项目编号： 银行风险防控领域基于 DeepSeek AI 大模 型技术搭建授信审批风控助手应用 设 计 方 案 目 录 1. 项目背景与目标.................................................................................................7 1.1 银行授信审批风控现状与挑战..... 授信审批核心风险点梳理.......................................................................18 2.1.1 信用风险........................................................................................21 2.1.2 操作风险.... ....................................................................................23 2.1.3 市场风险........................................................................................26 2.2 典型业务场景分析

城市安全风险综合监测预警平台数据融合实施治理方案 城市安全风险综合监测预警平台 -数据融合管理系统 （大数据平台） 数据实施治理方案 I 城市安全风险综合监测预警平台数据融合实施治理方案 目 录 1. 数据融合需求分析.................................................................................. .......................................................................................13 II 城市安全风险综合监测预警平台数据融合实施治理方案 2.2.2. 需求调研.................................................................... ......................................................................................34 III 城市安全风险综合监测预警平台数据融合实施治理方案 3.4.2. 数据接入层(EXT)..............................................................

.........................................................................................36 4.2.2 风险预测模型............................................................................................... 101 8. 风险与挑战...........................................................................................................................................................................104 8.1 技术风险...... 106 8.2 数据风险....................................................................................................................................................................107 8.3 市场风险...........

为代表的大语言模型（LLM）作为人工智能领域的突 破性技术，不仅重塑了信息交互方式，更通过其强大的语义理解与生成能力，为 金融审计领域带来了新的发展机遇与挑战。如何借助大模型工具挖掘审计线索、 优化工作流程、提升风险预判能力，成为行业亟需探索的课题。本手册基于对银 行、证券及保险业审计场景的调研，结合大语言模型技术，系统梳理了金融机构 1000 个左右审计通用场景应用问题（侧重内部审计），并给出简要提示与典型 商业银行、证券公司以及保险公司审计提出可供参考的场景问题并给出相关的提 示； l 大数据应用部分：涵盖风险建模、文本分析、流程自动化等技术，提供 Prompt 设计与调优策略的简要提示与思路； l 示例与案例部分：详解大数据分析技术等在合同审查、关联交易识别、 风险揭示等场景中的具体审计示例与案例分析。 三、多层面价值彰显：从个体应用到机构和行业的启发 本手册的价值体现在三个层面： 层，提升风险覆盖密度； l “ 对行业：推动审计从 事后纠错 ” “ 转向 事前事中预警 ”，如基于舆情 分析 的声誉风险前置评估模型可提前识别风险信号。 四、使用建议：理性驾驭技术红利重在参考 作为一本简洁明了的手册，我们努力与金融审计实践看齐，问题及解决思 路 注重通用性，兼顾众多中小银行内部审计需要。在使用本手册过程中，还请 各位 同行和学者们注意： l 风险隔离：在使用

...........................................................................................35 4.1 风险评估与筛选.............................................................................................. ...66 7. 风险评估与筛选...................................................................................................................................................................69 7.1 风险指标设计...... ...........................................................................................71 7.2 风险评估模型...............................................................................................

9. 风险管理..................................................................................................................................................................................75 9.1 风险识别与评估 ......76 9.2 风险控制措施............................................................................................................................................................78 9.3 风险监控与报告......... .........................................................................................122 15.3 风险管理.................................................................................................

...........................................10 1.4 项目风险及应对措施......................................................................12 1.4.1 项目主要风险...................................................... 4 项目风险及应对措施 1.4.1 项目主要风险   技术风险： 信息技术的发展是日新月异的，在系统建设时采用的有关技术和标准可能 随着时间的流逝而脱离主流技术路线，从而带来较大的风险。   安全风险： 系统管理维护、用户数据存储、系统数据传输等方方面面都会涉及到安全 20 某区生活驿站大数据平台系统维保项目实施方案 性的问题。因此，整个系统在安全方面存在很大的风险。    实施风险： 项目实施过程中的风险因素是存在的，如何进行有效的组织和协调、严格 控制实施进度将是一个极具挑战性的课题   业务需求变动风险： 项目实施过程中的需求变动不但影响系统的正常、按时实施，而且很可能 会造成巨大的经济损失，因此需求的变化也会导致项目风险的存在。   人员变动风险： 在项目建设过程中如果实施单位、承建单位参与项目建设的相关人员发生 变动，将会对项目

....................................22 3.1 风险管理.............................................................................................24 3.1.1 信用风险评估........................................... ..................................27 3.1.2 市场风险预测.............................................................................28 3.1.3 操作风险识别......................................................... .......................................................................................101 5.1 某银行风险管理案例........................................................................104 5.2 某银行智能客服案例.....

......58 4.2 风险预警与评估.......................................................................................................................................................60 4.2.1 实时风险监控............ .........................................................................................62 4.2.2 风险等级划分与报告生成.......................................................................................... .....................................................................................134 7.3 税务审计与风险控制.................................................................................................

36 4. 风险评估与管理...................................................................................................................................................................42 4.1 自动核保与风险识别...... .........................................................................................157 10.2 风险管理与应急预案............................................................................................ .....211 1. 前言 随着人工智能技术的迅猛发展，保险行业正面临着前所未有的 机遇与挑战。传统保险业务模式在风险管理、客户服务、产品定价 等方面已显现出局限性，而 AI 大模型的应用为行业带来了全新的 解决方案。通过 AI 大模型，保险公司能够更精准地评估风险、优 化客户体验、提升运营效率，并在竞争激烈的市场中占据先机。本 方案旨在探讨 AI 大模型在保险行业中的具体应用场景，为实现业