当前，我国金融业正处于新一轮技术变革的前沿。自2023年以来，大语言模型加速成熟，从基座模型到算力基础设施，从运营工具到终端应用，完整生态初步成型。金融领域由于数据密集、场景多元、流程标准化，通常被视为大模型落地的理想试验场，在客户服务、产品设计、运营管理和风险控制等环节展现出重塑金融全产业链的潜力。
然而，技术应用速度与治理规则成熟度之间始终存在矛盾。中国人民银行在2025年科技工作会议上明确提出“安全稳妥有序推进人工智能大模型等在金融领域应用”，表明技术红利与风险防控必须并重。在诸多待解难题中，可解释性不足构成跨场景、跨周期的深层障碍。当模型决策逻辑无法被清晰呈现，客户的信任建立便失去根基，监管的责任认定陷入困境，而风险管控则流于形式。
应该说，可解释性在金融场景中尤为关键，原因有三：其一，金融决策关乎“真金白银”，暗箱操作可能损害客户利益与市场公平。其二，金融业受到严格监管，规则要求决策过程可追溯、可审计、可问责。其三，金融风险具有传染性，个别机构的模型失效可能放大为系统性冲击。能否有效应对可解释性挑战，不仅关乎技术，更关乎金融安全与市场信心。
多角度理解大模型金融应用挑战
外部环境制约
外部环境方面，四个短板制约着大模型金融应用的合规落地与可解释性。
第一，标准规范体系亟待健全。我国已出台《生成式人工智能服务管理暂行办法》《智能体规范应用与创新发展实施意见》等通用性文件，但针对金融大模型的专业性技术标准与操作指南仍有待完善。信贷审批、保险定价、投资建议等场景中，可解释性应达到何种程度？信息披露应包含哪些要素？争议时举证责任如何分配？这些问题缺乏明确规则，导致金融机构面临较大合规不确定性。
第二，落地方法论尚未成熟。大模型部署涉及模型选型、架构适配、流程再造、效果验证等多个环节，也是一项系统工程。当前多数金融机构缺乏将大模型与业务场景深度融合的方法论，对模型能力边界认知模糊，缺少可规模化复制的标杆案例，这使可解释性要求在落地中容易被边缘化。
第三，数据治理与流通存在短板。金融机构内部数据质量参差不齐、标注标准不一、历史偏差积淀，这些直接传导至模型行为，影响解释结果可信度。同时，单一机构数据资源有限，跨机构流通机制受制于隐私保护与商业竞争，仍处探索阶段，因此数据供给碎片化也强化了可解释性难题。
第四，算力供给面临结构性约束。大模型训练与推理对算力要求极高。以DeepSeek为代表的技术路线通过架构创新降低了成本门槛，但这不意味算力保障无足轻重。在自主可控要求下，国产芯片在承载大规模金融模型部署时，性能、稳定性与生态兼容性仍有差距。算力瓶颈可能迫使机构在模型规模上妥协，间接影响可解释性工具的有效部署。
模型内生局限
外部挑战可通过制度和技术进步逐步缓解，而模型内生问题更难以处理。首先，可解释性不足是最核心的内生困境。大模型以数百亿甚至万亿参数神经网络为基础，知识表征散布于海量参数中，输入输出间的映射呈典型“黑箱”特征。即便模型答案正确，内部推理链条也难以直观追溯。例如，当依托大模型使得贷款被拒绝或投资建议被给出时，客户和监管者都有权知道背后的逻辑依据。其次，准确性缺陷与系统性偏差构成第二重内生风险。训练数据中的历史偏见、刻板印象或事实错误，在金融领域可能表现为对特定地区、行业或群体的信用歧视。当偏差与不可解释性叠加会带来更多挑战，因为既不知模型为何犯错，也难以定位错误源头。再次，内容可信度隐忧是第三重风险。大模型存在“幻觉”现象，生成与事实不符的内容，可能编造金融产品、虚构市场数据或杜撰政策规定。最后，数据安全与隐私泄露贯穿模型全生命周期，知识产权争议指向训练语料的版权边界，安全对抗风险则使模型可能沦为攻击目标。综合来看，在所有内在挑战中，可解释性具有基础性地位，因为偏差识别依赖它，幻觉甄别需要它，安全攻击检测同样离不开对模型内部行为的洞察。因此，可解释性是贯穿大模型可信治理的核心线索。
可解释性的理论认知与实践
应对理论概念与评估机制
首先，可解释性本质上是指让人类理解并信任人工智能系统决策过程与结果的能力，包含两个要素：一是“可理解性”，即模型行为逻辑能被人类认知把握；二是 “可信任性”，即理解程度足以支撑依赖模型输出的决定。可解释性不是纯技术属性，而是技术系统与人类认知之间的关系性特征。
已有研究将可解释性描述为从形式化到感知化的层次光谱。第一层次是形式化表达，以数学语言精确刻画输入到输出的映射。理论上给定完整参数，模型输出可被精确推导，但形式可推导性不等于人类可理解性。面对数百亿参数的非线性变换，即便顶尖研究者也无法仅凭参数数值直观把握大模型的“思考”逻辑。第二层次是逻辑表达或程序性解释，用专业概念和推理规则近似描述决策策略。例如信贷审批模型中揭示收入水平、负债率、信用历史等特征的贡献度。但这种表达要求受众具备专业知识，对普通消费者门槛过高，且本质上是对复杂模型行为的简化近似，各方对其客观度始终存疑。第三层次是感知表达或直觉式解释，通过筛选关键因素，用自然语言清晰呈现给用户，追求“让用户觉得合理”。例如：“您的贷款未获通过，主要原因是负债率超出行内标准，且近期信用记录存在逾期。”
事实上，越接近模型真实逻辑的表达越难被非专业用户理解，越贴近人类直觉的解释可能离实际决策机制越远。这意味着讨论可解释性时必须明确目标受众与解释目的，而非追求“全能”方案。
其次，对大模型可解释性可从四个维度评估。合理性（robustness）衡量解释是否符合人类认知逻辑；忠实度（faithfulness）衡量解释是否真实反映模型决策依据，这是最关键也最具挑战的维度，因为高合理性解释可能只是精致的“事后包装”；稳定性（stability）衡量解释在微小输入变动时是否一致，不稳定性严重损害用户信任；鲁棒性（robustness）衡量解释在恶意扰动下是否可靠。
对传统fine-tuning模型可解释的评估主要集中在局部解释上，基于prompting模型可解释的评估则有待进一步研究。此外，基于业界现有研究成果，实现可解释性的关键技术可以分为解释模型、解释方法、安全测试以及实验验证。
通常来看，大模型之所以难以解释，主要是因为其参数数量庞大、结构复杂，导致模型内部运作机理难以被直接解读。此外，训练过程中存在的随机性，如初始化权重的随机性、训练数据的微小变化等，都可能对模型最终的表现产生难以预测的影响。
应对可解释性的行业实践
面对可解释性难题，行业机构在评测体系建设与技术路线创新两个方向展开了许多探索。
一方面，是构建高质量评测体系。评测是治理的基础。只有可靠度量可解释性水平，才能持续优化大模型应用和有效监管。通用领域的评测基准主要关注常识推理，难以直接应用于金融行业。一套有效的金融大模型可解释性评测体系需满足三项要求：专业性，即覆盖金融核心业务领域 ；全面性，即同时评估多维度 ；可更新性，即随业务演化和技术发展持续迭代。
当前，部分头部金融机构和科技公司已在构建自有评测集，可能包含海量专家标注样本，覆盖信贷、理财、保险、支付等主要业务线。其中，可解释性被明确列为独立评分维度，要求回答不仅正确，还需附带清晰逻辑链条。通过将可解释性嵌入量化评估闭环，有可能实现对模型可解释能力的持续追踪。当评测体系经充分验证获广泛采纳后，对内可作为机构自检工具，对外可作为监管评估参考，也可成为大模型能力比较的行业标尺。
另一方面，则是技术路线探索。例如，一是强化模型的知识基座。其根本逻辑在于，模型可解释性不可能超越其知识水平。缺乏金融常识、逻辑混乱的模型，即便形式上优化了，输出内容也不可信。前沿机构投入资源持续扩充和优化知识库，注入高质量、结构化、经核验的金融领域知识，增强模型在专业场景中的常识推理与逻辑严谨性。二是构建高质量可解释训练样本。基于传统样本的模型仅学习端到端映射，缺乏推理过程训练。目前行业正向新模式演进，即训练样本设计为包含清晰论证链的“教学材料”，其中有问题、答案、逐步推导过程、关键论据和反驳论证。通过大量接触这类结构化范例，大模型逐渐学会有条理地组织推理过程。三是思维链技术的应用与深化。以DeepSeek为代表的思维链技术，要求模型在给出最终答案前显式输出多步推理过程，将复杂问题拆解为简单子问题，逐一处理，汇总推导结论。在金融场景中，这种显式推理链极大便利了人工审核与追溯。当然也需注意，思维链提升了可追溯性和可审核性，但未彻底打开算法“黑箱”。
对策思考与主要结论
对策思考
可解释性挑战的应对不能仅靠技术单点突破，而需构建涵盖监管制度、行业生态与技术治理的多层次框架。
第一，基于监管与政策视角的思考。一是加快出台金融大模型应用专项指导文件。其内容应涵盖：应用分级分类标准、不同风险等级对应的可解释性要求、决策结果披露义务与格式规范、争议举证责任分配规则等。规则的明确化既能降低合规不确定性，也为技术创新划定清晰边界。二是建立场景化的可解释性分级框架。可解释性不应设定统一高标准，应依据决策自主程度、后果严重程度、受众专业程度设定差异化原则。其中，低风险场景（客服问答、信息检索）可相对宽松，重点保信息准确性；中风险场景（产品推荐、信用预审）应提供决策主要依据；高风险场景（自动交易、重大信贷决策）需全链条可追溯、人工审核可介入。三是完善算法训练可信制度，包括对金融大模型应用主体的算法训练可信义务进行细化，以及探索推动制定《金融领域大模型应用伦理指引》。四是完善算法生成可信制度，应严格履行算法申报义务和披露义务，以提升金融大模型应用的算法生成透明度，并且对金融大模型应用的算法生成可信风险进行等级分层，赋予相关主体算法可信解释权。五是可赋予金融消费者“算法解释请求权”，当模型决策对其实质性权益产生影响时，有权要求机构以可理解方式说明决策逻辑，从而将可解释性从技术指标转化为可主张的法律权利。
第二，基于行业与生态视角的思考。一是推动数据标准建设与高质量语料共建。数据质量直接决定可解释性的“天花板”，行业应协力梳理业务场景数据需求，制定语料采集、清洗、标注和质量检验标准，探索建立行业共享的高质量金融语料库，同时构建数据偏差检测与纠正机制，从源头减少可解释性风险。二是打造权威评测体系。将机构分散的评测实践整合为“公共品”，需要独立权威的第三方牵头，联合学术界与产业界，开发覆盖多业务线、多能力维度的评测基准并公开发布。评测结果可作为机构选型参考、监管决策依据，也可通过“排行榜”形成市场化激励机制。三是弥合技术知识鸿沟。可解释性困境部分源于开发者与使用者的认知落差。应开展面向不同受众的可解释性教育，帮助监管者理解技术边界，帮助从业者学会审核和质疑模型解释，帮助公众建立理性技术预期。
第三，基于金融机构和技术企业视角的思考。一是在技术路径上，应构建多层次可解释性保障。模型选型阶段，将可解释性列为核心评估指标，优先选择支持思维链推理的架构。训练阶段，着重构建高质量可解释训练样本，通过持续学习迭代优化。部署阶段，建立决策监控与解释生成系统，对关键场景输出进行实时记录。审计阶段，保留完整决策日志与推理链，确保任一历史决策可追溯。二是在制度路径上，将大模型纳入机构问责体系。可解释性不应仅是技术团队职责，更应是风险管理和合规部门的关注重点。应定期开展可解释性压力测试，模拟极端条件或恶意攻击下解释的稳定性，且测试结果作为模型调整升级的依据。
结论与展望
第一，可解释性要求应遵循场景适配原则，而非无限拔高。在不同业务场景中，决策后果严重性、受众专业背景、监管介入深度存在显著差异，可解释性要求应呈梯度化。例如：对专业投资者的辅助分析，核心指标是忠实度和逻辑严谨性 ；对普通金融消费者的智能客服，重点在语言自然性与理由合理性感知。可以说，建立场景分类与解释力匹配的动态校准机制，比追求统一高标准更具操作性。
第二，技术进展值得肯定，但需警惕过度乐观。在实践中已有充分的技术性解法，不断提升可解释的可控性。需要承认，虽然存在诸多困难，但学术界与实业界都进行了大量颇有成效的努力，在某种程度上已经开始缓解可解释性难题。当然，要真正跨越大模型金融应用中的可解释性挑战，仍然需要进行持续技术“攻关”。
第三，当前风险整体可控，但需前瞻性关注动态演变。当前大模型在金融业务中仍以辅助分析为主，人工审核仍然介入，可解释性缺陷导致重大损失的概率有限。但随着智能体技术发展，大模型被赋予更强自主决策和工具调用能力，其风险量级和传导速度可能发生质变。对此，前瞻性制度建设应走在风险积累之前。
第四，可解释性治理需多方协同。监管层面的规则供给、行业层面的基础设施建设、机构层面的技术治理，三者相互依存。只有金融机构、科技公司、监管部门与学术界形成合力，在数据标准、评测体系、技术工具、问责机制等维度持续创新协作，才能构建既释放大模型金融应用效能、又将可解释性风险控制在合理范围内的可信治理生态，最终逐步推动大模型金融应用从“可信的承诺”走向“可信的现实”。
原文载于《当代金融家》杂志2026年第6期
