生成式人工智能與銀行業變革：典型事實、實踐問題與破局之策*
——以ChatGPT為例

申 么，申明浩，2，丁子家，吳 非

（1.廣東外語外貿大學經濟貿易學院，廣東 廣州 510006；2.廣東外語外貿大學粵港澳大灣區研究院，廣東 廣州 510006；3.廣東金融學院，廣東 廣州 510521）

一、引言

近年來，新一輪科技革命和產業變革不斷深入推進，先進技術的崛起正成為推動經濟高質量發展的核心引擎。2022年11月，美國OpenAI開發推出一款大型預訓練①預訓練模型基于遷移學習的思想，首先在數據量龐大的公開數據集上訓練基于深度神經網絡的 AI 模型，然后將其遷移到目標場景中，通過目標場景中的小數據集進行微調，使模型達到需要的性能。自然語言生產模型②自然語言生產是人工智能領域探索人類語言的前沿領域，其編碼階段對應于大腦的語言編碼過程，是一種將語言編碼成可理解、可存儲形式的過程。，并將其命名為ChatGPT（Chat Generative Pre-trained Transformer，聊天生成式預訓練轉換器）。這是一個基于生成式人工智能（Generative AI）的現象級產品。生成式人工智能是一種基于算法、模型、規則生成文本、圖片、聲音、視頻、代碼等內容的技術。有別于傳統“分析式AI”（Analytical AI）專注于海量數據的分析判斷以輔助決策，生成式人工智能接受了廣泛的語言任務訓練，在翻譯、寫作、總結、問答、文本等方面展現出卓越效能，其不僅具備輔助決策功能，還能夠從更高維度進行演繹生成，突破傳統AI創造性停滯的桎梏，擁有人類乃至超越人類響應的能力（朱光輝和王喜文，2023）。生成式人工智能概念特征如圖1所示。

圖1 生成式人工智能概念特征——以ChatGPT為例

憑借著卓越的自然語言處理和深度學習能力，生成式人工智能將與各行各業的生產經營和管理實踐逐漸實現深度融合。其中，銀行業作為典型的技術密集型行業，也受其浪潮的影響（余明桂等，2022）。當前，中國銀行業正處于數字化轉型和業務模式創新的關鍵階段，為更好賦能金融供給側結構性改革，增強金融服務實體經濟能力，推動銀行業機構的智能化變革勢在必行。以ChatGPT為代表的生成式人工智能應用在客戶服務、業務流程和風險控制等方面發揮著日益重要的作用（汪壽陽等，2023）。以客戶服務為例，生成式人工智能通過自然語言處理技術實現智能客服，為客戶提供更高效、個性化的服務體驗。在業務流程方面，生成式人工智能實現了報表自動生成、預警系統管控等功能，進一步提升銀行運營效率。此外，生成式人工智能還在風險控制領域發揮著重要作用，輔助信用評級、反洗錢監測等，有效提升了風險管理的水平。不難發現，生成式人工智能在客戶服務、業務流程、風險控制和產品創新等領域為銀行提供了有力支持，與銀行業轉型變革的內在需求相得益彰（宋信強等，2023）。如何推動前沿數字技術與銀行業變革有效融合，是擺在業界、學界和金融管理部門面前的重要課題。

從國家規劃和政策導向來看，生成式人工智能的應用能夠更好賦能經濟高質量發展。黨的二十大報告指出，要加快發展數字經濟，促進數字經濟和實體經濟深度融合?！吨腥A人民共和國國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和2035年遠景目標綱要》提出，要穩妥發展金融科技，加快金融機構數字化轉型。上述規劃和政策導向為銀行業引入先進人工智能技術指明了方向。然而需要重視的問題是，盡管生成式人工智能為銀行業帶來了巨大機遇，但也伴隨著一些新的風險挑戰。在這一進程中，需要充分發揮生成式人工智能技術的優勢，同時審慎應對其潛在風險，以確保其在金融業的應用能夠穩健、持續地促進行業的變革與發展。因此，有必要深入研究生成式人工智能技術（如ChatGPT）在銀行業中的應用特點、效果及可能引發的問題，提出有針對性的優化方案，以推動銀行業高質量變革。開展這方面的研究不僅在理論上具有重要價值，也將在實踐層面上起到關鍵作用。

二、生成式人工智能賦能銀行業變革發展的典型事實

（一）智能交互：拓展多元化金融需求，實現智能滿足

作為具備強大自然語言處理能力的人工智能工具，生成式人工智能在個性化交互方面展現出顯著的優勢。以ChatGPT為例，其智能客服能夠涵蓋客戶咨詢的完整流程，包括了解用戶需求、提出綜合性建議，以及獲取用戶反饋等步驟。在了解用戶需求的階段，ChatGPT能夠針對不同的用戶類型，運用不同的措辭，通過對話式交互進行多輪深入探討，全面掌握用戶的年齡、婚姻狀況、職業背景、資產狀況、風險偏好等諸多個人信息（Rathore，2023），甚至可以形成每個用戶專屬的“數字分身”③數字分身（Digital Twin）是指利用數據技術對現實世界中的對象或系統進行數字化、可視化的一個數字表征。在ChatGPT個性化服務場景中，通過ChatGPT長期與單個用戶的互動交流，它可以收集和學習該用戶在不同場景下的言行氣質、興趣取向、思維模式等方面的特征數據。這些特征數據通過AI模型的訓練與優化，整合形成一個該用戶在數字空間中的個體“影子”——“數字分身”。ChatGPT運用這一“影子”實現更精準的個性分析和服務。。上述優勢使生成式人工智能實現了從外在屬性到內在思維的全面優化，精準服務于每個用戶的個性化需求，給用戶體驗帶來質的飛躍，這將成為個性化金融服務的一大發展趨勢。

相較于傳統的問卷調查或客戶的主動咨詢服務方式，生成式人工智能可以實現24小時在線服務。生成式人工智能不僅能夠快捷地回答客戶關于融資和理財方面的疑慮，還能夠根據用戶的個人特征，提出量身定制的理財方案。生成式人工智能提出建議時，不僅會綜合考慮用戶的需求，還會結合用戶的資產狀況、風險承受能力和過往投資經驗等，對不同選項進行引導和解釋。這種個性化定制和靈活變通的服務模式，將大幅度地提升客戶的體驗、增加客戶黏性。此外，生成式人工智能與客戶的對話是一個長期互動的過程：它不僅能夠理解用戶當次提出的問題，還能夠分析用戶過去提問的總體特征，以此為基礎提供更符合客戶需求的建議（郭維等，2023）。

與人工客服不同，生成式人工智能擁有自動學習和持續優化的能力，可以主動獲取用戶的反饋，判斷用戶對當前服務的滿意程度，從而不斷優化服務流程和內容（George和George，2023）。盡管生成式人工智能的語言表達能力可能不及人工客服豐富多彩，但其持續24小時不間斷、更高強度的個性化服務能力，能夠為客戶帶來更為便捷的體驗。這不僅能夠增進客戶的忠誠度，也將為銀行帶來可觀的商業價值。

（二）數據智能：提升決策支持水平，助力數據驅動銀行業

作為融合了大數據和人工智能最新成果的產物，生成式人工智能通過對海量互聯網數據、監管報告以及宏觀經濟指標等數字信息的學習與吸收，表現出卓越的數據驅動能力，為銀行業開拓了新的決策支持通道。生成式人工智能能夠對海量客戶交易數據和交易行為進行深入學習，借助對客戶特征偏好的深度挖掘，塑造個性化且多維的數字畫像，這不僅有利于銀行更準確地理解客戶需求、更精準地提供建議（王潤華，2023），同時能夠針對潛在客戶開展精準營銷。尤其是，生成式人工智能也具備對宏觀經濟數據的深度分析能力，可以追蹤并學習近期重要的經濟政策文件、央行公告等宏觀政策面變化，分析其對產業運行的影響。通過深度分析海量結構化和非結構化數據，生成式人工智能能夠幫助銀行進行全面且準確的市場洞察，為銀行決策提供充分依據（Dwivedi等，2023）。此外，生成式人工智能還可以對股票市場、債券市場和外匯市場中的重要利好和利空消息進行跟蹤學習，預測并分析這些市場的短期波動趨勢，為投資決策提供指引。綜合上述分析不難發現，生成式人工智能的數據驅動能力為銀行決策提供了可靠支持，在銀行業變革發展的道路上扮演著至關重要的角色。

（三）個性化金融：定制設計與風險管理，鑄就精準金融服務

生成式人工智能借助大數據和深度學習分析能力，為銀行的決策制定提供了前所未有的數據驅動支持，對銀行個性化服務和風險評估等方面產生了重要影響。在個性化服務方面，通過學習客戶過往的賬戶流水數據，如交易記錄、消費模式、資產狀況等，生成式人工智能可對每位客戶進行全面而細致的剖析，構建獨特的客戶畫像。這不僅能夠協助銀行更精準地洞悉客戶需求，也為量身打造個性化金融方案提供有力支持。在風險評估方面，生成式人工智能的應用潛力巨大。通過學習與分析企業客戶的財務報告及其他公開信息，生成式人工智能為銀行提供了全面而詳實的企業客戶信用風險評估依據（Cascella等，2023）。與傳統依靠的人工主觀判斷不同，生成式人工智能所采用的數據驅動評估模式更具客觀性。在自動分析財務指標的層面上，生成式人工智能能夠評估企業的應收賬款質量、現金流狀況等關鍵元素。同時，通過檢索企業近年的財務報告與媒體報道，生成式人工智能還能檢測企業是否涉及財務造假、欺詐等不良情形，這些可作為企業客戶信用評級的重要參考指標。此外，在地理空間大數據能力不斷增強的背景下，生成式人工智能未來還將為區域銀行業務提供更具指導性的決策支持。

（四）技術與管理創新：人工智能引領銀行業技術與管理風潮

在數字化潮流不斷顛覆傳統金融格局的大背景下，生成式人工智能的智能分析與應用在金融行業的技術與管理創新中也發揮了至關重要的作用。一是，生成式人工智能憑借其對海量數據的駕馭能力，有助于銀行構建全面和精準的內部管理指標體系。透過對銀行各項業務和風險控制數據的深入學習和分析，生成式人工智能可以提取出關鍵的績效衡量指標（KPI），如業務部門的運營效率、客戶滿意度、不同業務線的收入貢獻率、不同區域的業務規模等。這些定量的關鍵指標為銀行內部部門之間的合作與協調提供了更為明確的基礎，為銀行管理層的決策提供了科學的依據，也使銀行不同部門在任務分配上更加高效、協同。二是，生成式人工智能夠挖掘銀行業務流程中的潛在知識要點，并從中整理出最佳實踐。例如，它能夠總結出不同業務線處理客戶投訴的標準流程，為新員工培訓提供參考。生成式人工智能還能夠根據員工的反饋不斷地完善內部規章制度，實現管理制度的不斷優化。三是，隨著區塊鏈和移動互聯網等新一代信息技術的發展，生成式人工智能有望成為推動金融管理模式轉型的強大引擎（宋良榮和李佳男，2022）。以區塊鏈技術為例，通過ChatGPT等生成式人工智能實現的交易智能自動化有助于促進銀行間資金結算和清算流程的升級。此外，以ChatGPT為代表的生成式人工智能還可以協助推動分布式賬本與聊天機器人的結合，創新銀行管理模式，實現分散記錄的統一管理，從而有效提高銀行管理效率（楊曦和劉鑫，2018）。生成式人工智能賦能銀行業變革的典型路徑如圖2所示。

圖2 生成式人工智能賦能銀行業變革的典型路徑

三、生成式人工智能發展情境下中國銀行業變革面臨的風險挑戰

（一）技術安全風險

在數字時代，生成式人工智能等大型自然語言處理模型所帶來的技術安全風險凸顯。數據泄露方面，人工智能技術應用必然會涉及到大量數據的采集和處理，在這個過程中可能會發生較為嚴重的數據泄露事件，隨之而來的“次級攻擊”將使更多用戶陷入經濟損失的境地（Dash和Sharma，2023）。毫無疑問，銀行機構作為金融信息數據處理中樞，數據的泄露也將引發客戶對銀行信任的動搖，導致客戶解約或轉向他行。如此，銀行業務和客戶保留能力都將受到沖擊，這種負面風險甚至會蔓延至整個社會（鄧建鵬和朱懌成，2023）。更不用說，前沿數字技術應用在實踐中存在著大量隱蔽的信息操縱行為，技術“向善”問題仍舊是橫亙在生成式人工智能技術應用面前的重大難題。

除了技術“向善”的安全性問題，生成式人工智能創新應用也有可能落入“低水平均衡”技術同質化的陷阱。作為一種基于機器學習算法訓練出的智能客服系統，其提供的答復難免會呈現一定的通用化和標準化特征。這意味著生成式人工智能的回答往往偏向常規與從眾，導致各家銀行的服務呈現出相似的模式，加劇了銀行業務同質化的趨勢?？蛻綦y以真正享受到個性化的特色金融服務，進而對銀行的競爭力和客戶滿意度構成威脅。

客觀來看，技術同質化造成的多元化福利損失可歸結為效率偏低。但實踐中，這種同質化的生成式人工智能技術還可能造成更為顯著的沖擊，如為風險事件快速傳播提供了技術渠道。傳統上，銀行業通過地域布局來降低風險，即便在某一地區發生了風險事件，也不易傳播至其他地區。然而，如果全部采用生成式人工智能技術，某一類業務問題在全國范圍內迅速傳播的可能性將會增加。這對銀行的風險管理提出更高要求，因為風險事件的范圍更廣，處理難度和成本也將顯著上升。特別是在金融體系中，即便是起始發生小規模的風險事件，如果影響快速傳播，仍可能對整個系統造成連鎖反應，形成顯著的“風險共振”效應，加大金融體系的系統性風險管控壓力（趙建和王靜嫻，2022）。

（二）成本衍生風險

面對生成式人工智能技術的高昂成本和應用難題，中小銀行面臨的挑戰不僅僅在于經濟負擔，更在于如何實現創新成本和效益的平衡。第一，生成式人工智能的單次訓練費用高昂，對不少中小銀行而言幾乎是無法承受的負擔。以ChatGPT為例，ChatGPT-3的單次訓練成本在140萬美元左右，更大規模的訓練成本范圍為200萬～1200萬美元。據估計，一次訓練可能需要耗費數百萬千瓦時的電力，成本高達數十萬美元。在大規模的訓練中，如果使用了更多的GPU和更多的計算資源，那么成本可能會更高?，F階段金融科技領域的競爭激烈，銀行需要在技術創新上不斷投入，這種高昂的初始投資可能導致資源短缺，影響銀行其他創新項目的推進（楊景陸和粟勤，2023）。除此之外，生成式人工智能作為一種基礎設施，如果長期無法升級，銀行服務水平將難以與時俱進。這不僅僅影響客戶體驗，也可能因為無法適應市場需求變化而失去競爭力。第二，銀行自身在提升生成式人工智能技術的效率和效果方面也面臨挑戰。單獨的投入可能難以實現規模效應，若各銀行不能協同推進研發，將導致資源的重疊浪費，也難以形成對生成式人工智能產品標準化的推動力。這種孤立的發展模式可能會阻礙生成式人工智能服務水平和治理水平的穩步提升。因此，銀行之間需要建立合作機制，共享研發成果，推動生成式人工智能技術在整個行業范圍內的升級和推廣。另外，監管部門在生成式人工智能技術治理方面也亟需建立有效的體系。銀行在應用生成式人工智能技術過程中，如果監管標準缺失，將會使得銀行缺乏明確的指引。監管部門需要深入了解這類技術的特點，制定可操作的標準和政策指引，以保障銀行在技術應用中的合規性和安全性。同時，監管部門也需要鼓勵銀行資源整合和創新，推動銀行機構共同面對技術挑戰，共同制定應對策略。

（三）決策引導風險

生成式人工智能的應用可能導致銀行的決策偏離最優解，產生系統性風險，主要體現為決策誤導。首先，在信息不對稱的情況下，生成式人工智能可能無法準確理解各個專業領域的核心業務邏輯，存在“外行指導內行”的固有缺陷。雖然生成式人工智能的建議在某些情況下看似合理，但在復雜的專業場景中，這些建議可能是不準確的，過度依賴人工智能進行高風險決策可能會導致嚴重的決策錯誤甚至產生無法挽回的損失（陳永偉，2023）。其次，在邏輯推理方面，生成式人工智能難以避免基于概率推斷帶來的先驗偏見。在銀行管理中，這種偏見可能導致決策違反經濟法則或市場邏輯。如果生成式人工智能的建議存在著潛在的邏輯錯誤，在投資組合配置、信貸審批等領域，都可能引發嚴重的風險事件（蒲清平和向往，2023）。最后，在結果偏差方面，過度依賴生成式人工智能可能會導致銀行在投資和風險規避等方面產生系統性的“追隨市場”偏差。特別是在市場出現明顯的非理性繁榮時，生成式人工智能很可能基于歷史數據作出錯誤判斷，從而誤導銀行高管做出高風險決策。這與以往國際范圍多次金融危機爆發的根本原因相似，都源自依賴模型產生的、與經濟規律不符的高管集體性錯誤判斷。如果銀行過分依賴生成式人工智能而做出關鍵性決策，系統性的誤導風險將會被成倍地放大。因此，在使用生成式人工智能技術時，銀行必須充分認識到決策誤導風險，并采取相應措施來規避潛在風險。這樣才能確保生成式人工智能在銀行決策中發揮正面作用，避免其可能帶來的負面影響。

（四）信息操縱風險

生成式人工智能應用所帶來的道德風險，不僅涉及內容的合規問題，也可能引發更為深刻的社會危害（鄭世林等，2023）。如在個性化營銷和對話引導應用領域中，生成式人工智能存在對用戶進行情感操縱的潛在風險。在個性化營銷方面，生成式人工智能通過用戶畫像的精準匹配，推薦理財產品。然而，這些推薦的結果并不一定符合用戶的實際風險偏好。過度依賴生成式人工智能的推薦，可能導致用戶購買過于激進的高風險理財產品，從而導致個人經濟損失。在對話引導方面，通過情感和語言元素的巧妙結合，生成式人工智能能夠產生強大的心理暗示效應。然而，如果這種技術被應用于誤導性的問答中，可能對用戶產生深遠、不自覺的影響。在金融領域，這可能引導用戶做出過度投資、盲目交易等錯誤決策。

上述問題，可歸結為新技術應用下形成的“數字偏見”，銀行若在業務場景中廣泛傳播這些偏見，無形中將加劇公眾對某些群體的歧視，助長不平等現象的蔓延。這既有違銀行的社會責任，也嚴重違反了公平正義的商業道德。如果人工智能生成針對特定個人的誹謗內容或煽動性信息，銀行的信息釋放可能會影響公眾的態度，甚至扭曲整個群體的行為方向（Dowling和Lucey，2023）。這不僅會損害銀行的商譽，還有可能導致高額賠償和行政處罰。在決策透明度方面，隨著公眾和監管對商業道德的要求不斷提高，生成式人工智能的“黑盒”決策方式容易引發利益輸送和輿論爭議，被視為違反商業倫理（蒲清平和向往，2023）。過度依賴生成式人工智能技術也違背了銀行管理層應對股東和公眾負責的公司治理要求。從這個角度來看，在使用生成式人工智能類技術時，銀行必須高度警惕道德風險，并采取有效措施來規避相關問題的發生，以維護銀行的形象和商業道德。

（五）業務流程干擾風險

生成式人工智能一旦在銀行的關鍵業務中出現問題，可能引發核心系統癱瘓，導致大范圍且長時間的業務中斷，嚴重影響銀行運營和客戶服務（Sallam等，2023）。以銀行核心業務系統故障為例，可能引發以下后果：大面積用戶無法登錄網上銀行或手機銀行，無法及時查詢交易記錄或進行轉賬；員工無法登錄核心業務運營系統，業務無法受理，柜臺業務堵塞；支票支付和信用卡交易無法正常結算，資金無法及時到賬；銀行內部運作癱瘓，管理混亂；資金清算系統受阻，資金清算延遲；甚至可能出現系統數據無法恢復、資金清算錯誤等嚴重后果。這將對銀行的聲譽和客戶信任造成毀滅性的沖擊。此外，生成式人工智能應用系統癱瘓還可能在以下方面對銀行正常業務運營造成不同程度的干擾：自動柜員機系統故障，導致用戶無法取款和查詢；電話銀行系統故障，客戶無法進行自助服務和人工咨詢；App或小程序故障，用戶無法辦理業務；企業網上銀行中斷，影響企業客戶資金調度；甚至銀行官方網站癱瘓，導致各項網絡業務全面中斷等。系統故障波及的業務環節越多，造成的負面影響也將越嚴重。因此，在核心業務系統高度依賴于人工智能技術應用的情形下，系統運維管理和操作風險管控需要更加謹慎、周密，防止出現嚴重的連鎖故障。

（六）崗位和收入分配沖擊風險

大型語言模型在銀行業的應用對就業結構可能產生顯著沖擊，導致更為廣泛的社會問題（徐國慶等，2023）。這一影響會波及到銀行業機構內部的從業人員。首先，這可能引發銀行業的結構性失業問題。生成式人工智能的普及應用使得一些重復性、標準化的職位被自動化操作取代，而短期內難以通過崗位轉移來吸納冗余勞動力。同時，中等技能層次的職位也可能受到技術性失業風險的影響，進一步加大就業結構不平衡的壓力。其次，這可能引發銀行業內的收入分配問題。隨著生成式人工智能對中等技能層次職位的替代，受影響的銀行從業者的收入可能下降，甚至急劇下滑。銀行內部的薪酬體系可能因此受到挑戰，從而導致內部人員之間的收入差距擴大，加劇銀行業內的“中層下降”和“收入中空化”現象，引發員工的不滿和不穩定因素。最后，這可能激化銀行業內的增長與分配之間的矛盾。銀行業的發展紅利可能主要流向持股人和技術精英，而失去工作的銀行從業者未能分享發展的紅利。年齡相對高的勞動者難以適應新的技能要求，而一部分年輕勞動力具備更強的技術優勢，這可能導致不同代際之間在職業技能進步和資源、收入分配上產生矛盾和沖突（李穎，2023）。

（七）監管風險

生成式人工智能等新型技術在銀行業的應用所帶來的監管風險，不僅暴露出傳統監管框架的不足，同時也反映了主動監管的演進和監管合作帶來的新興需求（周洪宇和李宇陽，2023）。第一，在被動監管風險方面，主要包括監管規則空白和監管手段失效兩種情形。新技術應用會導致監管責任逃避的可能性。新技術所催生的新業務和工具，因監管規則的不完備，可能導致在風險問題出現后難以找到明確的規則依據，責任界定也變得模糊不清。新技術應用還會加大監管規避的可能性。新技術手段可能超越了監管的視野，或者監管手段未能跟上技術創新的步伐，從而導致監管規則的失效（鄭世林等，2023）。第二，在主動監管風險方面，主要體現為提升監管要求和強度所帶來的挑戰。新技術應用勢必推動監管部門不斷完善相關監管規則，如算法審查、行為規范等，從而提升監管的標準和門檻。監管部門為應對新技術和業務模式所帶來的新風險，需要有針對性引入監管指標和信息披露要求。對于重大風險事件，監管部門必須采取更加嚴厲的懲罰措施，包括高額罰款、高管責任追究等。同時，監管部門還必須在內部管理方面加強自身能力建設，以提升監管效能，例如充分利用監管科技等手段來增強監控能力。第三，在監管合作方面，要求監管部門著重加強不同監管主體之間的信息共享和協調合作。面對跨領域和跨地區的新技術監管需求，監管部門需要打破監管壁壘，以實現資源的最優配置。監管協作的增多也使得受監管方需要承擔更多的合規成本和資源投入（何哲等，2023）。因此，無論是主動抑或被動監管風險，都對監管系統在新興技術應用上帶來更多、更大的挑戰。

ChatGPT應用情境下銀行業數字化轉型面臨的風險如圖3所示。

圖3 ChatGPT應用情境下銀行業數字化轉型面臨的風險

四、推動生成式人工智能運用、加速銀行業變革的若干建議

作為典型的互聯網大國，我國海量且多樣化的數據資源為訓練人工智能模型提供了豐富樣本，使其更好地適應不同金融場景需求。然而，人工智能技術應用于金融這一敏感領域存在著較多的潛在風險。為此，在運用生成式人工智能技術促進銀行業數字化轉型的過程中，要堅持統籌發展和安全，從制度保障、安全治理、技術手段方面著力，為銀行數字化變革創造順暢、安全的環境。

（一）夯實制度基礎，構筑銀行業數字化變革的安全防線

恰當的制度約束對于防范生成式人工智能技術應用于銀行業的相關風險不可或缺。一是要制定技術標準、監管規定和應用倫理準則，明晰生成式人工智能在銀行領域的應用范圍、限制條件與數據隱私保護要求。借鑒沙盒監管理念，采取序貫決策等摩擦阻力小、操作性可行性高的方法，考慮在部分銀行、局部區域開展銀行業應用生成式人工智能的試點，探索操作規則、技術標準和安全保障問題的解決方案。通過部分機構、區域先行先試，總結創新和風險防控經驗，初步形成制度規則體系，再推廣至其他銀行和區域。二是要建立全國性的風險評估和壓力測試體系，提高風險事件的預警和處置效率。設立或者依托獨立的第三方機構，負責監測生成式人工智能系統的運行，確保其在服務中不產生歧視、侵犯用戶隱私的行為。三是要建立融合金融監管部門、科技部門、法律部門的跨部門協作機制，同時加強人工智能領域的國際合作，借鑒國際經驗，提出適合我國國情的銀行業生成式人工智能應用的總體實施方案。

（二）完善數字治理，防控銀行業數字化變革伴隨的風險

一是強化銀行數據安全治理機制。隨著銀行業數字化轉型的深入發展，客戶數據安全保護已經成為銀行領域亟需關切的一大挑戰（楊祖卿，2023）。大型語言模型的訓練需要大量真實用戶數據，如果這些數據遭到泄露，將引發嚴重的用戶隱私問題。因此，要督促銀行采取有效的措施保護客戶數據，設計合理的數據訪問權限管理制度、客戶隱私保護制度以及數據安全事件應急預案，規范數據的使用行為。要構建明晰的數據分類分級制度，針對不同敏感程度的數據采取適當的訪問控制策略。

二是強化銀行業務決策全流程監控。在復雜的銀行業務決策中引入生成式人工智能技術，不僅關乎單個銀行機構內部運營的穩定性，更涉及整個銀行體系的健康發展。因此，要積極引導銀行機構強化事前、事中、事后的流程監控和風險管控，最大限度地降低決策失誤的潛在風險，最大程度地發揮生成式人工智能決策的優勢。在業務決策前，應建立定量的生成式人工智能決策評估機制，對不同條件下生成式人工智能所產生的決策方案進行綜合評估。同時，設立專業人員決策對照組，對比分析不同決策方式的實際效果。在開發模型時，通過引入可解釋性技術、追蹤模型決策原理，提高決策透明度。在應用模型時，明確規定業務場景的邊界，以免因擴大模型的適用范圍而引發新的風險，并建立決策約束機制以確保關鍵業務的決定權仍掌握在專業人員手中。在業務決策后，應強化對生成式人工智能參與環節的持續監控，避免模型錯誤輸出導致的決策風險。

三是完善銀行合規檢查機制。首先，要確保監管合規。緊密關注監管規則的演進并及時跟進，確保銀行機構內部制度與最新監管規則要求保持一致。推動銀行成立專門的監管研究團隊，密切關注監管政策的變化，及時制定相應的內控完善方案。其次，要確保技術應用合規。在引入生成式人工智能技術時，加強對新技術應用合規性的評估和風險分析。如，落實數據安全責任制，要求各部門主管進行定期的數據合規培訓并簽署承諾書。通過強化培訓等方式提高員工對數據安全的敏感性，確保各級員工切實遵循數據合規操作。最后，要確保倫理道德合規。隨著生成式人工智能技術的應用，銀行在推動技術、業務創新之余，必須深刻認識到自身承擔的倫理與社會責任。成立專門的生成式人工智能倫理審查團隊，對生成式人工智能系統的訓練數據、學習算法和生成內容進行全面審核，以杜絕其學習或產生違法違規信息。如，在生成式人工智能系統的設計和開發階段，引入算法偏見檢測機制，避免模型可能產生的歧視性結果（王洋和閆海，2023）。加強員工職業道德培訓，提升員工的社會責任意識。當生成式人工智能應用發生道德問題時，應當采取積極的補救措施，及時解釋和糾正問題，最大限度地減輕負面影響。

四是提升銀行員工隊伍能力。面對先進生成式人工智能技術的革新，要加大引進新技術人才力度，引導員工掌握大數據、云計算等新技能，及時適應新技術的新要求。如，設立數據分析、生成式人工智能開發、數據科學、AI應用管理等新興技術領域的職位，吸引相關專業人才加入；強化培訓組織，通過建立投資遠程教育平臺、定期進行技能培訓需求調查、引入職業技能等級認證以及建立技能提升目標責任制等方式，激勵銀行員工提升數字化技能水平。

（三）發揮數字技術優勢，強化銀行業務系統韌性

一是創新技術工具，提升業務鏈條韌性。核心系統的穩定性直接關系到銀行業務的連續性。為此，要選擇高可靠性的核心業務系統設備，結合容錯技術、虛擬化技術等手段，采取全面的風險評估和技術隔離策略，提升系統的抗風險能力。如，建立系統變更評估機制，嚴密防控變更可能導致的系統崩潰、業務中斷等風險；制定完善的業務連續性預案，定期進行應急演練，并評估應急響應措施的效果。要優化業務系統，引入微服務架構、輕量級容器等先進技術手段，提高系統的靈活性。如，完善異地數據備份和異地容災中心布局，確保在緊急情況下能夠快速切換系統，應對地域性故障風險；對核心系統的部署采用主備方式，實現故障情況時的快速切換。要建立大型銀行與中小銀行間合作機制，協同建設數字技術開源代碼平臺，共享生成式人工智能技術研發成果。

二是開展技術定制，平衡市場盈利和社會責任。生成式人工智能技術的應用導向本質在于實現“低成本—高收益”的雙重擬合，對于銀行業機構而言更是如此。針對具有“利益最大化”傾向的人工智能技術進行分類和校正，方能有效實現市場盈利和社會責任履行的雙重目標。具體來看，一方面，要推動銀行業通過技術定制的方式，促進生成式人工智能應用的差異化。例如，對于商業銀行的盈利性業務，可以利用生成式人工智能提供標準化的客戶服務和金融咨詢，從而提高效率并降低成本。而在體現社會責任的普惠金融業務領域，可以引入生成式人工智能來支持鄉村振興、小微企業等社會責任項目。另一方面，將生成式人工智能與人工干預結合起來，建立人工智能與人工智慧相融合模式。在涉及到社會責任的銀行業務中，生成式人工智能可作為初步服務的提供者，提供標準化的信息和咨詢。而在深度了解客戶需求、進行深入溝通、解決復雜問題的時候，則應當引入人工方式，提供更具個性化、差異化的銀行服務。在上述過程中，生成式人工智能在特定領域（如綠色金融支持節能減排等具有突出正外部性領域）的應用導向也會被漸進的人工干預所調整，形成“輕盈利、重責任”的技術演替分支，由此可望回應各相關方面對于銀行經濟、社會責任履行的重要關切。

三是合理把控技術使用，優化客戶服務品質。充分運用生成式人工智能技術，建立準確的客戶畫像，實現智能需求預測，實施個性化營銷，能夠提升銀行對客戶需求的感知深度。在這一進程中，銀行需要構建智能客服體系，依托生成式人工智能技術實現高效率的全天候客戶支持；同時，創新智能網銀和移動應用，運用生成式人工智能技術塑造友好人機互動接口。此外，銀行要構建生成式人工智能驅動的精準推銷體系，向客戶推送個性化金融產品，實現客戶感知能力的進一步提升。銀行也應警惕生成式人工智能技術可能帶來的不公平決策操縱。在產品推薦時務必保持中立，而非僅滿足于滿足用戶的偏好；嚴控推銷內容的數量，避免對用戶造成干擾。如在智能客服領域運用人工智能對話系統技術，借助其卓越的語義理解能力，通過深入生成或多輪會話更好地了解、掌握客戶的金融需求，進行提供更為定制化的服務和產品建議。與此同時，必須合理掌握技術使用度，避免過度營銷對用戶帶來負面影響。在確保用戶體驗的前提下，善用生成式人工智能技術提升服務質量，促使銀行業在數字時代彰顯卓越的服務創新形象。