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售后服务上门服务电话，智能分配单据：中部第五座万亿元城市，要来了

　　每经记者｜刘旭强

　　截至2025年，中国GDP(地区生产总值)万亿元城市数量定格在29座。回顾过去5年，万亿元城市扩容速度明显放缓，中西部更是颗粒无收。

　　聚焦中部地区，自2020年合肥跻身万亿元行列后，武汉、长沙、郑州、合肥4座省会城市形成“四足鼎立”格局，此后则出现明显断档，再无新的城市晋级。在长江中游城市群“加快发展”的目标下，亟需更多腰部城市补位。

　　作为中部地区距离万亿元门槛最近的城市，南昌近来频频亮出万亿元目标。

　　5月27日，南昌市委、赣江新区党工委理论学习中心组举行集中学习研讨会。会上再次强调，“十五五”时期是南昌全面提升城市核心竞争力、影响力的关键时期，要持续提升南昌综合实力和发展能级，加快打造万亿元高能级城市。

　　瞄准万亿元目标的不止南昌。近日，湖北两大省域副中心城市——襄阳和宜昌相继发布“十五五”规划纲要，均提出要在“十五五”期间加快迈向万亿元级城市步伐。

　　谁能率先跨过门槛，成为中部第5座万亿元之城？

　　万亿元突围

　　“十四五”期间，南昌GDP连跨3个千亿元台阶，2025年达到8141.69亿元。面向“十五五”，南昌顺势提出打造万亿元高能级城市的目标。

　　横向对比中部万亿元级省会城市，南昌“十四五”经济发展并不慢，GDP累计增长41.7%，这一数字与武汉、合肥相当，远高于长沙、郑州。

　　比起增速，南昌的短板在于经济规模偏小。2025年南昌经济首位度为22.60%，在全国27个省会城市中靠后，在中部省会城市中仅高于太原。近年来，扭转“弱省会”局面，始终是南昌乃至江西的发力方向。

　　中国城市经济学会副会长、长江经济带智库联盟秘书长秦尊文对每日经济新闻·城市进化论表示，在长江中游城市群加快发展的背景下，南昌需尽快推动GDP能级破万亿元，从而与武汉、长沙共同成为长江中游城市群建设的重要支撑力量。

　　经济发展离不开产业支撑。工业占比高，是南昌经济结构的一大特点。

　　去年南昌制造业增加值占GDP比重位居中部省会城市首位，增速稳居全国省会城市前列。拉长时间看，过去10年南昌第二产业增加值占GDP比重始终保持在40%以上，高于武汉、长沙、郑州、合肥等城市4个百分点以上。

　　秦尊文认为，高制造业占比是南昌差异化的经济结构优势。现阶段南昌应坚持制造业立市，发挥电子信息首要产业、中部唯一航空制造基地、世界VR(虚拟现实技术)之都等特色禀赋，支撑GDP尽快破万亿元。按南昌近年来经济增速推断，“十五五”期间有望提前“冲线”。

　　2026年一季度经济数据，印证了南昌工业托底的稳增长态势：第二产业增加值增长5.6%，较去年全年进一步提升，高于第三产业增速近1个百分点。在工业拉动下，一季度南昌GDP同比增长5%，比去年全年提升0.3个百分点，追平全省经济增速。

　　但秦尊文提醒，长远来看，南昌对比其他GDP万亿元省会城市，还需提升软实力，在未来5到10年的长期阶段，应稳定发展先进制造业，同时补上现代服务业短板。

　　实际上，在南昌市的中长期规划中已有相关布局。

　　南昌“十五五”规划纲要明确提出，要在加快构建现代化产业体系上持续发力，坚持把发展经济的着力点放在实体经济上。

　　南昌市委常委、副市长赵捷此前公开表示，未来5年南昌将努力保持制造业合理比重，构建以先进制造业为骨干的现代化产业体系。以南昌首要产业电子信息产业为例，将巩固提升智能终端设备、LED(发光二极管)、新型显示全国重要制造中心地位，打造“世界显示之都”。

　　同时，更加注重推进生产性服务业向专业化和价值链高端延伸，推动生活性服务业高品质多样化便利化发展，持续提高现代服务业与先进制造业融合发展水平。

　　新增长极

　　实际上，整个“十四五”期间，全国省会城市都没有新增万亿元级选手。从东莞、烟台、常州到唐山、温州、大连，新晋万亿元之城无一例外都是非省会城市。

　　随之而来的是，拥有万亿元城市的数量，已然成为衡量省域经济综合实力的新维度。比如拥有5个万亿元级城市的江苏，被视为是国内均衡发展的省份“天花板”。

　　将视线聚焦中部，湖北有望在省会之外，率先实现万亿元级城市数量的新突破。日前，湖北宜昌和襄阳均在当地“十五五”规划纲要中，明确提出迈向万亿元经济规模的相关表述。

　　在当地媒体看来，两座城市若能冲刺成功，湖北经济发展的“一主两副”格局将更加均衡，也将成为中部万亿元之城最多的省份，形成领先优势。

　　经济增速，是城市能级提升的底气。

　　以宜昌为例，过去5年实现年均7.2%的经济增长，今年一季度又以7.5%的经济增速领跑中部十强城市，跑赢全国平均水平。

　　其增长内核，是工业特别是新能源新材料产业。2025年，宜昌新能源新材料产业工业总产值同比增长90.4%。今年1至4月，高基数之上继续保持50%左右的快增长，远高于全市工业平均增速。

　　秦尊文分析指出，宜昌在沿江化工企业“关改搬转”全面完成后，产业结构迎来一波调整升级，今后高新技术产业可能会进入爆发期，出现较快增速。但按目前6000亿元GDP体量估算，宜昌要在未来5年内突破万亿元经济规模，难度不小，须“跳起来摘桃子”。

　　相比之下，襄阳冲刺万亿元规模的挑战更艰巨。

　　2025年，襄阳经济低速增长，尤其是二产，增速仅0.2%。今年一季度，襄阳经济增速依旧承压，仅实现2.2%的增长。

　　秦尊文表示，襄阳经济减速，很大程度是受当地支柱产业汽车产业的周期所累，要加快推动汽车产业向电动化、智能化转型。

　　针对产业发展短板，襄阳已明确转型方向。2026年襄阳市政府工作报告显示，襄阳将推动产业格局从一业独大向多点支撑转变。其中，新能源产业是重要支撑之一。

　　作为襄阳新能源产业的标志性项目，东风新能源智能越野车产业基地项目将具备整车生产能力，依托链主企业资源，襄阳正推动本地配套企业进入新能源及智能网联汽车供应体系。

　　与此同时，在新能源新材料领域，楚能新能源襄阳锂电池基地将于今年试运行，年产值将突破200亿元，与当地产业链企业形成协同后，有望推动襄阳新能源产业集群迈向千亿元级。

　　后备阵营

　　在中部经济格局中，相比头部城市的稳固排位，5000亿元GDP以上的腰部城市竞争要激烈得多。

　　最受关注的莫过于洛阳、宜昌、襄阳持续多年的中部“非省会第一城”之争。

　　早在2021年，洛阳就曾提出“十四五”末破万亿元级经济总量的目标。但从实际发展成效看，到2025年末洛阳GDP仅6000多亿元，与万亿元相去甚远，同时也被经济增速更快的宜昌和襄阳赶上。

　　在秦尊文看来，洛阳工业、科技、文化、人口等方面具有很好的基础，只是各类潜在优势尚未充分发掘利用。

　　实际上，洛阳重塑产业格局的决心早已显现。

　　去年以来，洛阳以现代化产业体系建设为目标，着力打造农机装备、轴承、航空装备等12条优势产业链群。依托精准的产业布局，2025年，洛阳规上工业增加值增长8.5%，居河南全省第二，创近年来新高，助推GDP同比增长1.1个百分点。

　　进入2026年一季度，洛阳新质生产力加快形成，尤其是战略性新兴产业，占全部规上工业比重19.7%，较去年一季度提高7.6个百分点，成为拉动经济发展新的增长点。一季度，洛阳GDP达到1457.95亿元，经济规模再次反超宜昌，为区域经济竞速再添悬念。

　　除上述三城竞速外，芜湖、赣州、岳阳、南阳等城市，经济规模和增速相近，竞争也异常激烈。今年一季度，芜湖、赣州、南阳均创下6%及以上的较高经济增速，岳阳增速相对平缓，为4.7%。

　　秦尊文认为，这些城市均为各省重点打造的省域副中心，承担着加快打造全省重要增长极的使命。立足这一定位，各城冲刺更高经济能级，应立足各省发展禀赋，依托自身产业根基与战略定位，走出差异化、特色化的高质量发展路径。

　　具体来看，芜湖聚焦智能网联汽车产业，持续做大做强支柱产业；岳阳依托湖南唯一临江口岸区位优势，发展现代石化、新材料产业；赣州以中国稀土集团为链主，打造稀土与有色金属全产业链；南阳借力郑南商许超硬材料产业集群，深耕特钢新材料特色赛道。

　　一众中部腰部城市凭借特色产业构建核心竞争力，实现错位发展，均有望在未来10年冲刺万亿元GDP能级，也将为区域经济格局带来新的变数。

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　　5月27日，南昌市委、赣江新区党工委理论学习中心组举行集中学习研讨会。会上再次强调，“十五五”时期是南昌全面提升城市核心竞争力、影响力的关键时期，要持续提升南昌综合实力和发展能级，加快打造万亿元高能级城市。

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　　比起增速，南昌的短板在于经济规模偏小。2025年南昌经济首位度为22.60%，在全国27个省会城市中靠后，在中部省会城市中仅高于太原。近年来，扭转“弱省会”局面，始终是南昌乃至江西的发力方向。

　　中国城市经济学会副会长、长江经济带智库联盟秘书长秦尊文对每日经济新闻·城市进化论表示，在长江中游城市群加快发展的背景下，南昌需尽快推动GDP能级破万亿元，从而与武汉、长沙共同成为长江中游城市群建设的重要支撑力量。

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　　去年南昌制造业增加值占GDP比重位居中部省会城市首位，增速稳居全国省会城市前列。拉长时间看，过去10年南昌第二产业增加值占GDP比重始终保持在40%以上，高于武汉、长沙、郑州、合肥等城市4个百分点以上。

　　秦尊文认为，高制造业占比是南昌差异化的经济结构优势。现阶段南昌应坚持制造业立市，发挥电子信息首要产业、中部唯一航空制造基地、世界VR(虚拟现实技术)之都等特色禀赋，支撑GDP尽快破万亿元。按南昌近年来经济增速推断，“十五五”期间有望提前“冲线”。

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　　但秦尊文提醒，长远来看，南昌对比其他GDP万亿元省会城市，还需提升软实力，在未来5到10年的长期阶段，应稳定发展先进制造业，同时补上现代服务业短板。

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　　秦尊文分析指出，宜昌在沿江化工企业“关改搬转”全面完成后，产业结构迎来一波调整升级，今后高新技术产业可能会进入爆发期，出现较快增速。但按目前6000亿元GDP体量估算，宜昌要在未来5年内突破万亿元经济规模，难度不小，须“跳起来摘桃子”。

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　　针对产业发展短板，襄阳已明确转型方向。2026年襄阳市政府工作报告显示，襄阳将推动产业格局从一业独大向多点支撑转变。其中，新能源产业是重要支撑之一。

　　作为襄阳新能源产业的标志性项目，东风新能源智能越野车产业基地项目将具备整车生产能力，依托链主企业资源，襄阳正推动本地配套企业进入新能源及智能网联汽车供应体系。

　　与此同时，在新能源新材料领域，楚能新能源襄阳锂电池基地将于今年试运行，年产值将突破200亿元，与当地产业链企业形成协同后，有望推动襄阳新能源产业集群迈向千亿元级。

　　后备阵营

　　在中部经济格局中，相比头部城市的稳固排位，5000亿元GDP以上的腰部城市竞争要激烈得多。

　　最受关注的莫过于洛阳、宜昌、襄阳持续多年的中部“非省会第一城”之争。

　　早在2021年，洛阳就曾提出“十四五”末破万亿元级经济总量的目标。但从实际发展成效看，到2025年末洛阳GDP仅6000多亿元，与万亿元相去甚远，同时也被经济增速更快的宜昌和襄阳赶上。

　　在秦尊文看来，洛阳工业、科技、文化、人口等方面具有很好的基础，只是各类潜在优势尚未充分发掘利用。

　　实际上，洛阳重塑产业格局的决心早已显现。

　　去年以来，洛阳以现代化产业体系建设为目标，着力打造农机装备、轴承、航空装备等12条优势产业链群。依托精准的产业布局，2025年，洛阳规上工业增加值增长8.5%，居河南全省第二，创近年来新高，助推GDP同比增长1.1个百分点。

　　进入2026年一季度，洛阳新质生产力加快形成，尤其是战略性新兴产业，占全部规上工业比重19.7%，较去年一季度提高7.6个百分点，成为拉动经济发展新的增长点。一季度，洛阳GDP达到1457.95亿元，经济规模再次反超宜昌，为区域经济竞速再添悬念。

　　除上述三城竞速外，芜湖、赣州、岳阳、南阳等城市，经济规模和增速相近，竞争也异常激烈。今年一季度，芜湖、赣州、南阳均创下6%及以上的较高经济增速，岳阳增速相对平缓，为4.7%。

　　秦尊文认为，这些城市均为各省重点打造的省域副中心，承担着加快打造全省重要增长极的使命。立足这一定位，各城冲刺更高经济能级，应立足各省发展禀赋，依托自身产业根基与战略定位，走出差异化、特色化的高质量发展路径。

　　具体来看，芜湖聚焦智能网联汽车产业，持续做大做强支柱产业；岳阳依托湖南唯一临江口岸区位优势，发展现代石化、新材料产业；赣州以中国稀土集团为链主，打造稀土与有色金属全产业链；南阳借力郑南商许超硬材料产业集群，深耕特钢新材料特色赛道。

　　一众中部腰部城市凭借特色产业构建核心竞争力，实现错位发展，均有望在未来10年冲刺万亿元GDP能级，也将为区域经济格局带来新的变数。

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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[2]李思斯.谈人工智能在金融风险管理领域的创新应用及挑战分析[J].大众投资指南,2019,(02):71-72.

[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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