54 浏览3.2 主要风险痛点：信用、市场与流动性风险
3.3 技术短板与应对挑战
第四章 生成式AI在银行风险管理中的应用场景
4.1 信用风险评估模型的智能优化
4.2 市场风险预测与AI驱动的预警系统
4.3 反欺诈与合规管理的智能化提升
第五章 生成式AI应用中的关键技术与工具
5.1 自然语言生成（NLG）技术与风险报告自动化
5.2 深度学习模型在异常检测中的应用
5.3 生成对抗网络（GAN）在压力测试中的应用
第六章 生成式AI应用的挑战与风险管理策略
6.1 数据隐私与安全风险
6.2 模型偏差与伦理问题
6.3 黑箱模型的透明性与可解释性
第七章 国内外银行在生成式AI应用中的案例研究
7.1 国内银行生成式AI应用实践案例
7.2 国外银行的先进实践与经验借鉴
7.3 案例对比与成功因素分析
第八章 生成式AI驱动下银行风险管理的创新路径
8.1 智能风险管理平台的构建
8.2 银行业务流程再造与风险监控一体化
8.3 人机协同的风险决策体系设计
第九章 政策建议与未来展望
9.1 金融监管机构的支持与政策引导
9.2 银行内部治理体系的完善与AI人才培养
9.3 未来生成式AI在银行风险管理中的发展趋势
第十章 结论与研究不足
10.1 研究主要结论
10.2 研究中的局限性与不足
10.3 未来研究的方向
