银行业生成式人工智能模型验证白皮书：于混沌处，求可控之道
毕马威会计师事务所
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| 20260709
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📊 AI 智能摘要
核心观点
生成式人工智能（GenAI）在银行业务中的应用带来了显著的效率提升，但也引入了新型风险，如“幻觉”、数据隐私和第三方依赖等问题。为应对这些挑战，毕马威提出了一套结构化的验证框架，以确保GenAI模型在合规、透明和可控的范围内运行，从而在创新与风险之间取得平衡。
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关键数据
- 欧盟《人工智能法案》将高风险GenAI应用（如信贷决策）列为“高风险”用例，要求严格的独立验证和人工监督。
- 美国监管框架（如NIST和SR 11-7）强调风险导向型验证，仅对高风险场景进行深度测试。
- 香港金融管理局（HKMA）和证券及期货事务监察委员会（SFC）要求金融机构在生成式AI应用中落实独立验证和持续监控机制。
- **独立性**：验证单位与开发单位分离，确保客观性。
- **全面性**：覆盖架构、假设、输入、计算、输出等全流程模块。
- **持续性**：对生产环境中的模型表现进行实时监控，以应对“漂移”问题。
- 香港金融管理局的GenAI沙盒项目中，87%的金融机构在验证过程中采用了结构化的多维度评估方法，包括提示词测试、超参数验证和模型性能指标分析。
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风险提示
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内容由 AI 基于研报原文分析生成，数据来源：东方财富
| 生成时间：2026-07-09 04:51