[智能应用]：以AI制衡AI，构建金融业“共生式”大模型治理 [复制链接]

人工智能正在快速走进银行的核心业务，从写报告、做分析到放贷款、搞营销，大模型的身影无处不在。
但能力越强，风险也越不容忽视，它可能“胡说八道”，也可能被恶意攻击，甚至因“黑箱”决策让银行和客户都措手不及。
6月18日，中国农业银行董事长谷澍在2026陆家嘴论坛上表示，从大模型运行机理来看，模型风险是一种客观存在，“我们需要做的是如何既发挥其作用，又认识到其局限性，不追求风险的绝对消除，而是要建立与风险共生的治理体系。”
“除了模型黑箱、模型幻觉，模型自主思考与决策带来的不确定性也难以控制。”‌谷澍‌具体分析称，随着大模型能力的不断进化，系统已能够自主思考与决策，这放大了过程不可控、结果不可知的风险。
他结合农业银行的实践，就如何防范大模型应用风险提出几点建议：
首先是不同场景，不同管法，给大模型“分级定规”。‌谷澍‌称，对于信贷决策等强监管场景，采用模型蒸馏技术，让大模型在数据合成、归因分析和决策式模型生成等方面提供助力；对于投研分析等高认知场景，强化思维链（CoT）设计，构建清晰的“思考推理”轨迹，增强决策过程的透明度；对于产品营销等创意类场景，可充分激活模型的随机性来激发创新活力。
为了防止大模型“信口开河”，‌谷澍‌提到，设定一定的标尺约束控制模型幻觉，同时强化人机互补的约束机制。
“比如，我们应用AI赋能信贷调查报告智能生成，通过建立业务标尺、模型互检、模型反思、业务数据校准等方式，对模型生成的内容进行自动校验。但信贷方案、用信条件等关键内容审核要由人力主导，确保结果可控。”‌谷澍‌称。
风险应对方面，‌谷澍‌提到了以AI对抗AI的防御思路，包括部署专门的安全监测模型、建立全链路可信验证与准入机制、强化数据隐私保护，通过提示词注入防御、多租户会话隔离、输出内容拦截等措施，防范模型推理过程中的敏感数据泄露。
具体到银行内部AI治理体系，既要划清红线，也要留足试验田。
‌谷澍‌认为，一方面要健全“权责明晰与风险包容并重”的银行内部AI治理体系，确保AI既用得好、又管得好。另一方面，要明确责任边界，留足创新空间，建立分层的容错机制，防止未经充分验证的AI能力直接面客。

以AI制衡AI，构建金融业“共生式”大模型治理：路径与实践
在AI大模型深度赋能金融业的背景下，“以AI制衡AI”的共生式治理成为破解技术风险、实现行业可持续发展的核心方向。结合行业前沿实践与专家观点，其核心逻辑、技术路径与落地场景可梳理如下：

一、核心逻辑：从“单一AI应用”到“AI制衡AI”的治理范式升级
金融业大模型应用面临数据安全风险、算法幻觉问题、伦理合规挑战三大痛点，传统“人治”模式难以应对海量、高频的AI决策场景。“以AI制衡AI”的本质是通过多智能体协作、自动化合规校验、动态风险监测等技术手段，构建“自我纠错、相互制衡”的AI治理体系，实现“在创造价值的同时管控风险”的共生目标。

二、技术路径：构建“全生命周期”的AI制衡治理框架
以马上消费为代表的行业先锋，已探索出**“从AI原生战略到多智能体全生命周期治理”**的成熟框架，核心包含三大环节：

事前：合规安全贯穿业务全流程
通过“控制内容生成、解析监管文件、实时检测判断”三大机制，将合规要求嵌入大模型训练、推理、输出的全链条。例如，在智能营销场景中，大模型生成营销文案时需自动校验是否符合《广告法》《个人信息保护法》等法规，从源头规避合规风险
。
事中：多智能体协作实现动态制衡
部署“风控智能体、合规智能体、审计智能体”等多角色AI，形成相互监督的制衡网络。以智能风控为例，风控智能体负责实时监测交易异常，合规智能体同步校验业务逻辑的合法性，审计智能体则对前两者的决策进行回溯分析，确保AI决策的透明性与可解释性。
事后：自动化反馈优化模型迭代
通过“AI+人工”双轮驱动的反馈机制，将业务端的错误案例、合规问题自动转化为模型优化指令，实现“问题发现-模型修正-效果验证”的闭环迭代，持续提升大模型的准确性与安全性。
三、行业实践：从“单点突破”到“生态共建”的共生模式
标准引领：中国主导全球金融大模型治理规则
马上消费牵头编制的**IEEE国际标准P3826《金融大语言模型技术要求标准》**已获批立项，这是我国在金融大模型领域主导的首个IEEE国际标准，从技术层面为全球金融大模型的“安全、可信、可控”提供了统一规范，推动行业从“各自为战”转向“标准共建”
。
场景落地：AI制衡AI在核心业务中的价值验证
智能风控：通过“AI监测+AI制衡”模式，实时识别欺诈交易、信用风险，同时自动校验风控模型的偏差，降低误判率；
智能客服：部署“合规智能体”对客服对话进行实时监测，确保回复内容符合金融监管要求，避免“AI幻觉”导致的客诉风险；
智能投研：通过多模型交叉验证（如“趋势预测模型+风险预警模型”），平衡投资收益与风险，避免单一模型决策的极端化。
生态共建：从“单打独斗”到“行业联盟”
金融机构正通过组建“大模型联盟”、推进“联合创新计划”，共享AI治理经验与技术成果。例如，马上消费与全球科学家分享亿级用户的AI治理实践，与运营商、华为、阿里等企业共建“金融可信安全生态”，推动行业从“技术竞争”转向“生态共赢”
。
四、挑战与方向：平衡“创新”与“安全”的共生之道
当前金融业大模型治理仍面临模型能力适配性不足、AI幻觉抑制难、业技融合深度不够等挑战。未来需聚焦三大方向：

技术攻坚：通过“上下文工程+知识管理+后训练”组合拳，提升大模型对金融场景的适配性，抑制AI幻觉；
场景深耕：从“业技融合”转向“业技共创”，优先选择高价值、低风险场景（如普惠金融、绿色金融）落地，实现“小步快跑”的价值变现；
生态协同：打破机构壁垒，共建“金融大模型治理联盟”，共享数据、模型、合规经验，推动行业从“单点创新”转向“群体进化”。
总结
“以AI制衡AI”的共生式治理，本质是金融业在AI时代重构“技术-风险-价值”平衡关系的必然选择。通过标准化、场景化、生态化的路径，金融机构既能释放大模型在效率提升、普惠服务、模式创新上的价值，又能通过AI制衡机制管控风险，最终实现“技术向善、行业共生”的长远目标

与风险共生，分级可控：银行业大模型治理新思路
当下大模型全面渗透银行信贷、投研、营销、报告生成等核心业务，在降本增效、拓展服务边界的同时，与生俱来的模型风险持续凸显：模型幻觉易凭空编造信息、黑箱决策缺少可解释依据、自主智能体带来过程不可控隐患，叠加外部恶意攻击、客户敏感数据泄露等问题，对金融合规、资金安全、消费者权益形成多重挑战。

6月18日，中国农业银行董事长谷澍在2026陆家嘴论坛提出核心治理理念：模型风险是客观存在，行业不必追求彻底消除风险，而是构建与风险共生、分层分类、人机协同、智能防御的全流程治理体系，在充分释放大模型价值的同时，守住金融安全底线。

一、银行业大模型三大原生风险
谷澍从底层运行机理拆解风险根源，三类隐患相互叠加，放大金融业务不确定性：
1. 海量参数带来“黑箱难题”
千亿、万亿级参数叠加多层非线性运算，模型决策逻辑无法直观拆解，信贷审批、风险判定等强监管场景难以向监管、客户解释判定依据，不符合金融可审计硬性要求。
2. 概率生成催生模型幻觉
大模型依靠词元概率生成文本，并非严谨事实推导；素材不足时会生成看似通顺但完全失真的内容，也就是行业俗称的“胡说八道”，直接影响调查报告、风险研判材料真实性。
3. 自主智能决策新增不可控风险
随着智能体技术落地，大模型突破传统软件固定输入输出模式，可自主拆解任务、联动多系统执行操作，一旦缺少约束，极易出现过程失控、结果偏离业务目标的情况。

二、四大实操路径，平衡AI创新与风险防控
结合农业银行一线落地实践，谷澍提出分层、约束、防御、制度四维治理方案，兼顾技术适配与长效管理。
（一）分场景分级管控，一域一策适配技术路线
按照业务监管强度、风险等级差异化定规，精准匹配技术工具，兼顾透明度与创新空间：
1. 信贷审批等强监管高风险场景
采用模型蒸馏，把通用大模型的分析能力迁移至轻量化、高可解释小模型；大模型仅辅助数据合成、风险归因，核心决策环节交由可追溯模型承载，满足监管穿透核查要求。
2. 投研分析等高认知研判场景
深度落地思维链CoT架构，强制模型输出分步推理路径，完整留存分析逻辑，把黑箱转化为可复盘的“玻璃箱”，方便校验逻辑漏洞。
3. 产品营销、客户内容运营等创意场景
放开模型随机生成能力，依托多样文本激发创意，适度放宽推理约束，释放大模型内容创作优势。

（二）标尺约束+人机互补，根治模型幻觉
依靠刚性业务规则压缩编造空间，坚持AI做辅助、人做终审的底线机制：
以AI信贷调查报告生成为例，四层校验机制自动修正失真内容：统一业务合规标尺、多模型交叉互检、模型自我反思修正、业务真实数据校准；
但信贷额度、担保条件、用信期限等直接关系资金安全的核心结论，必须由业务、风控人员人工审核确认，杜绝模型自主输出最终决策。

（三）以AI对抗AI，搭建全链路智能防御体系
针对AI攻击、数据泄露新型风险，用智能化手段应对智能化威胁，建立纵深防护网络：
1. 部署专用安全监测模型，实时识别提示词注入、诱导越权访问等恶意攻击，实现风险早发现、自动处置；
2. 建立模型开发、训练、推理、上线全链路可信准入验证，严控第三方模型供应链安全；
3. 多租户会话隔离、输出内容敏感词拦截、全流程数据脱敏三重手段，严防客户征信、资产、身份等隐私数据在推理环节外泄。

（四）健全内部AI治理：权责清晰+分层容错，平衡约束与创新
银行内部治理把握“两条线并行”，既划清安全红线，也预留技术试错空间：
1. 明确权责边界，风险可追溯
搭建覆盖需求、开发、测试、投产、运维的全流程管理制度，厘清业务、科技、风控、合规部门责任，杜绝“黑箱即免责”，每一项模型输出、每一次异常行为均可定位责任主体。
2. 建立分层容错渐进落地机制
遵循“先行先试、先内后外、先外围后核心”原则，创新测试限定在内部非核心业务；未经过多轮验证、风险不可控的AI功能，严禁直接面向客户开放，兼顾创新探索与消费者保护。

三、行业治理启示：金融AI发展的底层逻辑
1. 摒弃“零风险”思维，走共生治理路线
金融数字化转型不能因风险否定大模型价值，也不能为追求效率放任风险扩散；核心思路是识别、分级、约束、缓释风险，实现技术赋能与风险可控动态平衡。
2. 可解释、人机协同是金融AI不可动摇的底线
不同于互联网娱乐场景，银行涉及资金、征信、公众财产权益，任何自动化工具都不能完全替代人工终审，可解释性、可审计性是合规硬性门槛。
3. 制度与技术双向配套，形成长效机制
单纯依靠技术工具无法覆盖全部风险，必须同步完善内部治理、容错、追责体系，用制度规范模型全生命周期管理，让大模型在标准化框架内稳健创新。

结语
大模型重塑金融业是不可逆转的趋势，银行业的核心命题不是拒绝智能，而是学会驾驭智能。通过分场景差异化技术适配、标尺化幻觉管控、AI对抗式安全防御、权责包容并行的内部治理，能够构建一套适配金融行业的大模型风险治理范式，真正实现科技赋能实体经济、同时牢牢守住金融安全与消费者权益防线。