摘要：全球银行业信贷规模扩张伴随风险复杂化，传统监管模式已显疲态，而生成式AI凭借数据驱动的场景模拟与预测能力，正重塑信贷风险监管范式。本文系统梳理其在信贷风险管理中的创新应用，剖析数据安全、算法治理等核心挑战，并从技术融合、制度创新与生态构建等多个维度提出应对策略

摘要

01 行业背景与实践综述

国际货币基金组织（IMF）2024年报告显示，全球各大经济体不良贷款率均有不同幅度的同比提升，信贷风险呈现出传导速度快、隐蔽性强的特征[1]。传统监管依赖历史数据与专家经验，在识别新型风险如供应链金融风险等时存在显著滞后性。

但同时，生成式AI的技术突破为监管革新带来可能。从Transformer架构的语义理解能力，到扩散模型的时序预测优势，该技术实现了从“数据拟合”到“场景生成”的跨越。有研究显示，利用自然语言处理和机器学习技术从非结构化文本中提取有效信息，准确率可达 92.7%，精确率达 93.6%，识别效果大大优于传统的大数据分析算法，能够为监管决策提供更立体的风险图谱[2]。

生成式AI凭借强大的数据分析与处理能力，在银行信贷风险监管中有着巨大应用潜力。如可利用机器学习算法综合分析客户多方面数据，实现更精准的信用风险评估及违约概率预测。银行可以通过生成式AI技术构建风险评估模型，降低信用风险损失。同时，银行能利用生成式AI技术，实时监测分析市场数据，预测走势与价格波动，辅助投资决策。操作风险管理上，通过对操作风险事件数据分析识别潜在风险点。在合规方面，能实时监测业务活动发现违规行为，自动生成合规报告。国内外多家大型银行已加大金融科技投入，将生成式AI应用于授信审批、财务分析等场景[3]。

02 生成式AI的创新应用场景

当前技术背景下，生成式AI展现出强大的应用，已经初步在多个领域开始发挥作用。在金融信贷风险模拟场景中，GANs通过生成器与判别器的对抗博弈，能够模拟出贴近现实的风险演变情况，为银行提供风险压力测试和前瞻性决策支持。VAE利用概率模型，能对信贷数据进行重构和生成，挖掘数据背后隐藏的风险特征。在数据处理方面，扩散模型可对银行内部的非结构化数据，如信贷合同文本、贷后管理报告等，以及外部的市场新闻、社交媒体舆情等进行深度分析，通过逐步去噪的过程提取关键信息，挖掘潜在风险因素，生成更精准的信贷风险评估报告。大语言模型凭借强大的自然语言处理能力，能够对海量文本数据进行理解、分析和总结，辅助监管决策。

管理层面，通过分析现行银行信贷风险监管规则与生成式AI应用的适配性，可以找出存在的监管空白和冲突点，为监管部门制定针对性的政策提供建议。研究如何建立基于生成式AI的监管科技平台，实现监管机构与银行之间的数据共享与协同监管，提高监管效率和效果。探索利用生成式AI技术优化监管合规流程，通过自动生成合规报告、模拟合规检查场景等方式，帮助银行更好地满足监管要求，降低合规成本。

目前，我国六大行在生成式AI的相关运用中有所进展。中国工商银行率先建成全栈自主可控的千亿级AI大模型技术体系，其AI大模型建设成果获评中国人民银行《金融电子化》“2023年金融信息化10件大事”榜首。中国农业银行已发布了金融AI大模型应用ChatABC，中国建设银行发布利率大模型“方舟计划”辅助决策，中国交通银行强调深化“构建内嵌风控要素的生成式AI框架”，中国邮政储蓄银行打造了融合大模型技术的“邮储大脑”。其他股份行和大型地方银行也已加速布局生成式AI技术，生成式AI正逐步成为银行发展的第二赛点。

03 核心挑战与技术瓶颈

在生成式AI深度渗透银行信贷风险监管的转型浪潮中，多重核心挑战与技术瓶颈正形成系统性制约，成为行业突破的关键障碍。

数据安全与隐私保护领域的矛盾尤为尖锐。信贷业务链条中沉淀的客户信息不仅包含身份、资产等结构化数据，更涉及交易习惯、企业经营细节等非结构化敏感内容。IBM与波耐蒙研究所联合发布的《2024年数据泄露成本报告》[4]的数据显示，数据泄露的平均成本已达到488万美元，较2023年增长10%，已经创下了新冠疫情以来的最大增幅。尽管联邦学习、差分隐私等技术通过“数据可用不可见”的架构提供解决方案，但实际落地中仍面临跨机构协作的信任壁垒——银行、征信机构、科技公司间的数据权属争议频发；同时分布式训练也必然会导致算力成本攀升，例如联邦学习架构下的算力消耗相比于集中式训练会增加3-5倍，这也使得中小金融机构难以负担技术部署成本。

算法可靠性与可解释性则构成了监管信任危机的核心。深度生成模型如Transformer、扩散模型的复杂神经网络结构，形成天然的“决策黑箱”。某头部股份行在2023年压力测试中发现，其部署的生成式风险评估模型在模拟GDP增速低于3%的极端场景时，违约概率预测偏差率高达42%，暴露出算法对低频高损事件的识别缺陷。尽管可解释AI（XAI）技术取得阶段性进展，如SHAP值、LIME等局部解释工具已在信贷审批中应用，但面对监管机构要求的“全局可追溯性”——即需完整还原模型从数据输入到风险评级的决策路径，现有技术仍难以满足。

制度适配滞后性加剧技术应用矛盾。现行巴塞尔协议Ⅲ框架对生成式AI模型的验证机制存在显著空白，既未规定模型训练数据的质量标准，也缺乏算法迭代的监管流程规范。跨境监管协作层面，不同司法辖区对数据本地化存储、算法备案要求差异巨大：欧盟《AI法案》要求高风险AI系统强制公示技术文档[5]，而美国CFTC仍未明确生成式模型的监管归属。这种制度碎片化可能会导致"监管科技悖论"，一些国际性的银行部署的AI风控系统因需同时满足中美欧等多地监管合规要求，每年就要额外产生巨额的审计、整改成本。新兴技术与传统监管框架的结构性冲突，正迫使金融机构在创新效率与合规成本间艰难平衡。

04 应对策略与发展路径

技术融合创新需聚焦隐私计算与可信AI架构。一方面，采用同态加密与安全多方计算（MPC）技术，构建分布式训练框架，确保数据全生命周期安全；另一方面，开发“模型水印”“对抗样本检测”技术提升算法鲁棒性，并结合知识图谱实现决策逻辑可视化。

制度协同演进要求建立动态监管框架。需制定AI模型全生命周期管理规范，强制模型备案、定期审计与压力测试，并推动G20转型金融框架下的跨境数据治理协议，统一生成式AI监管沙盒规则。

生态共建与人才培育是长期发展基石。政府、企业、高校、科研机构等可以开展多方协作。高校可以开设金融科技的交叉学科项目，企业与科研机构共建监管AI实验室；同时由央行牵头成立行业联盟，共享风险案例库与模型评估标准。

05 未来趋势与研究展望

生成式AI与物联网、卫星遥感技术的融合将开启“物理世界-数字世界”联动的监管新时代。例如，通过卫星图像分析企业厂房空置率，结合交易数据预测违约概率。

未来研究需关注量子计算对模型训练效率的颠覆、其在绿色金融风险评估中的应用，以及伦理框架与技术创新的动态平衡。

参考文献：

[1]https://pic.bankofchina.com/bocappd/rareport/202503/P020250327352816183898.pdf。全球银行业展望报告（2025年第二季度），中国银行研究院，2025年3月27日。

[2]https://cloud.tencent.com/developer/news/288255

[3]https://www.shaqiu.cn/article/Qe509jXkVGBb

[4]https://m.vzkoo.com/read/2025041038b8221233fde9f005075eea.html

[5]https://www.aiact-info.eu/

选题小组：金融科技与财富管理选题小组A组

整 理 人：闫泰宁

监 制：魏唯

指导老师：赵宣凯

来源：IMI财经观察