风险控制与合规管理 模型可解释性与监管穿透要求 模型透明化 通过大模型的可解释性技术，确保 银行在数字化转型过程中使用的 AI 模型能够清晰展示其决策逻辑，便 于监管机构审查和评估，降低因模 型“黑箱”操作带来的潜在风险。 监管穿透性 构建符合监管要求的模型架构，确 保模型在数据输入、处理过程和输 出结果上具备可追溯性，能够满足 监管机构对银行风险控制的全流程 穿透式监管需求。 实时监控与报告 实时监控与报告 通过大模型技术，实现对模型运行 状态的实时监控，并自动生成符合 监管要求的报告，帮助银行快速响 应监管变化，提升合规管理效率。 伦理风险识别 利用大模型对 AI 应用场景进行全面 的伦理风险评估，识别可能存在的 偏见、歧视或隐私泄露等问题，确 保 AI 技术在银行应用中的公平性和 安全性。 AI 伦理风险评估与应对措施 数据隐私保护 通过大模型构建的数据脱敏和加密 施，确保 AI 技术在银行数字化转型 中符合社会伦理和道德标准。 自动化合规管理 利用大模型技术，将银行内部数据与监管要求 的数据标准进行对齐，确保数据格式、内容和 报送流程符合监管科技（ RegTech ）的最新要 求。 监管数据标准化 智能合规分析 通过大模型对海量监管政策进行智能分析，提 取关键合规要求，并自动生成合规检查清单， 帮助银行快速识别和解决潜在的合规风险。 通过大模型驱动的自动化工具，帮助银行实现

..203 1. 引言 近年来，随着企业财务数据规模的指数级增长和审计合规要求 的日益复杂，传统审计模式面临巨大挑战。审计人员需要处理海量 结构化与非结构化数据，同时应对不断变化的会计准则和监管框 架，人工分析效率低下且容易遗漏风险点。以某国际会计师事务所 的实践为例，其 2023 年内部评估显示，在金融资产减值测试项目 中，审计团队平均需要耗费 42%的工作时间用于数据清洗和基础分 规则引擎验证，关键审计判断则保留人工复核接口。这种 人机协 ” 同 模式既保持了专业判断的权威性，又实现了基础工作的智能化 替代。随着审计准则第 1321 号对 IT 控制的强化要求，该方案已通 过三家监管机构的合规性评估，为规模化应用扫清了制度障碍。 1.1 审计行业的现状与挑战 近年来，审计行业在全球化与数字化浪潮下面临着前所未有的 变革压力。随着企业业务复杂度提升、数据量呈指数级增长，传统 审计模式在效率、覆盖面和风险识别能力上的局限性日益凸显。根 据国际内部审计师协会（IIA）2023 年报告，78%的审计机构表示 现有技术工具难以应对跨系统数据关联分析需求，而监管机构对审 计时效性与准确性的要求却逐年提高，例如美国公众公司会计监督 委员会（PCAOB）将重大错报风险检测窗口期缩短了 30%。 审计行业当前的核心痛点集中在三个维度：首先，数据处理的 低效性导致人工成

靠性。 （3）监管合规挑战 保险行业受到多个监管机构的严格监管，这些监管机构对技术的使用提出了明确的 要求，包括透明度、公平性、隐私数据保护等。大模型技术的应用必须确保符合这些要求， 否则可能面临法律风险和声誉损失。 为此，保险公司需要建立完善的合规管理体系，包括模型审计、风险评估、合规培训等 环节，以确保技术的合规应用。同时，还需要与监管机构保持密切沟通，及时了解监管动态， 调整技术策略。 2.3 面临挑战 在保险科技领域，大模型技术的应用虽展现出巨大潜力，却也伴随着一系列不容忽视 的挑战，需行业内外共同面对并寻求解决方案。 �� （4）模型解释性难题 大模型的“黑箱”特性给监管审查、客户信任及内部决策带来了巨大挑战。为了提升模 型的可解释性，保险公司可以采用多种方法，如可视化技术、特征重要性分析、局部解释等， 将复杂的模型决策过程转化为易于理解的形式。 此外，还可以 以保持技术的先进性和竞争力。 大模型技术在保险行业的初步应用已显现出效率提升、客户体验优化及风险管理能 力增强的显著优势。然而，要全面释放这些技术的潜力，保险公司必须积极应对推理速度、 精准度、监管合规、数据隐私、模型解释性及技术投资等多方面的挑战，通过技术创新与合 规管理，推动保险科技的健康发展。 �� 在当今这个日新月异的数字时代，全球各行各业都在经历着生成式AI带来的前所未 有的

面展开：首先，明确大模型在银行系统中的核心应用场景，包括但 不限于客户服务、风险管理和运营优化；其次，设计高可用、高性 能的模型部署架构，确保系统能够支持大规模并发请求；再次，制 定严格的数据安全和隐私保护策略，确保符合金融行业的监管要 求；最后，通过持续的性能监控和优化，保障大模型在实际运行中 的稳定性和效率。 在项目启动前，我们已对多家银行的业务需求和技术现状进行 了深入调研，总结出以下关键问题： - 客户服务场景中，传统客服 优化。首 先，银行内部的核心参与者包括信息技术部门、风险管理部门、业 务运营部门和客户服务部门。信息技术部门负责模型的硬件基础设 施搭建、系统集成和日常运维；风险管理部门确保模型的应用符合 监管要求，并对模型输出进行风险评估；业务运营部门利用模型优 化业务流程，如信贷审批、客户分群和产品推荐；客户服务部门则 通过模型提升客户体验，例如智能客服和个性化服务。 其次，外部参与者也扮演了关键角色。模型提供商 公司负责模型的定制开发、训练和优化，并提供技术支持与培训。 数据供应商则为模型提供高质量的金融数据，确保模型的输入数据 准确可靠。此外，咨询服务公司可能会参与项目的规划和实施，为 银行的数字化转型提供策略建议。监管机构也是重要的参与者，尤 其是在模型合规性、数据隐私保护和模型透明度方面，银行需要与 其保持密切沟通。 在项目团队的组织架构中，设定了明确的责任分工和协作机 制。项目总负责人由银行高层管理人员担任，负责整体战略决策和

益多样化，金融机构面临着前所未有的挑战。首先，市场竞争的加 剧迫使银行不断提升服务质量以吸引和保留客户。传统的业务模式 已无法满足现代消费者的期望，尤其是在数字化和个性化服务方 面。其次，监管环境的复杂性要求银行在合规性和风险管理上投入 更多的资源，以确保业务操作的合法性和透明性。此外，技术创新 的快速迭代对银行的技术基础设施提出了更高要求，如何有效整合 新兴技术如人工智能、区块链和大数据分析，成为银行提升运营效 也日 益突出，银行需要建立更加严密的防护机制，防止数据泄露和欺诈 行为的发生。以下是金融银行业务的具体挑战：  市场竞争：如何在激烈的市场竞争中脱颖而出，提供差异化的 产品和服务。  监管合规：应对不断变化的法规要求，确保业务的合规性。  技术创新：有效利用新技术，提升业务效率和客户体验。  数据安全：保护客户数据隐私，防止安全威胁和数据泄露。 针对这些挑战，金融银行需要采取切实可行的解决方案，以提 立即发出预警，支持银行快速响应。  批量数据分析：对历史数据进行深度分析，识别长期洗钱模式 和隐藏的关联关系，支持反洗钱策略的优化。  报告生成与审计：自动生成反洗钱报告，支持审计和合规审 查，帮助银行满足监管要求。 通过以上功能，DeepSeek 的反洗钱系统能够显著提升银行的 反洗钱能力，降低合规风险，同时优化资源配置，减少人工审查的 工作量。 3.5 投资管理 在金融银行领域，DeepSeek

对于防范化解重大安全风险、及时应对处置各类灾 害事故，保护人民群众生命财产安全和维护社会稳 定具有重要意义。智慧应急是应急管理信息化建设 的总体目标，强调要适应科技信息化发展大势，以信 息化推进应急管理现代化，提高监测预警、监管执 法、指挥决策、救援实战、社会动员等应急管理能力。 大语言模型是具有大规模参数的深度学习模 型，通过对海量文本的训练习得语言的统计规律， 从而具有理解和生成自然语言的能力，实现人机之 间的有效通 门、救援队伍等应急业务对象的主题数据库，以及 监测预警、安全生产、监管执法、指挥救援、社会动 员等重点业务的专题数据库。包括结构化数据、半 结构化数据和非结构化数据。 知识库层：为应急管理业务应用智能化提供知 识服务，主要存储管理法律法规、典型案例、应急预 案、方法和模型等应急知识。 业务应用层：覆盖应急管理全过程，包括监测预 警、社会动员、监管执法、救援处置等应急管理全场 景应用。 决策指挥层：为所有应急管理业务辅助决策。 然度、信息处理能力、交互系统智能水平、工作流程 等方面的制约，缺乏有效的机制将人的优势与机器 的优势整合起来。 2.5 智能层次局限 通过引入大数据、人工智能技术系统智能化水 平得到了较大提高，例如，视频识别技术应用在安 全监管中实现的安全生产风险智能监测预警，无人 机及快速建模技术在应急救援中实现的灾害环境智 能感知等。这些技术侧重外部世界数据的收集和处 理，加强了系统的视觉、听觉和触觉等感知能力，使 得应急系统能够及时捕捉外部环境变化。按照机器

关的各种输入，包括财务数据、市场趋势、投资者情绪和监管更新。它可以处理文本、 数字和图形格式的输入，以便为战略决策和行动提供信息。其次，认知功能（大脑）内 又包含了：a）角色定义：确定 Agent 在私募股权操作中的角色，使任务与投资策略和 客户目标保持一致。b）记忆：存储和检索过去的投资决策、市场行为和客户互动，促 进自适应学习和知情决策。c）知识：存储私募股权操作中关键的领域特定信息，如财务 分析、风险评估模型和监管框架。d）规划：根据当前市场状况、投资组合目标和监管 分析、风险评估模型和监管框架。d）规划：根据当前市场状况、投资组合目标和监管 要求制定投资策略和运营计划。最后执行层面中，智能体使用预测分析、投资组合管理 软件和合规自动化工具来执行计划策略。这确保了投资策略的精确实施、投资组合表现 的优化以及私募股权操作中对监管标准的遵守。 图25 LeewayHertz 为私募股权提供的 AI Agent 解决方案 资料来源：LeewayHertz 公司官网 Insight 界面，海通证券研究所

综上所述，AI 生成式大模型在病历分析中起到不可或缺的作 用，通过自动化处理和智能分析，不仅提升了临床工作效率，还提 升了医疗服务质量。然而，为了确保这一技术的有效性和安全性， 仍需要进行充分的临床验证和监管，以保证医生在日常工作中可以 放心使用这些工具，从而实现最优的患者护理。 4.1.2 治疗方案推荐 在现代医疗体系中，临床决策支持的智能化水平逐渐上升，AI 生成式大模型作为一种新兴技术，能够在治疗方案推荐方面发挥重 决策过程中，患者应被告知数据如何使用以及可能的 风险，确保透明度。在设计和实施 AI 应用程序时，应当坚持以患 者为中心的原则，广泛征集医疗专业人士、患者及社会公众的意 见，以形成良性反馈循环。此外，AI 系统内部应设定道德监管机 制，确保模型的公平性与包容性，避免因算法偏见导致的医疗服务 不平等。 综上所述，进行 AI 生成式大模型在医疗场景中的应用可行性 研究，必须从技术、经济、法律和伦理多个维度深入研讨。通过周 的表现提出建议，助力模型 优化。 法律合规制度建设：  在 AI 应用之前，确保严格遵循相关法律法规，避免法律风 险。  定期邀请法律顾问参与技术审查，确保新技术符合最新法律要 求。  加强与监管机构的沟通，及时获取行业规范与政策信息。 系统应急预案与故障管理：  建立系统故障响应机制，确保一旦发生技术故障能够迅速恢复 系统运行。  制定医疗事件应急处理预案，明确各方责任与流程。

技术、装备、原材料等方面，中国与国际先进 水平之间存在明显差距 · 产业创新生态亟需完善 产业的发展依赖于完整的产业体系 , 中国的基础 设施、技术标准、检测认证和监管体系尚不健 全，缺乏统一的战略规划和顶层设计 · 人才基础较为薄弱 中国在基础研究和应用研究人才的比例较低 ， 尤 其缺少跨界型、 复合型人才。 以智能制造领域例 基础和规 划，结合建设运营方已有的产品和经验，选取机器人产业链招商为切入点，建设全球机器人产业知识中心和产业 链精准合作平台 60 宁波市高新区新材云创新材料科创大脑 • 建立数字化产业监管模式 • 构建综合资源服务体系 • 构建线上产业交流平台 产业集群四链融合决策应用实践 • 家电知识问答大模 型 • 用户决策树构建模 型 • 赛道甄选 5A 模型 • 企业创新力评价模

一体机的出现提供了全 新的解决方案，凭借其开箱即用、软硬件一体化设计等优势，正在成为银行智能化转型的重要选择。 n 目前多家银行 IT 厂商已推出相关解决方案： - 宇信科技：智能营销、信创、监管和 AI 一体机等 - 京北方： AI 软硬一体化解决方案，涵盖 AI 风控、 AI 运维、 AI 投顾、 AI 测试等 - 天阳科技：金融信贷助手一体机 图表：京北方 AI 软硬一体化解决方案