生成式AI在金融风控中的监管合规要求有哪些？

银行把生成式AI接入风控系统，真正难的往往不是“能不能生成一份风险摘要”，而是这份摘要能否被追溯、解释和审计。它可以帮助分析交易流水、行为特征与关联信息，也能辅助发现复杂的欺诈关系，但不宜直接替代信用评分、授信额度或其他关键决策。监管合规的核心，正是给模型划清边界：能辅助什么，不能决定什么，出了问题由谁负责。

先看模型是否可信

金融风控中的生成式AI不能只看回答是否流畅。更重要的是，输出是否与原始数据一致，是否混入了模型“编造”的内容，业务人员能否理解它的判断依据，以及模型面对不同数据分布时是否稳定。

公平性和隐私也不能被放到后面处理。模型可能对特定群体产生不公平偏差，生成内容还可能泄露客户敏感信息。因此，评估应覆盖模型全生命周期，而不是上线前做一次测试就结束。数据变化、模型调整和应用场景变化，都可能重新带来风险。

合规要嵌入项目过程

国内监管要求正在从原则性要求走向具体落地。金融机构需要关注金融监管总局发布的《关于银行业保险业人工智能安全开发应用的指导意见》，按照模型全生命周期建立安全管理机制。同时，金融行业使用生成式人工智能服务，还涉及备案和算法备案等要求。

这意味着，合规部门不应只在上线前“盖章”。项目启动时，就应同步审查数据来源、使用目的、算法透明度和应急安排。模型说明、评估报告、测试结果及调整记录，也应形成可审计的材料链条。

从边界清晰的场景开始

较稳妥的做法，是先把生成式AI放在风险提示、材料整理、关系分析等辅助环节，并与传统评分卡、可解释模型结合使用。随后开展小范围试点，用真实业务数据观察准确性、稳定性和异常情况，再决定是否扩大范围。

这里有一个常被忽略的问题：合规并不等于模型永远不出错，而是机构能够知道它何时可能出错、如何拦截错误，以及怎样留下责任和处理记录。生成式AI究竟应当承担多少风控判断，或许不只取决于技术能力，也取决于金融机构愿意为多大的不确定性建立控制机制。