文/李林鸿 （招商银行无锡分行）
商业银行作为经营风险的机构，其核心竞争力在于风险管理。当前，内外部经营环境的深刻变化，迫切要求商业银行加快战略转型，提升价值创造能力。体现在风险管理方面，就是要进一步提升风险的宏观趋势和周期判断能力、行业认知和区域认知能力、客户洞察能力，从“控制风险”向“经营风险”转变，靠前站位促进优质资产组织，保持量的合理增长和质的有效提升、结构的不断优化，打破“资产荒”与“资产慌”的魔咒。
那么，如何提升经营风险的能力？方法路径有很多。笔者认为，要回归商业银行的风险管理的本源，即通过对风险的认识、计量和分析，以最小的成本达到最大的安全保障，获得最大的收益。
从商业银行角度来看，做好风险管理，短期主要靠制度流程的约束和技术模型的加持，这是做实风险管理的基本功。中期主要靠客群基础和资产配置结构的优化，这是提升风险经营能力的关键点。长期则有赖于队伍的风险合规文化塑造，这是守好风险管理关口的生命线。但不论是制度流程设计，还是资产配置优化或者风险文化塑造，都离不开技术应用的支撑和赋能。从当下来看，随着大数据和人工智能等技术的发展，大语言模型在银行风险管理领域大有可为：一方面，银行业是一个信息密集、知识复杂且风险敏感的特许经营行业，信息、密集、复杂，这些关键词，正是大语言模型发挥优势、破题赋能的有力抓手。另一方面，从现有的实践来看，基于模型的大数据风控、基于NPL的智能客服等风险管理领域的细分模块，已经有了诸多探索和可喜成果，这为大语言模型在银行风险管理领域的进一步深化应用奠定了技术、业务和场景基础。
笔者认为，大语言模型作为一项具有创新性和变革性的技术，在实现自动化、数字化、智能化的“识别风险、计量风险、报告风险、控制风险和经营风险”方面，正展现出巨大的潜力。
下面，本文将探讨大语言模型在商业银行风险管理中的应用，包括从贷前贷中贷后全流程管理维度以及信用风险评估、市场风险预测、操作风险监测以及合规风险管理等具体应用方面，分析其优势、挑战以及未来的发展趋势。
大语言模型的定义和工作原理。大语言模型是基于深度学习技术的自然语言处理模型，其通过对海量的文本数据进行无监督学习，从而掌握语言的语法、语义和语用等知识。其工作原理主要基于神经网络。在训练过程中，通过不断调整模型的参数，使其能够生成与输入文本相关且合理的输出。
从本质上讲，大语言模型是一种处理信息的工具。与谷歌等搜索引擎类似，它擅长快速查找相关信息以解决特定问题或查询。然而，它超越了这些工具，还能够提供信息整合、数据分析和辅助决策等能力。
大语言模型在商业银行领域的应用现状。在商业银行领域，大语言模型已经取得了一些显著的应用成果。例如，智能客服能够理解客户的问题并提供准确的回答，提高客户服务效率和满意度。风险预警系统可以通过对金融新闻、社交媒体等文本的分析，及时发现潜在的风险信号。此外，大语言模型还在投资决策、市场分析等方面发挥着辅助作用。
贷前贷中贷后的全流程管理维度。一是贷前的市场分析、精准营销和风险评估。在市场分析方面，大语言模型通过分析市场趋势和经济指标，能够帮助银行预测宏观经济变化、行业发展情况和市场总体融资需求情况等，汇集地区优质行业特点；在客户画像和精准营销方面，大语言模型帮助银行从全量客户群体中选择优质赛道、上市公司、专精特新等优质目标客户，聚焦地区优势产业类型，通过对同质客户的宏观和行业情况分析，形成行业客户画像，然后辅以客户财务情况、经营情况等差异化特点形成对比，制定精准的营销策略，提高营销效率；在风险评估方面，在精准营销的基础上，大语言模型通过分析大量的客户数据，包括信用历史、财务状况、负面舆情、实控人信息等，可以评估客户的信用风险和欺诈风险。
二是贷中的风险控制。在贷款定价方面，大语言模型可以根据借款人的风险状况和市场情况，提供个性化的贷款定价建议，实现价格“因人而异、千人千面”，提高银行的综合收益水平；在资金监控方面，大语言模型能够实时监控贷款资金的使用情况，及时发现异常交易，防范资金被挪用风险和欺诈风险等。
三是贷后的风险预警和智能客服、智能催收。大语言模型能够分析贷款客户的财务数据和市场信息，及时发现可能的风险信号，为银行提供预警。大语言模型还能够提供全天候的客户服务，实时解答客户疑问，提高客户满意度。
四是贷后催收环节。在客户沟通方面，大语言模型可以通过自然语言处理技术与客户进行深入沟通，了解客户的还款意愿和还款能力，还可以自动发送催收通知，提醒客户还款日期和金额，并回答客户的常见问题；在还款计划制定方面，根据客户的情况，大语言模型可以协助制定个性化的还款计划，通过考虑客户的收入、支出和其他财务状况，提供合理的还款建议，帮助客户尽快还清欠款；在智能催收方面，大语言模型可以通过智能施压，根据客户的反应和情况，调整催收策略：对于还款意愿较强的客户，可以采取温和的催收方式，对于恶意拖欠的客户，则可以采取更加强硬的措施；在数据分析和报告方面，大语言模型可以对催收数据进行分析，生成报告，帮助银行了解催收工作的效果和趋势，有助于银行优化催收流程，提高催收效率。
相比于不少银行招收催收方面的工作人员，大语言模型能够快速准确地处理大量的催收工作，减少了人工干预，降低了成本。同时，个性化的还款建议和智能催收策略也能够提高客户的还款意愿和满意度。此外，模型生成的数据分析报告还为银行提供有价值的信息，帮助银行优化催收流程和决策。
风险管理的具体应用维度。一是信用风险管理。在客户信用评估方面，传统的信用评估方法主要依赖于结构化数据，如财务指标、信用评分等。然而，大语言模型可以对客户的非结构化文本信息进行分析，如贷款申请中的描述、社交媒体上的言论等。通过自然语言处理技术，提取关键信息，综合评估客户的信用状况，从而提高信用评估的准确性和全面性。例如，对于一份贷款申请，大语言模型可以分析申请人对自身财务状况、还款计划的描述，以及对未来收入的预期等，结合其他结构化数据，给出更准确的信用评分。
在数据质量方面，目前，商业银行在数据质量的管理存在一定的滞后性，事前捉捕并解决的能力较差。且随着商业银行系统的不断更新，数据字段核实的体量日益增多，商业银行仅凭人工逐户跟踪的效率不高。大语言模型的开发能快速有效地帮助风险管理人员根据业务情况、客户特点，抓取普遍性数据的问题，高效解决因数据质量不准影响风险判断的情形。
在贷款审批流程方面，目前商业银行审批人员通常在贷款审批环节需要逐户对客户的财务和经营情况进行分析，会耗费大量时间和精力。大语言模型的应用，可以帮助审批人员快速分析客户申请材料中的大量文本信息，提取关键要点，结合外部信息、负面舆情等情况，快速甄别客户的经营异常情况，形成是否可以叙做该笔业务的初步判断。这不仅能够缩短审批时间，提高效率，还能减少人为因素的干扰，提高审批的独立性。
二是市场风险管理。在市场趋势预测方面，金融新闻、研究报告、分析师观点等文本数据蕴含着丰富的市场信息，大语言模型可以对这些文本进行深入分析，挖掘其中的观点、情绪和趋势，结合历史数据和市场指标，为市场趋势预测提供有价值的参考。例如，模型可以分析新闻报道中对经济数据的解读、政策变化的影响，以及市场参与者的情绪，从而预测股票市场、外汇市场等的走势。
在投资组合优化方面，根据市场动态和投资者的风险偏好，大语言模型可以为投资组合提供优化建议。通过分析大量的金融文本和数据，模型可以评估不同资产的风险收益特征，帮助商业银行投资部门选择合适的投资组合，降低风险，提高收益。
在风险模型改进方面，传统的市场风险模型主要基于历史数据和数学统计方法，可能存在一定的局限性。大语言模型的分析结果可以作为补充，为风险模型提供更多的维度和视角，从而完善风险模型，提高其预测能力和准确性。
三是操作风险管理。在内部流程监控方面，商业银行的内部流程涉及大量的规章制度、操作手册和业务文档。大语言模型可以对这些文本进行分析，识别潜在的操作风险点。例如，对于某一业务流程的描述，模型可以发现其中可能存在的漏洞、模糊不清的环节，提醒进行改进和优化。
在欺诈检测方面，在金融交易中，欺诈行为往往会在交易描述、操作记录等文本中留下蛛丝马迹。大语言模型可以通过对这些文本的分析，识别异常的语言模式和行为特征，及时发现欺诈行为。例如，如果一笔交易的描述存在逻辑矛盾、与正常交易模式不符，模型可以发出警报。
在风险事件报告生成方面，操作风险事件发生后，及时准确地生成风险事件报告对于后续的调查和处理至关重要。大语言模型可以根据相关的信息和数据，自动生成详细、准确的风险事件报告，包括事件的经过、影响、原因分析等，提高报告的及时性和质量。
四是合规风险管理。在政策解读和合规培训方面，监管政策通常以复杂的文本形式发布，员工理解和掌握存在一定难度。大语言模型可以将复杂的政策条文转化为通俗易懂的语言或者图像、视频等，帮助员工更好地理解和遵守。同时，模型还可以通过问答、案例分析等方式，为员工提供合规培训，提高员工的合规意识和能力。
在交易监测和合规检查方面，大语言模型可以对交易记录、业务活动的描述等文本进行分析，检查是否存在违反监管政策和内部规定的行为。例如，对于一笔跨境交易，大语言模型可以分析交易的目的、资金来源和去向等，判断是否符合反洗钱等合规要求。
在违规行为发现方面，通过对内部邮件、聊天记录等文本的挖掘，大语言模型可以发现潜在的违规线索，如内幕交易、利益输送等，为合规部门提供调查方向，提高合规管理的有效性。
深度分析和提高效率。大语言模型不仅能够处理报表等结构化数据，还能够自动处理大量的非结构化文本数据，这些数据往往包含着丰富的信息，通过深度学习，能够挖掘出隐藏在文本中的潜在风险因素，为风险管理提供更全面的视角。此外，还可以减轻人工操作的负担，提高工作效率。
实时性和全面性。借助先进的计算能力和算法，大语言模型能够实时处理和分析新产生的数据，快速提供全面的分析结果。这使得银行能够及时应对风险变化，采取有效的风险控制措施。
智能化决策支持。通过对大量数据的学习和分析，大语言模型可以为风险管理决策提供科学依据和建议，减少人为判断的偏差和主观性，提高决策的合理性和科学性。
数据质量和隐私问题。大语言模型的性能依赖于输入数据的质量，如果数据存在错误、缺失或偏差，可能会导致模型的结果不准确。同时，在处理客户数据时，需要严格遵守数据隐私法规，确保客户信息的安全。
模型解释性和精准度。大语言模型的决策过程往往是一个“黑箱”，难以解释其得出结论的依据，这可能会导致对模型的结果缺乏信任。同时，目前大语言模型还处于发展初期，其输出结果的准确性也还不够，所以，在银行风险管理这种对准确性和可靠性要求极高的领域中广泛应用，还存在一定挑战。
技术复杂性和人才短缺。大语言模型的开发和应用需要较高的技术水平和专业知识，包括深度学习、自然语言处理、金融风险管理等。目前，具备这些跨领域知识和技能的人才相对稀缺，需要加快培养复合型人才。
技术创新和发展趋势。未来，大语言模型有望与其他新兴技术如物联网、区块链等深度融合，进一步提升其在商业银行风险管理中的性能和应用范围。例如，通过与物联网结合，实时获取更多的客户行为和交易数据，为风险评估提供更丰富、更精准的信息。
监管合规趋势。随着金融监管的不断加强和完善，大语言模型需要更好地适应监管要求，确保其应用符合合规性和安全性标准。同时，还要前瞻考虑到，监管部门也有可能会对大语言模型的应用提出明确的规范和指导。
在当前复杂多变的经济环境下，商业银行经营面临着诸多风险挑战，而大语言模型的出现为商业银行的风险管理带来了新的机遇。尽管在实际应用中仍存在一些问题，但随着技术的不断进步、数据质量的提升以及人才队伍的壮大，大语言模型必将在商业银行风险管理中发挥越来越重要的作用，帮助银行更有效、更前瞻地应对风险，实现稳健经营和可持续发展。
同时，我们也应清醒地认识到，技术只是工具，风险管理的核心仍然在于人。我们要坚持以人为本，技术赋能，持之以恒地宣导和培育风险合规文化，提升全员的风险认知，更好地将技术与专业知识、经验有机结合，进一步筑牢堡垒式的风险合规管理体系，为银行高质量发展保驾护航。
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