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

银行正加速把生成式人工智能用于总结信息、辅助判断和自动完成需要大量脑力的工作，但这类系统不再只给固定数字答案，而是按概率生成看似合理却可能出错或有偏见的内容。原有风控体系很难管住这种不确定的输出，给客户沟通、合规和内部报告带来新责任。模型验证不能再只检查数学算得对不对，而要持续盯住模型行为是否符合银行的风险底线。风险来源从数据和算法延伸到提示词写法、检索方式和实际业务场景，也更依赖外部供应商。验证工作必须重新设计文档记录和测试流程，重点管好幻觉、提示敏感和第三方依赖等问题。白皮书把现有验证做法进行扩展，给出一套能直接落地的结构化步骤。先梳理合规和伦理对监管原则的影响，再解释老方法为何不适合生成式人工智能。通过把稳健验证嵌入治理核心，银行可以在不牺牲安全的前提下推进创新。最终目标是在混乱和不确定中找到可控的使用路径。

银行业加速部署生成式人工智能以提升生产力与知识密集型任务效率，但其概率性输出重塑了模型风险的特征并加剧了问责挑战，传统以确定性数值为核心的验证框架难以适配动态性、透明度不足且高度依赖第三方的生成式人工智能系统。模型风险不仅源于数据与算法，更延伸至提示词、检索机制与业务运行场景，对模型验证与模型风险管理（MRM）提出更高要求。验证重心需从核验数学正确性转向持续评估模型行为与银行风险偏好的一致性，尤其需管理幻觉、提示敏感性、第三方依赖性与不当使用等特定风险。白皮书基于现有模型验证实践进行扩展，构建兼顾合规与伦理驱动因素的结构化验证框架，旨在通过稳健的验证机制强化治理而非抑制创新。该框架强调全生命周期文档记录、测试与监控，以在提升技术应用灵活性的同时守住风险底线。最终目标是在不确定性环境中实现生成式人工智能的可控落地与负责任应用。