ORX 的最新研究强调了金融机构中的一个重要趋势：生成式人工智能（GenAI）技术的集成，以增强数据驱动的风险管理策略。一项全球调查，包括一些大型银行和保险公司，显示近 45% 的这些公司目前正在使用主流的 GenAI 助手，另有相同比例的公司计划在未来 18 个月内将大型语言模型（LLM）应用于操作风险管理。

GenAI 工具的采用

ORX 研究与信息副主任海伦·拉巴特（Helen L’Abbate）对 GenAI 的采用表示乐观，认为它在支持人类决策方面提供了宝贵的帮助。GenAI 帮助公司连接数据集、自动化任务，并改善在风险框架、分类法和政策查询响应等领域的决策。这一集成不仅提高了效率，还为公司提供了有价值的见解，帮助它们更有效地管理风险。

调查显示，金融机构正在以多种方式利用 GenAI 工具，包括知识发现、编写代码和文档，以及改善内部沟通渠道。在最广泛采用的 GenAI 工具中，OpenAI 的 ChatGPT 排在首位，35% 的受访者使用该工具。微软 Copilot 排名第二，为 22%，亚马逊 Q 为 13%，谷歌 Gemini 为 7%。这些工具特别有助于自动化繁琐的任务，如文档摘要、数据准备分析以及创建响应型聊天机器人，以快速访问与风险相关的信息。

大型语言模型（LLM）在风险管理中的应用

尽管 LLM 目前在实际生产环境中的部署仍处于初期阶段，仅有 14% 的公司在使用，但调查显示这些模型的未来前景十分广阔。77% 的受访者表示计划在不久的将来将 LLM 纳入其运营中。这反映出越来越多的人认为 LLM 可以显著提升操作风险管理，通过提供更好的数据分析、改善决策过程并确保更准确的风险评估。

此外，数据在风险管理中的作用不容忽视。高达 95% 的公司承认数据作为有效风险管理的基础至关重要。许多公司正在朝着集中化其操作风险和非财务风险（ONFR）数据的方向发展，以简化工作流程并确保跨部门更好的数据可访问性。

结论：生成式人工智能在金融风险管理中的未来

生成式人工智能在金融机构中的集成标志着这些组织处理风险管理的一个转折点。通过将人工智能工具与传统的人类专业知识相结合，金融公司可以增强决策能力、提高运营效率，并更有效地应对不断变化的风险。预计随着 GenAI 技术，特别是 LLM 的持续采用，未来几年风险管理将变得更加灵活和数据驱动。

欲了解更多信息，请参阅 ORX 的完整报告和 Finextra 对这些趋势的报道。