文章总结： 国家开发银行投资6171万元建设企业级风险管理平台和风险管理大数据平台，实现六个统一并集成现有系统。项目明确AI大模型在客户分析、风险识别、报告编写等场景的应用需求。AI大模型可应用于信用风险、市场风险、操作风险、合规风险等领域。建议建立协同工作机制、分步实施、做好安全合规。 综合评分： 78 文章分类： AI安全,安全建设,解决方案,数据安全,应用安全

国开行将推进AI大模型在风险管理领域的应用

智探AI应用

2026年3月1日 19:03 广东

以下文章来源于银行科技研究社 ，作者木子剑

银行科技研究社 .

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从本质上来看，银行是经营管理风险的机构。因此，加强风险管理是银行业永恒的主题。当下，风险管理的科技能力支撑显得相当重要。近期，国家开发银行（以下简称“国开行”）就启动了风险管理相关项目建设。

6000多万元建设企业级风险管理平台和风险管理大数据平台

《银行业金融机构全面风险管理指引》中曾要求，银行业金融机构应当具备完善的风险管理信息系统；应当建立与业务规模、风险状况等相匹配的信息科技基础设施；应当建立健全数据质量控制机制，积累真实、准确、连续、完整的内部和外部数据，用于风险识别、计量、评估、监测、报告，以及资本和流动性充足情况的评估。

几个月前，国开行发布了企业级风险管理平台及风险管理大数据平台建设项目的采购公告，以进一步提升风险管理水平。

企业级风险管理平台建设项目预算6391万元。该项目开展企业级风险管理平台建设，系统功能一是为用户搭建风险业务的统一工作台，实现“六个统一”，即统一全行客户管理中心、统一风险监测预警中心、统一风险管理业务中心、统一风险数据服务中心、统一风险管理知识库共享中心、统一风险系统用户服务中心；二是整合业务组件及现有系统，其中，新建客户管理、限额管理、并表管理等业务组件，集成评级器系统、风险预警管理系统、预期信用损失管理系统等现有系统；三是明确AI大模型等新技术在客户分析、风险识别、报告编写等业务场景的应用需求。

还有一个项目与之“搭配”，即风险管理大数据平台建设项目。该项目新建风险管理大数据平台并搭建风险数据实验室子系统，替换原风险数据集市，打造新架构、新体系、新能力，建立“一站式服务”的风险数据平台，为企业级风险管理平台及集成系统提供数据服务，实现风险领域技术支撑的统一，高效支持未来风险领域系统建设需求。该项目又分为2个部分：

其中，风险管理大数据平台建设项目（系统建设）方面。一是建设集成型数据区，构建“5个数据分层+历史数据区”；二是建设风险数据治理相关基础应用功能，包括风险数据资产、风险数据质量、风险数据开发、风险数据服务，并搭建风险数据实验室。

风险管理大数据平台建设项目（产品采购）方面，采购符合国家信创要求的Gbase 8a MPP数据库共75个节点的软件授权（含1年维保）,包括25个生产节点、25个同城灾备节点、25个异地灾备节点。

之后，上述项目成交结果公示。

企业级风险管理平台建设项目的成交供应商为上海安硕信息技术股份有限公司+浪潮软件集团有限公司（联合体），成交金额3990万元，仅有预算的62.43%。

风险管理大数据平台建设项目（系统建设）的成交供应商为北京宇信科技集团股份有限公司，成交金额1560万元。

风险管理大数据平台建设项目（产品采购）的中选供应商同样为北京宇信科技集团股份有限公司，成交金额621万元。

可见，为了建设企业级风险管理平台和风险管理大数据平台，国开行此次花费共6171万元。

将推进AI大模型在风险管理领域的应用

据《银行科技研究社》了解，国开行在近日召开的2026年工作会议上强调，在新的一年，要强化全面风险管理。而企业级风险管理平台和风险管理大数据平台的建设，将助力该行未来的风险管理。

值得一提的是，国开行将在风险管理领域加速AI大模型应用，这也是银行业的趋势。上述企业级风险管理平台供应商征集公告中就提到，明确AI大模型等新技术在客户分析、风险识别、报告编写等业务场景的应用需求。

关于AI大模型在风险管理方面的应用，国开行已开始进行研究。早在启动上述采购项目前，国开行风险管理部就曾在《银行家杂志》撰文分享“人工智能大模型在银行风险管理领域的应用研究”。

文章显示，基于AI大模型的技术优势和同业实践，结合银行风险管理工作特点，分析得出其在风险管理领域的应用场景主要包括信用风险、市场风险、操作风险、合规风险、综合应用等方面。例如，在操作风险方面，针对银行日常运营中的内部欺诈、外部欺诈、流程失误等操作风险，AI大模型可以分析客户的交易轨迹、会话记录以及员工的系统操作日志、邮件通信等数据，智能识别偏离正常模式的异常操作，帮助防范内外部欺诈风险等。

当然，目前来说，大模型应用还面临多项挑战。文章也提出几点工作建议：建立“业务+数据+技术”协同工作机制，提升跨部门协同作战能力；按照“先易后难、分步实施、迭代优化”思路，有序推进风险管理大模型应用；从管理和技术两方面入手，做好安全合规。

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