我国银行业对AI的应用和管理持续深入。近日，平安银行（000001）对外披露董事会决议公告显示，董事会审议通过了《平安银行（000001）人工智能（885728）管理办法(1.0版，2026年)》。在业内专家看来，当前银行业AI应用多处于单点技术的探索阶段。平安银行（000001）此举把AI治理从技术部门的内部规范提升为董事会层面的公司治理制度，为全行业在AI应用与风险防控之间寻求平衡提供了可以参考的治理范式。
对此，平安银行（000001）方面回应称，此举主要是贯彻落实金融监管总局对银行等金融机构人工智能（885728）开发应用的相关指导意见要求，进一步完善该行人工智能（885728）开发应用治理体系，为人工智能（885728）安全、有序开发应用提供制度保障。
《金融时报》记者发现，平安银行（000001）率先落地专属AI管理办法和该行近年来全面推进AI数字化转型的业务布局高度匹配。据统计，截至今年6月末，平安银行（000001）累计落地大模型应用场景超450个，覆盖范围十分广泛，既有前端的精准营销、智能投顾等面向客户的服务场景，也有中后台的合规风控、日常办公辅助、风险排查等管理场景，基本实现了业务全流程渗透。
人工智能（885728）应用范围不断拓展、应用程度不断深化，在提升效率、赋能业务发展的同时，也对治理提出了更高要求。据介绍，平安银行（000001）此次出台专属AI管理办法主要明确了三个发展方向：一是在制度建设上，该行董事会战略委员会将统筹人工智能（885728）开发应用管理，坚持应用导向与风险导向相统一，遵循“谁使用谁负责”、依法合规、自主可控、务实高效、安全发展原则，建立权责清晰、流程贯通、风险可控、持续迭代的人工智能（885728）治理体系，进而支撑该行数字化、智能化转型。二是在治理上，将建立覆盖人工智能（885728）开发应用全过程的全生命周期（883436）管理机制，健全数据安全（885942）、算法风险、伦理审查及责任追溯等机制，将人工智能（885728）风险纳入全面风险管理体系，实施风险分类分级管理。三是在开发应用上，将坚持需求牵引、价值导向，围绕服务实体经济、做好金融“五篇大文章”、提升客户服务质效、提高运营管理效率等方向，稳妥推进人工智能（885728）应用。
“从行业角度来看，平安银行（000001）此举将为银行业提供一定借鉴。”业内人士对记者说。
当前，我国金融行业不断加大人工智能（885728）技术资源投入，加快人工智能（885728）应用场景落地。有数据显示，2025年，中国金融行业生成式AI平台及应用解决方案市场规模为17.40亿元，较2024年增长90.4%。
在AI全面渗透银行核心业务的热潮之下，安全可控、风险合规的问题也愈发突出，逐渐成为制约其深度运用的核心因素。
业内专家表示，模型黑箱风险、生成幻觉、算法歧视等各类风险不断出现，金融行业需加快建立健全风险治理体系。
6月18日，金融监管总局发布《关于银行业保险业人工智能（885728）安全开发应用的指导意见》，从治理架构、开发应用、数据治理等多个方面提出了32项指导性意见，全方位规范金融行业AI的开发、落地和运营全流程。
“监管明确划定了金融行业AI高风险应用清单，只要是涉及资金交易、企业资产评估、信贷审批、保险承保理赔、全面风险管理等场景，全部纳入高风险管控范畴，实行最严格的准入、监测、干预管理机制。”上述业内人士表示，AI模型在信贷审批流程中，只能作为辅助工具，负责数据整合、风险打分、隐患提示等基础工作，绝对不能独立作出授信等最终业务决策。所有高风险审批环节，必须设置固定人工复核节点，保留人工干预的权限，从制度上杜绝AI全自动作业带来的批量风险。
需要注意的是，银行业AI风险治理，从来不是单一环节的管控，而应贯穿技术应用的全生命周期（883436）。这也是当前银行业AI治理的核心要义：改变“重应用、轻风控，重效率、轻合规”的传统思维，建立覆盖模型准入、场景分级和日常监测等方面的全链条管理机制。无论技术如何迭代、AI效率如何提升，银行业始终要坚守“人主导技术、技术服务业务”的核心原则，牢牢守住人对金融业务的最终决策权和把控权。
技术是提升金融服务质效的工具，但金融的核心永远是责任与温度。在AI深度赋能银行业的当下，唯有明确人机协同的清晰边界，细化不同场景的风险管控标准，平衡好技术创新与合规安全的关系，才能让人工智能（885728）真正成为银行业高质量发展的助力，推动银行业数字化转型走得更稳、更远。
