大语言模型为银行业数字化转型注入了强大动力，但其固有的不透明性使 可解释性成为一道必须跨越的门槛。商业银行唯有正视并积极克服可解释 性难题，建立起技术、业务与治理相匹配的透明可信AI应用框架，方能 真正安全、合规地释放潜能，实现"智慧金融"创新与稳健经营的良性共 振。 当前，以大语言模型（Large Language Model, LLM）为代表的新一代人工智能技术正深刻重塑金融业态，其强大的自然语言处理与内容生成能力，为商业 银行客户服务效率提升、风险控制、合规审查等方面提供了全新的思路。然而，LLM决策过程也带来了严峻的可解释性（Explainability）挑战,其复杂的 深度学习架构与海量参数导致决策过程呈现"黑箱"特性，不仅在技术层面难以彻底破解，更对算法问责与法律救济构成实质性障碍。对于强调审慎合规的 银行业而言，问题更为突出。一方面，监管机构要求金融模型决策过程透明合规，金融消费者依法享有知情权；另一方面，银行内部的风险管理与审计流 程必须能够对模型输出结果进行审查与归因。LLM往往难以完全满足上述要求，其生成内容有时看似逻辑自洽，实则可能基于错误或虚构的信息，即"幻 觉"（Hallucinat ...