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售后服务上门服务电话，智能分配单据：极端天气频发，对“三夏”生产影响多大
截至目前，今年全国累计面雨量170毫米，较常年同期偏多5%。6月1日起我国全面进入汛期，南方地区进入主汛期，前期强降雨地区江河湖库底水偏高，山洪地质灾害、中小河流洪水等风险将进一步加大。当极端天气从“偶发”变为农业生产的“常客”，14亿人的“饭碗”如何才能端稳、端牢？
“今年身边的烘干厂都爆满，但小麦水分太大烘得慢，根本不出活儿。”收购版图覆盖湖北、河南多地的粮食收购商张宝银叹道，如果粮食烘干排不上号，被搁置一边，24小时就会发烫、48小时就可能烂掉发霉。
当前正值“三夏”生产关键阶段，5月这轮波及我国数十个省区市的强降雨范围广、持续时间较长，且与部分作物关键生育期、关键收获期叠加，让伍娟这些粮农焦虑不已。
5月28日，持续许久的降雨终于放了晴，伍娟抓紧下地收割小麦，结果刚收10多亩又下起雨。望着剩余几十亩地，她担心收完的小麦发芽、地里的会烂根，又担心一季的辛苦换不来好价钱。
5月29日，记者从水利部水旱灾害防御司获悉，5月以来，全国104个国家级气象站打破5月单日降雨纪录、121个站突破月降雨极值。除了伍娟所在的湖北省，安徽、河南等粮食主产省份也遭遇了较强降雨威胁，为农作物生产带来一定影响。
不仅是极端强降水，近年来的极端高温、干旱等天气同样频发。中国农业大学经济管理学院教授穆月英强调，极端天气不是单一自然事件，而是会影响耕地、作物、农机、仓储、物流、市场和农民收益的系统性风险，对我国粮食安全和重要农产品的稳定供给构成严峻挑战。
5月31日，水利部农村水利水电司泵站与排涝处处长龙海游告诉中青报·中青网记者，从目前调度情况看，全国面上耕地受涝情况总体平稳，大中型灌区运行正常，个别点位有涝情无涝灾，灌区农田涝渍情况总体可控。
不过，随着6月1日起我国全面进入汛期，南方地区进入主汛期，前期强降雨地区江河湖库底水偏高，山洪地质灾害、中小河流洪水等风险将进一步加大。当极端天气从“偶发”变为农业生产的“常客”，14亿人的“饭碗”如何才能端稳、端牢？
当极端天气逐渐成为“常客”
在分析今年全国雨水情时，水旱灾害防御司指出，自4月1日我国正式入汛以来，大江大河汛情基本平稳，未发生编号洪水，但局地极端强降雨造成的中小河流洪水、山洪灾害偏早偏重，极端暴雨洪涝事件趋多趋强。
截至目前，今年全国累计面雨量170毫米，较常年同期偏多5%。4月以来，有18省(自治区、直辖市)146条河流发生超警以上洪水，较近5年同期均值偏多五成。正值“龙舟水”期间(5月21日至6月20日)，整体水旱灾害防御形势日趋紧张。
穆月英分析，这轮强降雨从区域看，黄淮海冬麦区受灾风险比较突出。5月正是小麦灌浆后期、乳熟成熟和即将大面积收获的关键阶段，持续阴雨和局地暴雨容易造成影响。她提醒，长江中下游和西南部分地区，还需关注夏收及后续播种环节衔接中的风险。
水文水资源专家、中国工程院院士张建云认为，水文气象年景总体偏差可能与全球气候变化加剧有关。联合国粮食及农业组织(FAO)与世界气象组织(WMO)近日联合发布的报告显示，过去半个世纪，全球极端高温事件的发生频率、强度和持续时间急剧上升，已不再是偶然发生的区域性气候灾害，正在重塑全球农业生产的基础条件，成为威胁全球粮食安全的核心风险因素。
“近年来，极端天气对农业生产的影响确实在加深。”穆月英表示，其对粮食安全和重要农产品稳定供给的挑战，与过去更多表现为局部性、阶段性和单一性风险的农业气象灾害不同，不仅表现为灾害次数增加，还有风险形态发生的变化。
浙江大学农业风险管理与安全发展研究中心主任易福金也指出，当前高温叠加干旱、强降雨叠加渍涝和病虫害等复合型灾害，正成为农业生产中更加常见的灾害形态。他进一步表示，受雨带北移、西北暖湿化、北方暴雨激增影响，我国原有农业灾害分布规律被打破，传统农业风险的空间格局被重构。
以传统的“南涝北旱”格局为例，这一固有认知已被改写。北方粮食主产区的防灾重心，正从过去单一的“抗旱为主”被迫转向严峻的“旱涝双防”，而苹果、水稻、莲藕等作物的种植带也不断北移，然而这些新晋的种植区域缺乏适配的防灾技术与管理经验，导致次生风险凸显。
“极端天气不仅影响某一块田、某一个生产季的粮食生产，还会在区域，生产全过程扩散。”穆月英说。
我们能倚仗些什么
“面对极端天气带来的挑战，我们既要保持充分警惕，也要保持战略定力。”穆月英表示，“因为总体来看，我国粮食生产基础设施、储备调节、产销衔接和应急保供体系完善，保障粮食和重要农产品总体供给、保持价格基本平稳，是有制度基础和现实能力的。”
农田防灾减灾能力是基础，其中大中型灌区灌溉保证率高，灌排体系相对完善，一直是我国粮食和重要农产品生产的主力军。龙海游指出，入汛以来，水利部会同农业农村部等部门采取多项措施有效应对强降雨天气影响，指导加强灌排沟渠巡检及排涝泵站维修养护，及时发现和处理农田积水受涝等问题。
据统计，入汛以来，全国1438座(次)大中型水库拦蓄洪水150.9亿立方米，减淹耕地面积51.27万亩。“高标准农田、农田水利、排灌体系、田间道路、烘干仓储设施，是应对极端天气的硬核支撑。”穆月英指出，我国农业防灾减灾有组织动员能力强、基础设施不断增强等显著优势。
在接受中青报·中青网记者采访时，中国人民大学农业与农村发展学院教授马九杰表示，种粮农民利益得以保障，才能激励和调动他们的种粮积极性，而提供适配的保险产品，正是帮助农民转移灾害风险的关键举措。
在5月这轮强降雨过程中，面对大面积农田渍涝、作物倒伏甚至减产绝收的严峻局面，农业保险成为农户灾后恢复生产的“压舱石”、粮食安全的风险缓冲器。易福金指出，一方面，保险赔款能够快速弥补农户直接经济损失，避免因灾返贫、弃耕撂荒；另一方面，它能分担政府救灾压力，稳定农户种粮预期，打消“受灾即亏损”的顾虑，保障粮食种植面积稳定。
农户张兵朝种植的近300亩小麦处于湖北省宜昌市5月强降雨受灾严重地带，地里小麦整体大片倒伏，浸水腐烂、发芽，大面积受损，之前缴纳了7776元保费，在灾后4天内收到26.5万元理赔款项。
截至5月27日，国寿财险湖北宜昌中心支公司下辖当阳市支公司已向259名农户赔付超8000亩因5·17暴雨灾害受损的小麦，合计赔付370.72万元。
推动良田、良种、良机、良法深度配套也至关重要。我国长期开展抗逆作物育种，储备了丰富的耐旱、耐涝及抗病新品种。4月20日以来，河南温县降雨频繁，各乡镇小麦均存在倒伏地块、倒伏率超过10%。然而，在祥云镇夏庄村，中种集团品种“郑麦9134”繁种田里成方连片千亩小麦无倒伏、无穗发芽、无萌动，病穗都少，预计6月5日至10日迎来收割。
中国中化旗下先正达集团中国湖北省区技术主任刘华介绍，赤霉病是影响小麦安全生产的重要病害，成熟期遭遇强降雨极易引发穗部霉变和穗发芽，严重拉低产量与品质。但使用了“麦甜”制剂的麦田展现出了极强的抗逆性。今年这些田块不仅受“烂场雨”的伤害显著减小，产出的麦穗更是干净金黄、籽粒饱满。在实现平均增产10%的同时，用药量减少了70%。粮食收购商张宝银就提到，这种品质的小麦，每斤收购价高出3到5分钱根本不是问题。
堵点依然存在
尽管我国农业防灾减灾已具备明显优势，但依然存在设施短板突出、应急预案更新滞后等“堵点”与“卡点”。
为此，易福金建议升级农田水利基础设施，结合雨带北移、北方暴雨增多趋势，分区修订农田排涝、抗旱建设标准，重点补齐北方粮食主产区、低洼易涝区田间沟渠、小型泵站等末梢设施，并持续推进高标准农田建设，把“旱涝双防”作为硬性指标。
农业保险方面同样面临挑战。当前，我国已经成为世界农业保险市场规模最大的国家。数据显示，2025年，中央财政拨付农业保险保费补贴517亿元，农业保险向农户支付赔款超1200亿元，成为应对极端天气常态化的重要金融工具。
虽然覆盖面持续扩大、产品体系不断丰富，但易福金发现，农业保险的理赔精准度不足、市场过度竞争导致财政资源耗散、巨灾赔付机制存在制度性缺陷，以及现行产品无法适应日益分化的农户需求等问题依然突出。
马九杰提醒，极端天气频发可能导致保险公司赔付压力骤升，政策性保险需要增加保费补贴力度。他建议研究如何激励保险公司从“被动赔付”转向“主动防损”。
对于“主动防损”，马九杰指出这其实是一种双赢机制。保险公司若参与防灾抗灾设施建设，提升风险抵御能力，客观上会减少风险发生概率，降低保险公司可能面临的灾害损失赔付，降低赔付压力。当然，做到这些，保险公司需要有一定的盈利空间，且能够将盈余资金用于风险减量措施建设上。
国寿财险相关业务负责人也坦言，近年极端气候致灾性强、影响范围广，让农业保险面临的风险持续聚集，经营风险的不确定性进一步加剧。据统计，国寿财险2026年全国农险接报案超36万件，涉及农田/主要作物面积约395万亩，已完成查勘定损金额近30亿元、支付赔款约29亿元。
他建议，因地制宜完善“保险公司+再保险+大灾基金+政府兜底”的多层次风险分散体系，确保行业在巨灾面前能持续稳定发挥保障作用。他也提醒广大农户，投保信息务必准确，受灾后第一时间报案并保留证据。
构建适配的现代农业风险治理体系
立足气候变化新常态，易福金建议推动农业风险防控从被动救灾转向主动防灾、综合减灾、风险分担一体化，以“提升农田韧性、强化精准预警、补齐设施短板、完善多元保障”为核心，构建适配极端天气频发的现代农业风险治理体系。
“极端气候事件的发生，往往是突发性的，又是大范围的。”穆月英认为，农业防灾减灾要做到事后应急、事前预防、过程管理和灾后恢复相结合，让不确定的天气，可识别、可预警、可管理。
我国农业经营主体数量大、类型多，农户仍然是重要基础。她提醒，极端天气面前，他们迫切需要信息、技术、设备、保险和组织支持，必须把农户放在更加突出的位置。她建议通过社会化服务、合作组织、保险金融和数字化工具，促进小农户与现代农业发展有机衔接，并充分发挥村集体在应对极端气候上的作用。
“为保障农业生产稳定发展，需要从多层面采取相应的对策措施。”穆月英建议，农业技术部门针对极端天气制定适合当地的农业技术清单，包括秋季播种、品种选择等技术措施；农户自身也要强化防灾减灾意识，积极投保农业保险，若秋季遭遇灾害，就及时做好耕种补种、作物类型调整，防止来年夏季产量受到波及，并切实做到分地块、分作物的精准应对。
中青报·中青网记者 魏婉来源：中国青年报
2026年06月02日 05版
本月行业报告公开新政策极端天气频发，对“三夏”生产影响多大
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当前正值“三夏”生产关键阶段，5月这轮波及我国数十个省区市的强降雨范围广、持续时间较长，且与部分作物关键生育期、关键收获期叠加，让伍娟这些粮农焦虑不已。
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不仅是极端强降水，近年来的极端高温、干旱等天气同样频发。中国农业大学经济管理学院教授穆月英强调，极端天气不是单一自然事件，而是会影响耕地、作物、农机、仓储、物流、市场和农民收益的系统性风险，对我国粮食安全和重要农产品的稳定供给构成严峻挑战。
5月31日，水利部农村水利水电司泵站与排涝处处长龙海游告诉中青报·中青网记者，从目前调度情况看，全国面上耕地受涝情况总体平稳，大中型灌区运行正常，个别点位有涝情无涝灾，灌区农田涝渍情况总体可控。
不过，随着6月1日起我国全面进入汛期，南方地区进入主汛期，前期强降雨地区江河湖库底水偏高，山洪地质灾害、中小河流洪水等风险将进一步加大。当极端天气从“偶发”变为农业生产的“常客”，14亿人的“饭碗”如何才能端稳、端牢？
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截至目前，今年全国累计面雨量170毫米，较常年同期偏多5%。4月以来，有18省(自治区、直辖市)146条河流发生超警以上洪水，较近5年同期均值偏多五成。正值“龙舟水”期间(5月21日至6月20日)，整体水旱灾害防御形势日趋紧张。
穆月英分析，这轮强降雨从区域看，黄淮海冬麦区受灾风险比较突出。5月正是小麦灌浆后期、乳熟成熟和即将大面积收获的关键阶段，持续阴雨和局地暴雨容易造成影响。她提醒，长江中下游和西南部分地区，还需关注夏收及后续播种环节衔接中的风险。
水文水资源专家、中国工程院院士张建云认为，水文气象年景总体偏差可能与全球气候变化加剧有关。联合国粮食及农业组织(FAO)与世界气象组织(WMO)近日联合发布的报告显示，过去半个世纪，全球极端高温事件的发生频率、强度和持续时间急剧上升，已不再是偶然发生的区域性气候灾害，正在重塑全球农业生产的基础条件，成为威胁全球粮食安全的核心风险因素。
“近年来，极端天气对农业生产的影响确实在加深。”穆月英表示，其对粮食安全和重要农产品稳定供给的挑战，与过去更多表现为局部性、阶段性和单一性风险的农业气象灾害不同，不仅表现为灾害次数增加，还有风险形态发生的变化。
浙江大学农业风险管理与安全发展研究中心主任易福金也指出，当前高温叠加干旱、强降雨叠加渍涝和病虫害等复合型灾害，正成为农业生产中更加常见的灾害形态。他进一步表示，受雨带北移、西北暖湿化、北方暴雨激增影响，我国原有农业灾害分布规律被打破，传统农业风险的空间格局被重构。
以传统的“南涝北旱”格局为例，这一固有认知已被改写。北方粮食主产区的防灾重心，正从过去单一的“抗旱为主”被迫转向严峻的“旱涝双防”，而苹果、水稻、莲藕等作物的种植带也不断北移，然而这些新晋的种植区域缺乏适配的防灾技术与管理经验，导致次生风险凸显。
“极端天气不仅影响某一块田、某一个生产季的粮食生产，还会在区域，生产全过程扩散。”穆月英说。
我们能倚仗些什么
“面对极端天气带来的挑战，我们既要保持充分警惕，也要保持战略定力。”穆月英表示，“因为总体来看，我国粮食生产基础设施、储备调节、产销衔接和应急保供体系完善，保障粮食和重要农产品总体供给、保持价格基本平稳，是有制度基础和现实能力的。”
农田防灾减灾能力是基础，其中大中型灌区灌溉保证率高，灌排体系相对完善，一直是我国粮食和重要农产品生产的主力军。龙海游指出，入汛以来，水利部会同农业农村部等部门采取多项措施有效应对强降雨天气影响，指导加强灌排沟渠巡检及排涝泵站维修养护，及时发现和处理农田积水受涝等问题。
据统计，入汛以来，全国1438座(次)大中型水库拦蓄洪水150.9亿立方米，减淹耕地面积51.27万亩。“高标准农田、农田水利、排灌体系、田间道路、烘干仓储设施，是应对极端天气的硬核支撑。”穆月英指出，我国农业防灾减灾有组织动员能力强、基础设施不断增强等显著优势。
在接受中青报·中青网记者采访时，中国人民大学农业与农村发展学院教授马九杰表示，种粮农民利益得以保障，才能激励和调动他们的种粮积极性，而提供适配的保险产品，正是帮助农民转移灾害风险的关键举措。
在5月这轮强降雨过程中，面对大面积农田渍涝、作物倒伏甚至减产绝收的严峻局面，农业保险成为农户灾后恢复生产的“压舱石”、粮食安全的风险缓冲器。易福金指出，一方面，保险赔款能够快速弥补农户直接经济损失，避免因灾返贫、弃耕撂荒；另一方面，它能分担政府救灾压力，稳定农户种粮预期，打消“受灾即亏损”的顾虑，保障粮食种植面积稳定。
农户张兵朝种植的近300亩小麦处于湖北省宜昌市5月强降雨受灾严重地带，地里小麦整体大片倒伏，浸水腐烂、发芽，大面积受损，之前缴纳了7776元保费，在灾后4天内收到26.5万元理赔款项。
截至5月27日，国寿财险湖北宜昌中心支公司下辖当阳市支公司已向259名农户赔付超8000亩因5·17暴雨灾害受损的小麦，合计赔付370.72万元。
推动良田、良种、良机、良法深度配套也至关重要。我国长期开展抗逆作物育种，储备了丰富的耐旱、耐涝及抗病新品种。4月20日以来，河南温县降雨频繁，各乡镇小麦均存在倒伏地块、倒伏率超过10%。然而，在祥云镇夏庄村，中种集团品种“郑麦9134”繁种田里成方连片千亩小麦无倒伏、无穗发芽、无萌动，病穗都少，预计6月5日至10日迎来收割。
中国中化旗下先正达集团中国湖北省区技术主任刘华介绍，赤霉病是影响小麦安全生产的重要病害，成熟期遭遇强降雨极易引发穗部霉变和穗发芽，严重拉低产量与品质。但使用了“麦甜”制剂的麦田展现出了极强的抗逆性。今年这些田块不仅受“烂场雨”的伤害显著减小，产出的麦穗更是干净金黄、籽粒饱满。在实现平均增产10%的同时，用药量减少了70%。粮食收购商张宝银就提到，这种品质的小麦，每斤收购价高出3到5分钱根本不是问题。
堵点依然存在
尽管我国农业防灾减灾已具备明显优势，但依然存在设施短板突出、应急预案更新滞后等“堵点”与“卡点”。
为此，易福金建议升级农田水利基础设施，结合雨带北移、北方暴雨增多趋势，分区修订农田排涝、抗旱建设标准，重点补齐北方粮食主产区、低洼易涝区田间沟渠、小型泵站等末梢设施，并持续推进高标准农田建设，把“旱涝双防”作为硬性指标。
农业保险方面同样面临挑战。当前，我国已经成为世界农业保险市场规模最大的国家。数据显示，2025年，中央财政拨付农业保险保费补贴517亿元，农业保险向农户支付赔款超1200亿元，成为应对极端天气常态化的重要金融工具。
虽然覆盖面持续扩大、产品体系不断丰富，但易福金发现，农业保险的理赔精准度不足、市场过度竞争导致财政资源耗散、巨灾赔付机制存在制度性缺陷，以及现行产品无法适应日益分化的农户需求等问题依然突出。
马九杰提醒，极端天气频发可能导致保险公司赔付压力骤升，政策性保险需要增加保费补贴力度。他建议研究如何激励保险公司从“被动赔付”转向“主动防损”。
对于“主动防损”，马九杰指出这其实是一种双赢机制。保险公司若参与防灾抗灾设施建设，提升风险抵御能力，客观上会减少风险发生概率，降低保险公司可能面临的灾害损失赔付，降低赔付压力。当然，做到这些，保险公司需要有一定的盈利空间，且能够将盈余资金用于风险减量措施建设上。
国寿财险相关业务负责人也坦言，近年极端气候致灾性强、影响范围广，让农业保险面临的风险持续聚集，经营风险的不确定性进一步加剧。据统计，国寿财险2026年全国农险接报案超36万件，涉及农田/主要作物面积约395万亩，已完成查勘定损金额近30亿元、支付赔款约29亿元。
他建议，因地制宜完善“保险公司+再保险+大灾基金+政府兜底”的多层次风险分散体系，确保行业在巨灾面前能持续稳定发挥保障作用。他也提醒广大农户，投保信息务必准确，受灾后第一时间报案并保留证据。
构建适配的现代农业风险治理体系
立足气候变化新常态，易福金建议推动农业风险防控从被动救灾转向主动防灾、综合减灾、风险分担一体化，以“提升农田韧性、强化精准预警、补齐设施短板、完善多元保障”为核心，构建适配极端天气频发的现代农业风险治理体系。
“极端气候事件的发生，往往是突发性的，又是大范围的。”穆月英认为，农业防灾减灾要做到事后应急、事前预防、过程管理和灾后恢复相结合，让不确定的天气，可识别、可预警、可管理。
我国农业经营主体数量大、类型多，农户仍然是重要基础。她提醒，极端天气面前，他们迫切需要信息、技术、设备、保险和组织支持，必须把农户放在更加突出的位置。她建议通过社会化服务、合作组织、保险金融和数字化工具，促进小农户与现代农业发展有机衔接，并充分发挥村集体在应对极端气候上的作用。
“为保障农业生产稳定发展，需要从多层面采取相应的对策措施。”穆月英建议，农业技术部门针对极端天气制定适合当地的农业技术清单，包括秋季播种、品种选择等技术措施；农户自身也要强化防灾减灾意识，积极投保农业保险，若秋季遭遇灾害，就及时做好耕种补种、作物类型调整，防止来年夏季产量受到波及，并切实做到分地块、分作物的精准应对。
中青报·中青网记者 魏婉来源：中国青年报
2026年06月02日 05版
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。
参考文献：
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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。