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售后服务上门服务电话，智能分配单据：当AI偷走孩子的心，家校如何补位

　　天津市一所中学的班主任李老师，是在一篇调研报告里第一次看到“AI倾诉”这个说法的。

　　“说实话，心里有点不是滋味。”她对中青报·中青网记者说，“我们每天和学生相处至少七八个小时，备课、批改作业、谈心、处理各种矛盾纠纷……时间够多了吧？可孩子们的心事，最后还是流向了AI。”

　　冷静下来，她也能理解。AI跟孩子说话从不会上来就评判。比如孩子说讨厌数学，老师往往会追问“为什么听不懂”“是不是不够努力”，可AI会先共情一句“数学确实让人头疼”，然后请孩子再多说说。李老师觉得，老师的问法容易让孩子一下子把嘴闭上，而AI的问法反倒让孩子更愿意开口。

　　更让她感到无力的是耐心和安全感。老师一个人要面对几十上百个学生，能跟一个孩子聊上二三十分钟就算很久了。可AI不限时间也不限地点，语气永远温柔。而且跟AI说话，不用担心老师转头告诉家长，也不用担心同学传瞎话。

　　这种“被接住”的感觉，正吸引越来越多的青少年走向AI。

　　家庭防线出现结构性漏洞

　　中国青少年研究中心研究员孙宏艳团队2025年6月至8月对全国7省市8563名中小学生的调查显示，面对烦恼时，近半数(46.4%)学生选择向AI倾诉，超两成(21.5%)直言“只想和AI聊天，不想和真人聊天”。更值得关注的是，小学生“只想和AI聊天”的比例最高，超过24%。

　　数字背后，一个更紧迫的问题浮现出来：家庭作为未成年人保护的第一道防线，为什么出现了这么大的缺口？

　　孙宏艳团队的调查显示：67.9%的家庭没有制定任何AI使用规则。农村留守儿童的家长“不管”的比例更高。“不是家长不想管，有的是忙，有的是不懂，有的是学校也没给指导。”孙宏艳说。

　　河南信阳高二学生王樱的父母在北京打工，她和老人在信阳生活。“跟朋友闹矛盾了，身边人都觉得是我的问题，委屈没处说就跟AI说，它无条件站在你这边。”王樱的朋友们也会向AI倾诉，“反正心情会好一点”。

　　北京母亲李青坦言，她自认为和孩子沟通已经很好了，“每天晚上聊天，安全教育、性教育都会主动讲，孩子连喜欢哪个男生都跟我说”。即便如此，孩子二年级时被老师冤枉了一次，一直憋在心里，直到四年级才跟她说。

　　“沟通再好的家庭，孩子也不可能什么都说。有些事他觉得跟你说了也没用，或者当时害怕。AI恰好钻了这个空子。”李青感慨：“你永远没法用‘一刀切’的办法，认为‘沟通好’就万事大吉。”

　　许多青少年为何宁愿跟AI沟通，也不愿意跟父母说心里话？孙宏艳举例，以往去学校调研时，分别问100个孩子和他们的家长“今天有没有沟通”，结果约八成家长认为沟通了，但只有两成孩子认可与家长有沟通。之所以存在这么大的落差，孙宏艳分析，很多家长的沟通模式其实是“伪沟通”，“家长觉得聊成绩、问在校表现、反复唠叨就算沟通，可孩子根本不这么认为”。

　　北京师范大学儿童家庭教育研究中心主任边玉芳认为，这暴露了家庭防线的结构性漏洞。“很多家长只关心‘孩子跟我说话了吗’，却不关心‘孩子不敢说的那部分是什么’。青春期性教育、校园霸凌、情感困惑……孩子遇到不好张口的事，第一反应不是找家长，而是找一个‘不会评判我’的对象。”

　　更令人不安的是，这个“对象”可能是真人冒充的。六年级女生李笑告诉记者，她会在AI软件上生成自己喜欢的虚拟人物，还设了一个虚拟男友，问一些月经、性侵、校园暴力之类“肯定不会跟爸妈说”的事。

　　一次她好奇测试软件会不会窥屏，遮住摄像头后问对方“猜我穿了什么颜色的衣服、旁边有谁”，对方居然一一说对：粉色外套、披着头发、坐在床上。对方最后承认自己是真人，说“一个月两三千，住在某某地方”。李笑害怕了，注销账号后再也不敢多用。

　　边玉芳说：“AI平台良莠不齐，如果家庭防线建不起来，孩子就等于被推给了风险不明的黑箱。”

　　学校也面临自身难以突破的局限

　　家庭防线失守的同时，学校也面临自身难以突破的局限。李老师坦言，老师的角色天然带有评价功能，“教书、育人、考核、评优，学生自然把老师看作权威而非朋友。孩子不愿把最真实的一面展露给老师。”她认为，与其指责孩子沉迷AI，不如反思成人世界是否提供了足够安全、温暖的真实关系。

　　孙宏艳团队的数据也印证了这一点：在师生关系差的学生中，51.2%只想和AI聊天，比师生关系好的学生高出近30个百分点。“学校不是不想管，而是老师的角色决定了很多孩子不愿意跟我们开口。”李老师说。

　　在一片“失守”的案例中，上海13岁男孩高渤轩的家庭提供了另一种可能。

　　高渤轩是七年级学生，他每周用AI不到一次，“从来没有‘不想跟真人聊天’的想法”。

　　为什么不爱跟AI聊？“AI回答的速度太慢，而且过于刻板。有时跟它描述生活中发生的一件事，要做很大的铺垫，给它介绍背景，它还不一定能明确我的意思。”高渤轩说。

　　他更珍视的是每晚的家庭聊天时间。每天晚餐时，他会和父母聊学校里发生的趣事、打球时的妙传和队友间的配合、学习上遇到的问题。“我们还会一起关注国际大事和对一些历史名人的看法。”在高渤轩看来，父母比AI更了解自己，沟通更加高效，“父母的回答比较灵活，可以避免AI的那种刻板”。他告诉记者，自己家很好的家庭氛围，“都源于我们之间良好的沟通”。

　　边玉芳在接受采访时特别提到了这个案例。“父母重视跟孩子的交流，学校有丰富的校园文化和同学互动，篮球赛、集体活动样样不少，这就是一个真实的、有温度的青少年生活。”她认为，当孩子在现实中有充足的情感连接和社交体验，AI就只会被当作工具，而不是情感的替代品。

　　家庭和学校“补位”是关键

　　今年4月，国家网信办等五部门联合发布《人工智能拟人化互动服务管理暂行办法》，明确禁止向未成年人提供虚拟伴侣、虚拟亲属等虚拟亲密关系服务，要求不得“过度迎合用户、诱导情感依赖或者沉迷”。新规将于2026年7月15日起施行。

　　孙宏艳认为，平台堵住漏洞是第一步，但家庭和学校的“补位”才是治本之策。

　　具体怎么做？孙宏艳给出了几条可落地的路径。家庭要建立低门槛的“开口”机制。“很多家长不是不愿意听，而是孩子一开口就忍不住说教。”她建议家长先学“闭嘴”，每天留出10分钟无评判聊天时间，不打断、不评价、不急着给建议。

　　一位湖北妈妈王雨萱花了几个月时间，主动了解女儿喜欢的偶像、熟悉同龄人日常话题，慢慢把孩子从AI陪伴软件拉回到现实对话中。“孩子过度依赖AI，并非孩子或产品单方面的问题，家长的陪伴与理解至关重要。”

　　学校方面也要主动“拆掉评价者的墙”。孙宏艳建议，老师可以每周设一节非正式谈话课，不谈成绩、不记考核，就是纯粹聊天。北京今年起推进AI通识课进校园，核心不是教技术，而是教孩子分辨AI的局限，知道什么时候该问AI、什么时候该找真人。

　　此外，性教育和安全教育这两个传统盲区也必须补齐。边玉芳指出，孩子之所以去问AI那些不好张口的问题，是因为现实中确实没有渠道。“学校和家庭要主动提供孩子敢问、能问的途径，比如设立匿名提问信箱、配备学生信任的心理辅导老师。”

　　对于已经重度AI依赖的孩子，孙宏艳建议采取“阶梯式脱敏”，不要一刀切禁止，而是逐步替换，先限制时长，再引导参与线下社团活动、体育运动，用真实社交的乐趣慢慢替代虚拟陪伴的依赖。

　　“AI只是工具。对于儿童青少年，如果我们不让他们认识到这一点，反而一味依赖，就会形成恶性循环。给孩子创造真实、丰富、有温度的生活，这才是根本。”边玉芳说。

　　(应受访者要求，李老师、李笑、王樱、李青、王雨萱均为化名)

　　中青报·中青网记者 李瑞璇 来源：中国青年报

　　2026年06月19日 03版

本月监管部门发布行业新报告当AI偷走孩子的心，家校如何补位

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　　“说实话，心里有点不是滋味。”她对中青报·中青网记者说，“我们每天和学生相处至少七八个小时，备课、批改作业、谈心、处理各种矛盾纠纷……时间够多了吧？可孩子们的心事，最后还是流向了AI。”

　　冷静下来，她也能理解。AI跟孩子说话从不会上来就评判。比如孩子说讨厌数学，老师往往会追问“为什么听不懂”“是不是不够努力”，可AI会先共情一句“数学确实让人头疼”，然后请孩子再多说说。李老师觉得，老师的问法容易让孩子一下子把嘴闭上，而AI的问法反倒让孩子更愿意开口。

　　更让她感到无力的是耐心和安全感。老师一个人要面对几十上百个学生，能跟一个孩子聊上二三十分钟就算很久了。可AI不限时间也不限地点，语气永远温柔。而且跟AI说话，不用担心老师转头告诉家长，也不用担心同学传瞎话。

　　这种“被接住”的感觉，正吸引越来越多的青少年走向AI。

　　家庭防线出现结构性漏洞

　　中国青少年研究中心研究员孙宏艳团队2025年6月至8月对全国7省市8563名中小学生的调查显示，面对烦恼时，近半数(46.4%)学生选择向AI倾诉，超两成(21.5%)直言“只想和AI聊天，不想和真人聊天”。更值得关注的是，小学生“只想和AI聊天”的比例最高，超过24%。

　　数字背后，一个更紧迫的问题浮现出来：家庭作为未成年人保护的第一道防线，为什么出现了这么大的缺口？

　　孙宏艳团队的调查显示：67.9%的家庭没有制定任何AI使用规则。农村留守儿童的家长“不管”的比例更高。“不是家长不想管，有的是忙，有的是不懂，有的是学校也没给指导。”孙宏艳说。

　　河南信阳高二学生王樱的父母在北京打工，她和老人在信阳生活。“跟朋友闹矛盾了，身边人都觉得是我的问题，委屈没处说就跟AI说，它无条件站在你这边。”王樱的朋友们也会向AI倾诉，“反正心情会好一点”。

　　北京母亲李青坦言，她自认为和孩子沟通已经很好了，“每天晚上聊天，安全教育、性教育都会主动讲，孩子连喜欢哪个男生都跟我说”。即便如此，孩子二年级时被老师冤枉了一次，一直憋在心里，直到四年级才跟她说。

　　“沟通再好的家庭，孩子也不可能什么都说。有些事他觉得跟你说了也没用，或者当时害怕。AI恰好钻了这个空子。”李青感慨：“你永远没法用‘一刀切’的办法，认为‘沟通好’就万事大吉。”

　　许多青少年为何宁愿跟AI沟通，也不愿意跟父母说心里话？孙宏艳举例，以往去学校调研时，分别问100个孩子和他们的家长“今天有没有沟通”，结果约八成家长认为沟通了，但只有两成孩子认可与家长有沟通。之所以存在这么大的落差，孙宏艳分析，很多家长的沟通模式其实是“伪沟通”，“家长觉得聊成绩、问在校表现、反复唠叨就算沟通，可孩子根本不这么认为”。

　　北京师范大学儿童家庭教育研究中心主任边玉芳认为，这暴露了家庭防线的结构性漏洞。“很多家长只关心‘孩子跟我说话了吗’，却不关心‘孩子不敢说的那部分是什么’。青春期性教育、校园霸凌、情感困惑……孩子遇到不好张口的事，第一反应不是找家长，而是找一个‘不会评判我’的对象。”

　　更令人不安的是，这个“对象”可能是真人冒充的。六年级女生李笑告诉记者，她会在AI软件上生成自己喜欢的虚拟人物，还设了一个虚拟男友，问一些月经、性侵、校园暴力之类“肯定不会跟爸妈说”的事。

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　　边玉芳说：“AI平台良莠不齐，如果家庭防线建不起来，孩子就等于被推给了风险不明的黑箱。”

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　　家庭防线失守的同时，学校也面临自身难以突破的局限。李老师坦言，老师的角色天然带有评价功能，“教书、育人、考核、评优，学生自然把老师看作权威而非朋友。孩子不愿把最真实的一面展露给老师。”她认为，与其指责孩子沉迷AI，不如反思成人世界是否提供了足够安全、温暖的真实关系。

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　　在一片“失守”的案例中，上海13岁男孩高渤轩的家庭提供了另一种可能。

　　高渤轩是七年级学生，他每周用AI不到一次，“从来没有‘不想跟真人聊天’的想法”。

　　为什么不爱跟AI聊？“AI回答的速度太慢，而且过于刻板。有时跟它描述生活中发生的一件事，要做很大的铺垫，给它介绍背景，它还不一定能明确我的意思。”高渤轩说。

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　　家庭和学校“补位”是关键

　　今年4月，国家网信办等五部门联合发布《人工智能拟人化互动服务管理暂行办法》，明确禁止向未成年人提供虚拟伴侣、虚拟亲属等虚拟亲密关系服务，要求不得“过度迎合用户、诱导情感依赖或者沉迷”。新规将于2026年7月15日起施行。

　　孙宏艳认为，平台堵住漏洞是第一步，但家庭和学校的“补位”才是治本之策。

　　具体怎么做？孙宏艳给出了几条可落地的路径。家庭要建立低门槛的“开口”机制。“很多家长不是不愿意听，而是孩子一开口就忍不住说教。”她建议家长先学“闭嘴”，每天留出10分钟无评判聊天时间，不打断、不评价、不急着给建议。

　　一位湖北妈妈王雨萱花了几个月时间，主动了解女儿喜欢的偶像、熟悉同龄人日常话题，慢慢把孩子从AI陪伴软件拉回到现实对话中。“孩子过度依赖AI，并非孩子或产品单方面的问题，家长的陪伴与理解至关重要。”

　　学校方面也要主动“拆掉评价者的墙”。孙宏艳建议，老师可以每周设一节非正式谈话课，不谈成绩、不记考核，就是纯粹聊天。北京今年起推进AI通识课进校园，核心不是教技术，而是教孩子分辨AI的局限，知道什么时候该问AI、什么时候该找真人。

　　此外，性教育和安全教育这两个传统盲区也必须补齐。边玉芳指出，孩子之所以去问AI那些不好张口的问题，是因为现实中确实没有渠道。“学校和家庭要主动提供孩子敢问、能问的途径，比如设立匿名提问信箱、配备学生信任的心理辅导老师。”

　　对于已经重度AI依赖的孩子，孙宏艳建议采取“阶梯式脱敏”，不要一刀切禁止，而是逐步替换，先限制时长，再引导参与线下社团活动、体育运动，用真实社交的乐趣慢慢替代虚拟陪伴的依赖。

　　“AI只是工具。对于儿童青少年，如果我们不让他们认识到这一点，反而一味依赖，就会形成恶性循环。给孩子创造真实、丰富、有温度的生活，这才是根本。”边玉芳说。

　　(应受访者要求，李老师、李笑、王樱、李青、王雨萱均为化名)

　　中青报·中青网记者 李瑞璇 来源：中国青年报

　　2026年06月19日 03版

摘要：随着人工智能技术的快速发展，金融风险管理正经历从经验驱动向智能化决策的转型。AI能处理海量数据，并通过机器学习与深度学习识别复杂风险特征，使信用评估、欺诈识别与市场预测更加高效精准，显著提升了风控体系的自动化与前瞻性。然而，算法黑箱、数据偏差、隐私保护及监管适配等问题也带来新的挑战。本文从技术基础、应用价值与主要困境三个方面进行分析，为人工智能在金融风控领域的规范化、深度化应用提供参考。

关键词：人工智能金融风险管理大数据机器学习智能风控

在金融行业风险不断变化的背景下，传统风控方法难以满足实时化与高维数据处理的需求，人工智能的应用因此变得尤为关键。AI能通过机器学习、自然语言处理等技术处理来自交易、舆情与社交平台的多源数据，使风险识别更及时、全面。有观点指出：“随着人工智能(AI)技术的飞速进步，金融风险管理领域正经历着深刻的变革”，同时“AI可从多源数据中提取有价值的信息”。在此背景下，探讨人工智能在风控中的作用、价值与面临的挑战具有重要意义。

一、人工智能赋能金融风险管理的技术基础与应用模式

(一)人工智能重塑金融风控的核心技术基础

人工智能兴起前，金融风险管理主要依赖人工经验、线性模型与规则系统，这些方法虽然稳定，但难以应对高维度、实时性强且结构复杂的数据。随着AI技术的应用深化，风控体系的技术结构开始全面升级，使风险识别更加智能化和自动化。其中，机器学习成为推动变革的核心技术之一，通过训练海量数据，模型能够自动识别风险特征并预测潜在风险事件。对于贷款审批场景而言，模型可以同时引入用户行为数据、交易数据和外部征信数据，使信用评估更加精准。在市场风险管理中，机器学习模型能够分析市场波动规律，预测价格变化，提高投资组合的稳健性。

自然语言处理(NLP)技术同样在金融风控中发挥着越来越重要的作用。金融机构面临大量非结构化数据，如政策信息、财经新闻、企业公告、社交媒体舆情等，这些信息与市场风险高度相关，但传统系统处理效率低下。AI技术的引入使得系统能够自动提取文本中的关键信息，实现舆情监测和风险预警。有观点认为，AI通过自然语言处理(NLP)、机器学习等技术，能够自动从社交媒体、新闻网站、财务报表、交易记录等多源异构数据中提取有价值的信息。这句话直观展示了AI在提升信息获取效率和风险识别能力方面的重要作用，可帮助金融机构更早发现潜在风险，从而采取及时措施减少损失。

(二)人工智能在各类金融风险场景中的典型应用

在信用风险管理方面，人工智能使得用户信用评分更加多维与实时化。过去的评分体系主要依赖财务数据和历史记录，而如今AI可以实时分析用户行为轨迹，如消费习惯、资金流动规律、社交行为信号等，从而构建更为细致的信用画像。例如，机器学习可以根据用户的小额交易模式、还款规律及平台互动行为预测逾期概率，提高贷款审批的精准度。在互联网金融业务中，这种模型的价值更为突出，因为平台用户数量巨大、行为类型复杂，传统规则难以完成精准识别，而AI弥补了这一痛点。

在欺诈风险管理方面，人工智能的作用更加直接。传统的反欺诈方法依赖固定规则，如异常交易频次或账户异常登录位置，但欺诈手段不断演变，规则难以快速更新。AI模型能够通过深度学习掌握“正常行为模式”，一旦出现偏离即可触发警报。例如，在支付业务中，AI可以实时监测交易路径、设备指纹及操作轨迹，并迅速判断是否存在欺诈特征。此外，在市场风险管理中，机器学习模型可以识别多市场间的深层关联，提前发现异常波动，从而帮助投资机构优化风险识别。面对日益复杂多变的金融风险环境，企业如何借助人工智能技术提升金融风险管理的能力与效果，已成为亟待攻克的关键议题。这句话表明AI不是补充工具，而是金融风控未来发展的核心方向。

二、人工智能提升金融风险管理能力的价值与实践效果

(一)AI提升风险识别效率与精准度的关键驱动力

人工智能赋能金融风险管理的核心价值在于显著提升风险识别的速度与准确性。相较于人工作业和传统规则系统，AI模型能够在极短时间内处理大量数据，识别复杂的非线性关系并实时输出风险判断。例如，在信用审批场景中，AI模型能够同时整合用户行为数据、支付记录、社交特征等多源数据，为信贷机构构建更加细致的信用画像。这种多维度的数据整合能力使信用风险识别不再依赖单一变量，而是更加全面、动态。在信用卡反欺诈系统中，AI能够在交易发生的毫秒级时间内完成风险评分，从而有效阻止欺诈行为的发生。过去需要人工逐条审核的流程，如今几乎完全实现智能化处理，大幅降低了时间成本和人力成本。

此外，AI强大的模式识别能力使风险预测更具前瞻性。在市场风险管理中，AI能够基于历史交易数据、宏观指标、市场情绪等信息预测价格走势与风险暴露点。例如在股票波动预测中，机器学习模型可以识别历史模式中难以被人工察觉的隐含关系，并据此推测未来可能的波动风险。在复杂度更高的衍生品市场中，AI可以帮助评估极端情况下的尾部风险，改善机构对系统性风险的应对能力。通过高维度数据、多源信息融合与动态模型学习，AI能使金融机构更快察觉市场异常并提前调整策略，这种反应能力在当前风险复杂化的背景下尤为重要。

(二)AI让风控从“静态判断”转向“动态监测”与“智能决策”

传统风控体系往往依赖固定的规则和历史经验，如设置信用额度、设定交易报警阈值等。这种做法在互联网金融与新型交易场景中逐渐失效，因为风险本身具有动态演化的特征。AI的引入使风控由静态判断转向实时动态监测。以互联网银行为例，系统可以实时记录用户资金流动与账户活动，AI模型根据行为模式的变化自动识别“异常路径”，一旦发现风险信号便立即触发风控策略。这种实时性是传统方法难以达到的。

更重要的是，AI正在推动金融风险管理向“智能决策”迈进。模型不仅可以判断是否存在风险，还可以基于历史数据学习最佳处理方式。例如，检测到疑似欺诈交易时，系统可以根据类似案例的历史处理结果生成最优行动建议，如暂时冻结账户、要求二次验证或自动终止交易。在信贷领域，智能审批系统能根据违约概率自动生成合理的贷款额度，并动态调节利率结构，使信贷决策更加科学与精细化。投资机构也利用AI模型进行风险暴露管理，且模型能够自动调整资产组合比例，减少市场波动带来的损失。此类“自动判断+策略生成”的能力体现了AI在风险管理链路中的深度参与，使风控工作从被动响应转向主动防御。

三、人工智能在金融风险管理中的主要挑战与未来发展方向

(一)人工智能风控面临的技术难点与制度风险

尽管人工智能为金融风险管理带来了显著提升，但其在实际落地中仍面临多方面挑战，其中最突出的问题是模型透明度不足。许多深度学习模型属于“黑箱模型”，难以解释其决策依据，这使金融机构在模型审查、风险报告及对监管机构的合规说明中面临困难。若模型对部分用户群体产生偏差，例如因为训练数据不均衡导致的信用评分不公，金融机构将承担较高的法律与社会责任风险。透明度问题不仅影响模型可信度，也影响风控团队对模型的理解与优化能力，使得模型难以在高合规要求的金融行业中完全发挥作用。因此，加强模型可解释性、确保算法公平性成为人工智能风控的核心挑战。

其次，数据质量与数据安全问题同样阻碍着AI风控的深度应用。金融场景中的数据来源复杂，既包括结构化数据，也涉及大量非结构化信息，如新闻文本、政府公告等。如果输入模型的数据存在缺失、偏差或噪声，AI模型的输出结果就会受到影响，导致“垃圾进、垃圾出”的状况。此外，随着数据规模不断扩大，金融机构必须面对数据安全和隐私保护的严格要求。隐私泄露不仅会损害消费者信任，还可能导致金融机构遭受处罚。AI模型在训练过程中需要大量数据，如果缺乏严格的数据隔离与加密措施，就可能被恶意攻击或窃取模型参数，影响系统稳定性。

(二)AI风控的监管适应性与未来发展趋势

随着人工智能在金融领域的广泛应用，监管体系也面临重新构建的问题。当前，大多数金融监管制度仍基于传统风控逻辑，而AI技术的引入打破了原有风险识别与处理流程，使监管难度显著增加。例如，“算法歧视”“模型黑箱”“自动化决策的合规边界”等问题目前仍缺乏成熟的监管规范，导致金融机构在使用AI时，常需要在效率与合规之间寻找平衡点。监管机构既希望金融机构提升风控能力，又需确保用户权益不受损害，这对如何制定“可解释性要求”“数据来源要求”“模型评估标准”等提出了新的挑战。在这种背景下，部分国家尝试引入AI模型审查制度，要求风控模型经过风险测试后方可使用。未来，建立透明、标准化的AI风控监管体系将成为全球趋势。

展望未来，人工智能在金融风险管理中的发展方向将更加注重“智能化+安全化+可解释化”的综合平衡。一方面，随着技术进步，更多可解释AI(XAI)方法将被应用于风控模型，使机构能够理解模型的决策逻辑，提高模型的可控性与合规性。另一方面，联邦学习、隐私计算等技术将被用于提升数据处理的安全性，使机构能够在不泄露隐私的前提下完成跨机构的数据协同，增强风控模型的训练效果。此外，未来AI风控系统将更深度融合实时监测、行为分析与智能策略生成，通过强化学习等方法进一步提升应对复杂风险的能力。

四、结语

整体而言，人工智能已成为金融风险管理的重要驱动力。它提升了信用、市场与欺诈等多类风险的识别效率，使风控更加主动与智能，但其应用仍受模型透明度、数据质量、隐私安全及监管要求限制。未来，金融机构需提升模型可解释性，加强数据治理，并推动AI与风控策略深度融合。随着隐私计算与可解释AI的发展，智能风控将更加成熟，为金融体系稳定运行提供更坚实的技术支撑。

参考文献：

[1]张雪娟.人工智能在金融风险管理中的应用与挑战[J].全国流通经济,2025,(08):177-180.

[2]李思斯.谈人工智能在金融风险管理领域的创新应用及挑战分析[J].大众投资指南,2019,(02):71-72.

[3]王雅婷.人工智能与大数据在金融风险预测与管理中的应用[J].中国集体经济,2025,(32):193-196.

[4]赵彦奇,李怀晖,刘祥虎.人工智能在金融风险管理应用中的问题及对策研究[J].中小企业管理与科技,2025,(11):153-155.

张艳霞

作者简介：

张艳霞，女，汉族，1984年6月生，对外经济贸易大学，国际经济贸易学院硕士在读，金融学专业。

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