)金融業(yè)務(wù)創(chuàng)新、市場(chǎng)環(huán)境變化以及監(jiān)管政策調(diào)整，實(shí)時(shí)優(yōu)化風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型與策略，實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)防控的動(dòng)態(tài)最優(yōu)。

同時(shí)，跨行業(yè)、跨領(lǐng)域的數(shù)據(jù)融合趨勢(shì)將進(jìn)一步深化。金融機(jī)構(gòu)將與科技、電商、物流等行業(yè)建立更緊密的數(shù)據(jù)共享合作機(jī)制，借助大模型整合多元數(shù)據(jù)資源，挖掘更多隱藏在復(fù)雜業(yè)務(wù)關(guān)聯(lián)背后的操作風(fēng)險(xiǎn)線索，拓展風(fēng)險(xiǎn)防控視野，打造全方位、立體化的操作風(fēng)險(xiǎn)防控體系。

此外，監(jiān)管科技將與人工智能大模型協(xié)同共進(jìn)。監(jiān)管部門(mén)將充分利用大模型技術(shù)提升監(jiān)管效能，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)金融機(jī)構(gòu)操作風(fēng)險(xiǎn)狀況，制定更加智能、精準(zhǔn)的監(jiān)管規(guī)則。金融機(jī)構(gòu)也將在監(jiān)管科技的引導(dǎo)下，合規(guī)運(yùn)用大模型，不斷創(chuàng)新操作風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與防控手段，共同為金融行業(yè)的穩(wěn)健、可持續(xù)發(fā)展保駕護(hù)航，開(kāi)啟操作風(fēng)險(xiǎn)防控的新紀(jì)元。

總之，人工智能大模型正驅(qū)動(dòng)著金融行業(yè)操作風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的智能化轉(zhuǎn)型，盡管征程中荊棘叢生，但只要金融機(jī)構(gòu)、科技企業(yè)、監(jiān)管部門(mén)攜手共進(jìn)，必將跨越重重障礙，迎來(lái)金融操作風(fēng)險(xiǎn)防控的全新春天。