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售后服务上门服务电话，智能分配单据：半导体和机器人两个赛道火到什么程度？今年前4月利润井喷，“投资人约不到企业负责人”

　　每经记者｜张宏

　　5月27日公布的今年1~4月份规模以上工业企业利润数据显示，半导体上游材料环节利润激增，电子专用材料制造行业利润增长超6倍(601.7%)、光纤制造行业增长超3倍(347.6%)。

　　作为AI(人工智能)落地的关键载体，机器人行业同样迎来强势增长，工业控制计算机及系统制造行业利润增长超1倍(128.6%)。

　　半导体和机器人两个行业的利润双双大增，是真实需求驱动的景气度上行，还是低基数与库存的短期扰动？行业真实订单情况如何？利润增长是否可持续？投融资市场又有哪些新变化？就此，《每日经济新闻》记者(以下简称每经记者)深入产业一线和投资机构展开调查。

　　高产能：龙头晶圆厂产能利用率接近满载

　　半导体行业利润激增的原因是什么？每经记者首先采访了多家投研机构的专业人士。

　　中国建投集团旗下的股权投资企业建投投资投资业务二部负责人王芸带领团队投资了多个半导体项目。

　　王芸在接受每经记者采访时表示，从制造、存储及设备等产业链核心环节观察，本轮产能增长并非单纯的统计口径改善或低基数修复，而是由真实订单驱动的扩产与提产。从数据上看，当前产业逻辑更接近于“订单先行—产能爬坡—设备加单—高稼动率运行(高产能利用率运行，设备接近满负荷运转)”的真实扩产链条。

　　企业在手订单和产能利用率情况如何？

　　王芸指出，在晶圆代工端，龙头晶圆厂产能利用率已接近满载或再创新高；在存储端，龙头制造企业去年产能利用率即达95%以上，今年仍维持高位；在设备端，部分企业合同负债与新增订单均创近年新高，或上调全年订单增速预期。“我们理解，晶圆制造、存储及设备等环节的行业增长已具备较强的订单真实性。”

　　国泰基金量化投资部研究员李星全认为，半导体行业利润大涨的核心原因在于存储芯片涨价、AI GPU(图形处理器)的持续放量以及“AI通胀”对成熟制程等其他环节的广泛带动。

　　哪类产品存在客户主动找上门，甚至愿意预付款或提前锁定产能的情况？稀缺性来自技术壁垒还是产能紧张？

　　王芸表示：“AI基础设施领域需求热度非常高，高端旗舰及先进代工目前处于供应瓶颈，下游客户出现了主动寻求产能绑定与提前锁产的情况。一般而言，工艺壁垒较高的高端产品良率偏低、产线建设及产能释放周期较长，高技术门槛限制了多数企业进入。若贴合AI产业需求，客户锁产与预付意愿均较强。”

　　高增长：部分半导体企业毛利率超预期

　　行业景气度高涨，企业的盈利情况如何？

　　每经记者注意到，今年一季度，科创50指数23只半导体成分股中，多家公司单季度营收或归母净利润同比增长超过100%，增长甚至达到数倍。

　　“销量提升带动了毛利率提升，部分企业毛利率甚至高于投资时点的预期。”王芸说，“从订单与项目回款情况看，现金流随产量提升也明显改善。”

　　半导体和机器人都是新兴高科技行业，哪些品类的国产替代已进入“能用好用”的阶段？

　　王芸表示，受益于新能源汽车与光伏储能需求爆发，国产功率器件迎来全新窗口期，不仅进入国内主流车企供应链，更在海外实现对竞品的全面对标，部分核心领域已实现领跑。模拟芯片、CPU(中央处理器)、存储等也取得显著突破，成熟制程领域已实现自主供给，产品出海趋势明显。

　　新现象：投资人想见企业负责人却约不到

　　产量增长、利润狂飙，半导体领域一级市场融资环境如何？

　　“今年，半导体领域一级市场融资热度比较高。”王芸说，“尤其下游关联AI应用、光通信及先进封装的企业，融资节奏加快、额度紧张。部分项目估值提升迅速，年内出现多轮募资。热点领域估值整体上行，头部项目提升尤为明显。”

　　一位长期跟踪半导体项目但不愿具名的一级市场投资人告诉每经记者：“之前想给企业引荐其他投资人见面比较容易，现在想见企业负责人都约不到时间。强订单项目其实是不愁投资人的。接待太多对企业是个负担，企业也不想过多稀释股权，并且下一轮估值可能涨得更高。因此，他们的融资节奏非常明确，年度内完成一轮即可，避免短期内估值稀释过高。”

　　“能明显感觉到，项目方接触后来的投资人时会提高报价，从而快速收官本轮。待下一里程碑达成(如关键订单爆发或业务验证完成)后，再启动新一轮融资并提升估值。因此，项目方反而不希望引入过多尽调，因为每家机构都有独立诉求。所以现在一级市场一方面是项目方反向选择投资人，一方面是在‘收口’。”该人士表示，“因为投资人出资意愿基本上都比较明确，所以项目方也没有做备份的必要，谈两三家、四五家，完成这一轮即可。项目方不希望将股权稀释到几十家(投资人)，因为一些企业可能很快具备上市条件，届时可直接进入IPO(首次公开募股)轮。”

　　该人士透露，其之前跟踪的几个项目，今年再去见企业负责人都比较难，要额度也没有以前那么容易。

　　在此背景下，投资人如何看待后续市场？增长是否可持续？

　　李星全认为，半导体行业利润增长具有极强的中长期可持续性，主要源于AI产业高景气度延续与国产算力自主可控进程加速。随着大模型商用落地及“主权AI”建设推进，庞大且确定的本土算力基建投资将与全球AI扩产周期形成共振，为国内半导体产业链带来长期确定的业绩上行空间。

　　王芸指出，从投资企业视角看，汽车电子与AI算力两大板块客户复购意愿与议价空间均有明显改善。一方面，车规级芯片认证壁垒高，一旦进入车企及第一梯队供应商体系，即形成较强客户黏性，复购意愿稳定；另一方面，AI服务器与数据中心对高端功率器件、存储芯片的需求呈爆发式增长，此类客户更看重芯片极致性能、高可靠性及供电安全稳定，价格敏感度较低，为头部企业提供了更大的议价空间与利润弹性。

　　“随着下游需求结构持续优化，芯片制造企业正逐步摆脱对低端客户的单一依赖，在工业、汽车及AI高端应用赛道获得更强的话语权与定价权。”王芸表示。

　　高需求：机器人产业链持续火爆

　　半导体相关行业快速增长，也带动了产业链上其他产业的发展，特别是与机器人产业相关的工业控制计算机及系统行业和试验机制造行业，今年前4个月，二者利润分别增长128.6%、58.8%。

　　李星全告诉每经记者，工业控制计算机及系统可以理解为机器人的“大脑”，负责感知和规划决策；电子专用材料提供机器人“大小脑”领域所需的核心元器件基材；试验机制造行业则保障产品精度与可靠性，共同支撑机器人整机性能与量产落地。

　　李星全认为，机器人产业利润增长主要原因是制造业修复以及AI相关基础设施需求提升。

　　回归企业体感，今年前4个月，企业真实盈利情况如何？

　　“公司今年一季度收入预计同比增长约3倍，国内外市场均实现较好增长。”以灵巧手和脑机接口为主要产品的傲意科技副总裁张琦向每经记者表示。

　　收入增长的原因是什么？

　　张琦认为，公司收入增长主要源于出货量提升。“由于公司产品均为标准品，价格相对稳定，收入增量主要由销量驱动。重点客户单批次采购规模显著扩大，从过去的数十台提升至百台量级。公司灵巧手产品既是机器人末端执行部件，也是具身机器人数据采集的主要工具，相当比例的客户采购产品应用于数据采集环节，以积累训练数据、优化模型。”

　　市场需求的增长是否具有普遍性？

　　工业协作机器人和人形机器人厂商越疆科技市场总监谢凯旋在接受每经记者采访时表示，今年，工业协作机器人与服务机器人的市场需求保持增长。工业方面，新能源汽车、3C电子(计算机、通信和消费类电子产品的统称)、锂电等领域客户对高精度、高可靠性的柔性自动化方案需求迫切。服务机器人方面，海外无人零售、智慧餐饮等场景加速落地。

　　市场急需的产品用途是什么？

　　谢凯旋指出，市场需求增长的核心驱动力是全球人力成本持续攀升、标准化服务需求固化及制造业对柔性换产的迫切需求。客户不会满足于概念演示，而是需要“能上岗、用得起、靠得住”的机器人解决方案。

　　谢凯旋分析，目前市场有两个需求较为旺盛的应用方向——高端制造柔性自动化(如精密装配、检测、智能焊接、码垛等)和商业服务无人化运营(如无人咖啡奶茶、按摩理疗等)。我国产品的核心竞争力，则源于工业场景的极端锤炼。

　　如何看待市场未来趋势？

　　李星全认为，机器人产业的利润有望延续增长态势，但盈利能力或有一定波动性。当前人形机器人仍处于“从0到1”的阶段，海外机器人尚未放量，国内虽有放量但应用领域多为商演、科研等场景，随着量产渐行渐近和下游应用不断打开，机器人利润仍有望维持增长。但考虑到机器人降本需求，产业链盈利水平可能会有所波动。

　　在企业端，张琦表示，市场普遍预期，未来全球机器人产业链(尤其是硬件端)难以脱离中国供应链，无论从技术基因、成本结构还是综合竞争优势而言，国内均具备显著优势。

　　谢凯旋同样对行业未来持乐观态度。他指出：“仅以我们为例，通过与全球80余家世界500强企业的产品验证选择，我们在产业端部署了超10万台机器人。产品销往100多个国家和地区，2025年协作机器人出货量全球第一，与国际行业龙头客户建立了长期信任关系。”

　　张琦认为：“其内在逻辑在于，只有形成一定出货量规模，产品工艺才能逐步收敛成熟。海外市场目前尚未形成有效出货量，难以实现工艺能力的持续提升。以公司灵巧手业务为例，去年出货量两三千台，去年是第二年，首年仅数百台，今年预计仍将实现翻倍以上增长。持续的出货量带来工艺稳定性与供应链稳定性，最终凝聚为产品稳定性，形成‘越用越好用’的正向循环。”

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　　在此背景下，投资人如何看待后续市场？增长是否可持续？

　　李星全认为，半导体行业利润增长具有极强的中长期可持续性，主要源于AI产业高景气度延续与国产算力自主可控进程加速。随着大模型商用落地及“主权AI”建设推进，庞大且确定的本土算力基建投资将与全球AI扩产周期形成共振，为国内半导体产业链带来长期确定的业绩上行空间。

　　王芸指出，从投资企业视角看，汽车电子与AI算力两大板块客户复购意愿与议价空间均有明显改善。一方面，车规级芯片认证壁垒高，一旦进入车企及第一梯队供应商体系，即形成较强客户黏性，复购意愿稳定；另一方面，AI服务器与数据中心对高端功率器件、存储芯片的需求呈爆发式增长，此类客户更看重芯片极致性能、高可靠性及供电安全稳定，价格敏感度较低，为头部企业提供了更大的议价空间与利润弹性。

　　“随着下游需求结构持续优化，芯片制造企业正逐步摆脱对低端客户的单一依赖，在工业、汽车及AI高端应用赛道获得更强的话语权与定价权。”王芸表示。

　　高需求：机器人产业链持续火爆

　　半导体相关行业快速增长，也带动了产业链上其他产业的发展，特别是与机器人产业相关的工业控制计算机及系统行业和试验机制造行业，今年前4个月，二者利润分别增长128.6%、58.8%。

　　李星全告诉每经记者，工业控制计算机及系统可以理解为机器人的“大脑”，负责感知和规划决策；电子专用材料提供机器人“大小脑”领域所需的核心元器件基材；试验机制造行业则保障产品精度与可靠性，共同支撑机器人整机性能与量产落地。

　　李星全认为，机器人产业利润增长主要原因是制造业修复以及AI相关基础设施需求提升。

　　回归企业体感，今年前4个月，企业真实盈利情况如何？

　　“公司今年一季度收入预计同比增长约3倍，国内外市场均实现较好增长。”以灵巧手和脑机接口为主要产品的傲意科技副总裁张琦向每经记者表示。

　　收入增长的原因是什么？

　　张琦认为，公司收入增长主要源于出货量提升。“由于公司产品均为标准品，价格相对稳定，收入增量主要由销量驱动。重点客户单批次采购规模显著扩大，从过去的数十台提升至百台量级。公司灵巧手产品既是机器人末端执行部件，也是具身机器人数据采集的主要工具，相当比例的客户采购产品应用于数据采集环节，以积累训练数据、优化模型。”

　　市场需求的增长是否具有普遍性？

　　工业协作机器人和人形机器人厂商越疆科技市场总监谢凯旋在接受每经记者采访时表示，今年，工业协作机器人与服务机器人的市场需求保持增长。工业方面，新能源汽车、3C电子(计算机、通信和消费类电子产品的统称)、锂电等领域客户对高精度、高可靠性的柔性自动化方案需求迫切。服务机器人方面，海外无人零售、智慧餐饮等场景加速落地。

　　市场急需的产品用途是什么？

　　谢凯旋指出，市场需求增长的核心驱动力是全球人力成本持续攀升、标准化服务需求固化及制造业对柔性换产的迫切需求。客户不会满足于概念演示，而是需要“能上岗、用得起、靠得住”的机器人解决方案。

　　谢凯旋分析，目前市场有两个需求较为旺盛的应用方向——高端制造柔性自动化(如精密装配、检测、智能焊接、码垛等)和商业服务无人化运营(如无人咖啡奶茶、按摩理疗等)。我国产品的核心竞争力，则源于工业场景的极端锤炼。

　　如何看待市场未来趋势？

　　李星全认为，机器人产业的利润有望延续增长态势，但盈利能力或有一定波动性。当前人形机器人仍处于“从0到1”的阶段，海外机器人尚未放量，国内虽有放量但应用领域多为商演、科研等场景，随着量产渐行渐近和下游应用不断打开，机器人利润仍有望维持增长。但考虑到机器人降本需求，产业链盈利水平可能会有所波动。

　　在企业端，张琦表示，市场普遍预期，未来全球机器人产业链(尤其是硬件端)难以脱离中国供应链，无论从技术基因、成本结构还是综合竞争优势而言，国内均具备显著优势。

　　谢凯旋同样对行业未来持乐观态度。他指出：“仅以我们为例，通过与全球80余家世界500强企业的产品验证选择，我们在产业端部署了超10万台机器人。产品销往100多个国家和地区，2025年协作机器人出货量全球第一，与国际行业龙头客户建立了长期信任关系。”

　　张琦认为：“其内在逻辑在于，只有形成一定出货量规模，产品工艺才能逐步收敛成熟。海外市场目前尚未形成有效出货量，难以实现工艺能力的持续提升。以公司灵巧手业务为例，去年出货量两三千台，去年是第二年，首年仅数百台，今年预计仍将实现翻倍以上增长。持续的出货量带来工艺稳定性与供应链稳定性，最终凝聚为产品稳定性，形成‘越用越好用’的正向循环。”

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。

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[3]王雅婷.人工智能与大数据在金融风险预测与管理中的应用[J].中国集体经济,2025,(32):193-196.

[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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