毕马威：2026年于混沌处，求可控之道-银行业生成式人工智能模型验证白皮书

越来越多的银行正在部署生成式人工智能，将其用于汇总信息、辅助专家判断和自动执行知识密集型任务。虽然这项新技术能够显著提高生产力，但也从根本上改变了模型风险的性质。与产生确定性数值输出的传统模型不同，生成式人工智能系统会基于概率输出看似可信的描述、建议和解释，即使这些信息并不完整、带有偏见或有违事实。对于董事会和高级管理层而言，这种转变带来了全新的问责挑战:生成式人工智能的输出可能会影响客户交互、合规决策和管理报告，且其运作方式无法完美适配现有的风控体系。生成式人工智能要求模型所有者和开发者重新审视系统的设计、文档记录和测试流程，因为其风险不仅来自数据和算法，还来自提示词、检索机制和业务运行场景。