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今日国家机构披露行业新动向学习手记｜治国之要，首在用人，很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下:官方服务专线，支持多品牌报修

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今日监管部门公开新政策变化学习手记｜治国之要，首在用人，很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下:售后服务维修中心电话，支持多渠道服务

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售后服务上门服务电话，智能分配单据：学习手记｜治国之要，首在用人

　　全面建设社会主义现代化国家，全面推进中华民族伟大复兴，关键在党，关键在人。

　　6月15日，全国党建工作座谈会在北京召开。作为马克思主义建党学说中国化时代化的最新成果，习近平党建思想明确将“坚持建设堪当民族复兴重任的高素质干部队伍”列为一项重要内容，彰显出夯实事业发展人才支撑的关键作用。

　　怎样是好干部？如何选贤任能？对此，习近平总书记有着深邃思考、清醒认知。

　　2007年8月，时任上海市委书记习近平留意到报纸上一篇介绍诸葛亮“知人七道”的短文，批转给市委研究室学习；随后，当月召开的全市党政负责干部大会上，他在讲话中强调“要加强干部考察和监督”，援引了“知人七道”加以阐释：

　　间之以是非而观其志，穷之以辞辩而观其变，咨之以计谋而观其识，告之以祸难而观其勇，醉之以酒而观其性，临之以利而观其廉，期之以事而观其信……

　　生动简洁、鞭辟入里，触及选人用人中志向、能力、担当、品性等诸多方面，起到了很好的教育效果。

　　在长期地方为政实践中，习近平同志始终严把德才标准、坚持公正用人，积极探索干部培育、选拔、管理、使用的规律与路径——

　　在河北正定，面对各级班子文化程度偏低、年龄偏大、中青年干部偏少等问题，大刀阔斧调整班子，按照中央干部队伍“革命化、年轻化、知识化、专业化”要求，不拘一格、唯“德才”是举；

　　在福建，选才时反对“唯文凭论”“唯分数论”，强调提拔使用干部要有正确导向，“近君子，远小人”的生动实践体会，为当地干部工作带来清新之气；

　　在浙江，大力推动当地创新干部选拔任用方法，不断把政治上靠得住、工作上有本事、作风上过得硬、能够领导科学发展的干部选任到各级领导岗位。

　　贤良之士众，则国家之治厚。这是古往今来历经实践检验的为政至理。

　　新时代以来，习近平总书记总结“得贤者胜，失贤者败”的历史经验、立足我们党要在中国长期执政的战略高度、着眼实现中华民族伟大复兴的宏伟目标，引领干部队伍在革命性锻造中积极担当作为、焕发蓬勃生机。

　　树立选人用人正确导向，把政治标准放在首位，明确“旗帜鲜明为那些敢于担当、踏实做事、不谋私利的干部撑腰鼓劲”；完善干部考核评价体系，推动“形成能者上、优者奖、庸者下、劣者汰的良好局面”；落实“三个区分开来”，切实保护干部干事创业的积极性……

　　2013年，新时代以来的第一次全国组织工作会议，习近平总书记开宗明义强调的问题就是“建设一支宏大的高素质干部队伍”，强调“治国之要，首在用人”，要求好干部要做到“信念坚定、为民服务、勤政务实、敢于担当、清正廉洁”。

　　用坚定理想信念炼就“金刚不坏之身”，践行“全心全意为人民服务”的根本宗旨，怀揣“咬定青山不放松”的执着，做疾风劲草、当烈火真金，“不以一毫私意自蔽，不以一毫私欲自累”，强党强国就有了过硬队伍，复兴宏图就有了坚实依托。

　　“十五五”开局之年，树立和践行正确政绩观学习教育在全党开展。习近平总书记在多个场合对广大党员干部进行“思想校准”，躬身示范、深刻指引——

　　“落实‘立党为公、为民造福、科学决策、真抓实干’总要求，引导广大党员干部踏踏实实干事创业”“着力培养选拔敢打硬仗、善打胜仗的优秀干部”“全面提高干部队伍的现代化建设本领”……

　　归根结底，正是要在关键时期抓住干部这个决定性因素，引领广大党员干部担当实干、勇做先锋，团结带领广大人民，把社会主义现代化的宏伟蓝图变为美好现实。

　　策划：张晓松、王永前

　　主编：朱基钗、姚玉洁

　　主笔：胡梦雪、陈潇雨

　　视觉：朱思明、贾伊宁

　　新华社国内部、上海分社联合出品

本月官方渠道更新行业信息学习手记｜治国之要，首在用人

　　全面建设社会主义现代化国家，全面推进中华民族伟大复兴，关键在党，关键在人。

　　6月15日，全国党建工作座谈会在北京召开。作为马克思主义建党学说中国化时代化的最新成果，习近平党建思想明确将“坚持建设堪当民族复兴重任的高素质干部队伍”列为一项重要内容，彰显出夯实事业发展人才支撑的关键作用。

　　怎样是好干部？如何选贤任能？对此，习近平总书记有着深邃思考、清醒认知。

　　2007年8月，时任上海市委书记习近平留意到报纸上一篇介绍诸葛亮“知人七道”的短文，批转给市委研究室学习；随后，当月召开的全市党政负责干部大会上，他在讲话中强调“要加强干部考察和监督”，援引了“知人七道”加以阐释：

　　间之以是非而观其志，穷之以辞辩而观其变，咨之以计谋而观其识，告之以祸难而观其勇，醉之以酒而观其性，临之以利而观其廉，期之以事而观其信……

　　生动简洁、鞭辟入里，触及选人用人中志向、能力、担当、品性等诸多方面，起到了很好的教育效果。

　　在长期地方为政实践中，习近平同志始终严把德才标准、坚持公正用人，积极探索干部培育、选拔、管理、使用的规律与路径——

　　在河北正定，面对各级班子文化程度偏低、年龄偏大、中青年干部偏少等问题，大刀阔斧调整班子，按照中央干部队伍“革命化、年轻化、知识化、专业化”要求，不拘一格、唯“德才”是举；

　　在福建，选才时反对“唯文凭论”“唯分数论”，强调提拔使用干部要有正确导向，“近君子，远小人”的生动实践体会，为当地干部工作带来清新之气；

　　在浙江，大力推动当地创新干部选拔任用方法，不断把政治上靠得住、工作上有本事、作风上过得硬、能够领导科学发展的干部选任到各级领导岗位。

　　贤良之士众，则国家之治厚。这是古往今来历经实践检验的为政至理。

　　新时代以来，习近平总书记总结“得贤者胜，失贤者败”的历史经验、立足我们党要在中国长期执政的战略高度、着眼实现中华民族伟大复兴的宏伟目标，引领干部队伍在革命性锻造中积极担当作为、焕发蓬勃生机。

　　树立选人用人正确导向，把政治标准放在首位，明确“旗帜鲜明为那些敢于担当、踏实做事、不谋私利的干部撑腰鼓劲”；完善干部考核评价体系，推动“形成能者上、优者奖、庸者下、劣者汰的良好局面”；落实“三个区分开来”，切实保护干部干事创业的积极性……

　　2013年，新时代以来的第一次全国组织工作会议，习近平总书记开宗明义强调的问题就是“建设一支宏大的高素质干部队伍”，强调“治国之要，首在用人”，要求好干部要做到“信念坚定、为民服务、勤政务实、敢于担当、清正廉洁”。

　　用坚定理想信念炼就“金刚不坏之身”，践行“全心全意为人民服务”的根本宗旨，怀揣“咬定青山不放松”的执着，做疾风劲草、当烈火真金，“不以一毫私意自蔽，不以一毫私欲自累”，强党强国就有了过硬队伍，复兴宏图就有了坚实依托。

　　“十五五”开局之年，树立和践行正确政绩观学习教育在全党开展。习近平总书记在多个场合对广大党员干部进行“思想校准”，躬身示范、深刻指引——

　　“落实‘立党为公、为民造福、科学决策、真抓实干’总要求，引导广大党员干部踏踏实实干事创业”“着力培养选拔敢打硬仗、善打胜仗的优秀干部”“全面提高干部队伍的现代化建设本领”……

　　归根结底，正是要在关键时期抓住干部这个决定性因素，引领广大党员干部担当实干、勇做先锋，团结带领广大人民，把社会主义现代化的宏伟蓝图变为美好现实。

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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：

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[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.

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[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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