13 浏览分析模型的预测效果，探讨大数据与AI在银行风控体系中的应用优势与改进空间。
第六章 大数据与AI在风控系统中的挑战与对策
6.1 数据隐私与合规问题
6.1.1 数据隐私保护
大数据和AI技术涉及客户的敏感数据，如何保障数据隐私是风控系统建设中的重要问题。
6.1.2 合规性要求
探讨数据使用的法律法规要求，提出合规操作方案。
6.2 技术与成本挑战
6.2.1 技术复杂性
风控系统对技术有较高要求，构建高效的风控模型需要大量的计算资源和技术支持。
6.2.2 成本控制
提出在提升风控效果的同时，优化成本控制的措施。
6.3 模型可解释性问题
6.3.1 模型黑箱问题
AI模型的复杂性导致其预测结果难以解释，尤其是在决策过程中引发信任问题。
6.3.2 提升可解释性的方法
探讨提升模型可解释性的策略，通过可解释性模型提升银行对风控系统的信任度。
结论与展望
7.1 研究结论
本研究通过分析大数据与AI技术在银行风控体系中的融合应用，展示了其在风险识别、风险预测和风控流程优化中的价值，肯定了大数据和AI技术在提升风控系统智能化水平方面的作用。
7.2 管理建议
建议银行加大对大数据和AI的技术投入，建立健全的数据管理和隐私保护机制，推动风控系统的持续优化。
7.3 研究局限与未来展望
本研究存在样本规模、模型适用性等局限性，未来可拓展多样化的数据源和算法，以提高风控系统的全面性和智能化水平。
参考文献
（此处列出所有引用的文献资料）
附录
附录A 数据描述与变量定义
附录B 模型训练与测试结果分析
