中电金信 :“智”治方能致远 | 一文读懂金融AI治理模式探索

面对人工智能带来的变革浪潮，构建与之相适应的治理体系已成为商业银行必须直面的时代命题。历史经验表明，缺乏治理护航的创新，往往难以持续释放价值，AI技术的健康发展亟须健全的治理框架作为保障。中电金信基于对行业趋势的持续洞察与多家银行的“十五五”数智化规划服务实践，梳理出当前AI治理中的三大核心挑战与体系化构建路径。

商业银行AI治理的现状与挑战

当前，AI技术已突破传统后台支撑角色的局限，加速渗透至信贷审批、客户服务、风险管理等核心业务环节。银行业AI建设理念正从“技术驱动”转向“价值驱动”，从“单点应用”拓展至“生态构建”。然而，价值落地过程因治理体系支撑不足而面临三大挑战：

规划缺失导致资源浪费：许多银行陷入“为AI而AI”的误区，盲目投入算力资源导致基础设施重复建设，各部门各自为战引发重复性应用开发，技术投入与业务实际需求脱节。

评估体系缺位导致价值难以量化：行业存在“重建设、轻运营”现象，缺乏全周期价值评估机制。这导致AI项目难以规模化推广，造成技术投资浪费。

新型风险管控不足埋下安全隐患：AI引入幻觉输出、算法歧视、敏感信息泄露等新型风险。许多机构缺乏针对AI特性的纵深防御能力，可能引发监管问责和声誉损失。

六大维度构建银行AI治理体系

中电金信提出，商业银行AI治理体系的“智慧之车”，应围绕以下六大维度进行构建:

1

 方向盘：制定AI发展战略

顶层规划方面，明确AI服务于银行总体战略，通过现状评估与差距分析，制定从“技术赋能”到“业务重构”的阶段性实施路线图。

2

 发动机：建立权责明晰的治理体系

组织架构方面，设立自上而下的监督机制，明确AI治理为“一把手工程”。构建业务与科技部门、风险管理部门、内部审计部门组成的三道防线，设立跨职能协同团队打破部门壁垒。

3

 传动轴：规范全生命周期管理

运营机制方面，建立覆盖从数据采集到模型退役的全生命周期管理流程，在关键阶段设置风险审查节点。应用“监管沙盒”机制，在安全空间内进行创新试点。

4

 底盘：打造高效可控技术底座

研发平台方面，构建一体化AI研发平台，支持算力可调配、模型可插拔。推行MaaS模式，将AI能力以服务形式提供给全行各业务条线调用。

5

 仪表盘：衡量业务成效

价值评估方面，设立业务价值、技术效能和合规风险等多维评估指标体系，建立基于评估结果的持续优化机制。

6

 安全带：构建可信AI防护网

安全策略方面，坚持“数据不出行、敏感信息不入模”原则，防御对抗性攻击，监控模型幻觉问题。明确AI的“助手”定位，最终决策责任落实到人。建立算法审查机制，避免数据偏见导致算法歧视。

银行推进AI治理应避免简单套用通用模板，而需立足自身资源禀赋、业务结构和数字化基础，采取“体系化构建、差异化切入、渐进式推进”的策略，在实践中持续调优，形成适合自身的AI治理体系。

中电金信依托金融级数字底座“源启”，系统构建了“AI驱动+咨询引领+应用重构+底座筑基”的产品及服务体系，并具备“平台+模型+应用+服务”的完整AI产品及能力体系，持续推动AI技术与行业场景深度融合。目前，围绕金融行业高价值场景，中电金信打造了以信贷、营销、风控、质检、运营等为代表的新一代智能化应用集群，助力商业银行实现数智化转型与高质量发展。