面向监管合规的金融大模型可解释性框架构建
——基于多模态融合与因果推理的路径研究

刘怡宁

      【摘要】金融监管部门对人工智能决策透明度要求日趋严格，传统黑盒模型难以满足合规标准，为此，本研究构建一种面向监管合规的金融大模型可解释性框架，融合多模态数据处理与因果推理技术，实现决策过程全链路透明化。框架通过知识图谱增强机制与跨模态注意力设计以及因果关系建模方法，构建系统化可解释性架构。基于银行风控系统的实际验证表明，框架在保持决策准确率93.2%基础上，可解释性评分提升66.7%，监管合规验证通过率达88.7%，为金融AI合规应用提供技术支撑。
      【关键词】金融大模型；可解释性；监管合规；多模态融合；因果推理
引言
      金融行业人工智能应用快速发展，监管机构对算法决策透明度提出更高监管要求，现有大模型存在决策过程不透明与因果关系不清晰等问题，难以满足金融监管合规标准。研究表明，多模态数据融合技术能够整合文本与图像及时序等异构信息，提升决策准确性，因果推理方法通过挖掘变量间真实关系，为决策提供科学依据。面对监管机构对算法可解释性和审计追踪的严格要求，构建融合多模态数据处理与因果推理技术的可解释性框架，已成为实现金融AI合规应用的关键突破口。这一技术路径不仅能满足监管合规要求，更能提升金融智能决策的可靠性和可信度。
一、某银行风控系统改造概况
      某商业银行在运营其统一授信风控平台过程中面临重大挑战：在管理逾4000亿元放款额度的同时，现有系统难以满足监管机构对决策透明度的最新要求。虽然该行借助API技术整合客户、授信、用信及外部工商数据让业务流程实现统一，却满足不了监管部门对多模态信息融合解释及因果关系追溯新需求。该行原有微服务架构的额度管控模型主要对结构化数据做关联性分析，对合同文档与资产图像以及语音记录这类非结构化信息缺乏深度挖掘能力，这导致风险评估决策过程不透明且很难给监管部门提供完整因果推理链条。为符合监管合规要求这家银行开启可解释性框架改造工程，搭建从传统关联分析转向因果推理与从单一数据升级到多模态融合技术路径，通过逐步推进实施方案让决策变得透明并为后续智能决策审计追踪及风险溯源提供技术支持。
二、监管导向可解释框架构建
      （一） 大模型可解释性合规标准
      金融监管部门针对大模型应用设定严格可解释性合规标准，要求银行风控系统给出算法决策完整解释路径及风险因子权重分析报告，合规标准明确大模型做授信决策时要生成含客户信用评级依据，担保物价值评估逻辑及风险敞口计算过程的标准化，解释文档以保证决策节点可追溯。合规验证流程从授信申请启动，经大模型风险评估及可解释性分析生成后进入关键合规检查环节，系统自动验证决策透明度、审计追踪完整性、算法公平性及风险因子可追溯性四个核心指标，确保其符合金融监管机构的标准化要求。银行依据合规标准搭建内部可解释性评估体系，使用自动化检测工具实时监测大模型决策透明度为合规审查调查标准化技术支持。
      （二）多模态数据融合机制
      银行风控系统基于原有平台数据基础，构建从单一结构化数据向多模态数据融合的渐进式技术路径，分为数据源扩展、特征融合与透明化输出三个实施阶段。在数据源扩展阶段会将原来的客户财务报表与授信记录等数据，拓展到合同扫描件与抵押物照片以及交易语音记录等不同类型信息源，到特征融合阶段会借助层次化注意力架构为不同模态的数据建立独立提取通道以达成跨模态语义对齐以及权重量化。多模态融合损失函数设计为：

      其中Lexplainability为可解释性约束项，通过梯度惩罚机制确保融合后特征向量保持语义可追溯性，μ参数控制准确性与透明度的平衡，透明化输出阶段系统会自动生成模态贡献度分析报告，详细记录财务文本信息与资产图像信息以及交易行为模式在评估中的具体占比，为合规检查提供清晰的数据依据溯源路径。
      （三） 因果推理模型构建
      因果推理模块借助银行现有的15万笔业务审批历史数据，采用渐进式因果发现技术路线，将传统相关性统计分析升级到因果图自动构建，把依靠业务专家的经验判断转变为算法驱动的关系识别，使事后分析发展成为实时效应评估。系统首先依据合规指导意见构建初始因果图谱，此图谱涵盖宏观经济、行业景气度、客户财务状况与担保措施等方面内容，接着运用结构学习算法在大规模授信数据中自动找出隐藏的因果依赖关系，最后通过反事实推理验证因果链条的可靠性。因果效应量化采用双重差分估计方法：

      该平均处理效应公式通过do算子表示因果干预操作，ATE量化特定风险因子变化对授信决策的纯因果效应，有效消除混杂变量干扰，系统会自动将因果效应计算结果转化成标准格式的解释报告，给出风险因子边际贡献分析以及完整的传导路径图谱，以此保证合规人员可验证每笔授信决策因果逻辑的合理性。
      （四） 可解释性框架总体架构
      可解释性框架采用分层架构设计，包括数据预处理层、特征提取层、因果推理层以及解释生成层四个核心模块，通过模块化设计实现不同粒度的解释需求。数据预处理层所做的工作是对多模态数据进行清洗与标准化以及质量控制；特征提取层运用深度学习技术来提取高维特征表示并保留可解释性属性。多模态因果推理网络架构通过层次化节点连接，从原始数据输入到风险评估输出形成了完整的推理链条，各层节点间的权重参数能够直观体现因果关系的强度，为监管人员提供清晰的决策依据追溯路；因果推理层借助图神经网络学习变量间的因果关系，生成用于决策路径追踪的因果图谱；解释生成层将复杂模型的输出转化为易懂的解释报告，该框架支持全局和局部这两种解释模式，通过统一的API接口与现有银行核心系统实现无缝集成。
三、框架合规验证效果评估
      （一） 可解释性效果测试
      依照前面所讲的技术路径去搭建可解释性框架，某银行构建了标准化的测试验证环境，以系统评估风控系统改造的实际效果。采用对比实验的办法，评估传统黑盒模型与可解释性增强模型在决策准确性与透明度及合规性等方面综合表现。

      表1测试结果表明可解释性框架在保持决策准确性基础上显著提升透明度水平而且审计追踪完整度也有了极大幅度的提升，在测试时间段内，系统成功针对大量历史授信案例开展可解释性分析，并且生成了包含风险因子权重分布与决策路径可视化呈现以及反事实推理结果内容的标准化解释报告。
      （二） 监管合规验证评估
      在可解释性效果测试基础上，某银行邀请监管部门专家团队对改造后的风控系统开展全面合规验证，通过模拟监管检查场景评估系统在决策透明度与审计追踪以及风险解释等核心维度的合规水平。

     表2验证结果显示改造后系统在各项监管合规指标上均显著优于基准要求。在各项监管合规指标上该系统达到甚至超过监管标准，监管专家团队采取随机抽查方式来验证系统解释质量，以此确定可解释性框架能为每笔业务提供详细说明，可解释性框架可给出完整风险评估依据及决策路径，此验证结果表明框架成功搭建符合监管要求的决策体系。这一成果不仅解决了原有系统的透明度缺陷，更为银行业人工智能应用的合规落地提供了可复用的技术范式。
四、结语
      本研究提出的面向监管合规的金融大模型可解释性框架，为金融机构AI应用提供了切实可行的技术解决方案。该框架创新性地融合了多模态数据处理、因果推理建模和知识图谱增强等核心技术，通过构建端到端的可解释性架构，实现了决策过程的全程透明化与可审计性。实验结果显示框架在保持模型性能前提下，显著提升决策可解释性水平，满足监管合规要求。展望未来，研究建议从三个方向深化探索：一是开发分布式环境下的协同可解释机制，二是构建面向特定业务场景的定制化解释方法，三是建立动态适应监管政策的技术演进体系。随着监管政策的持续完善和可解释AI技术的深入发展，这一领域的研究成果将为金融业数字化转型提供关键支撑，推动金融服务向着更加透明、可信、智能的方向持续演进，最终实现技术创新与风险管控的有机统一。
参考文献
[1]金宝生,郭越,侯守立.金融业融合大模型多模态知识图谱的构建研究[J].中国科技论文在线精品论文,2024,17(04):420-424.
[2]廖勇，韩小金，刘金林，等。可解释性人工智能研究进展[J/OL]。计算机工程，1-28[2025-06-12].
[3]李毅,李浩,许骁哲,等.CFB:金融领域大模型评估方法[J].计算机科学与探索,2024,18(12):3272-3287.
[4]肖朋林,夏梦,王直杰.基于可解释机器学习的银行系统性风险分析[J].计算机应用,2022,42(S2):302-309.
[5]潘建东,徐政钧,刘逸雄,等.多模态智能金融客户服务体系建设研究[J].金融科技时代,2022,30(11):53-56.