行业监管背景与挑战 - 当前金融行业集团化、综合化经营持续深入，关联交易呈现出隐蔽性、复杂性增强的新特征，对金融机构的识别、管理与监管提出更高要求[3] - 2023年中央金融工作会议强调“全面加强金融监管，有效防范化解金融风险”，国家金融监督管理总局随后出台系列规定，强化关联交易的穿透管理、数据治理与审慎监管[3] - 在此背景下，如何利用科技手段提升治理效能，成为行业高质量发展的关键课题[3] 平安集团入选的实践课题 - 在“2025银行保险机构公司治理研讨会”上发布的《2025金融行业关联交易高质量发展报告》中，中国平安保险（集团）股份有限公司牵头，联合平安银行、平安人寿、平安财险共同完成的《人工智能在关联交易治理中的应用研究》成功入选优秀实践课题[1] - 该课题成为金融科技赋能监管合规与风险防控的典范案例[1] 课题研究的核心解决方案 - 课题聚焦关联交易管理痛点，系统提出了以人工智能技术驱动的智能化解决方案，主要从三大维度展开探索[3] - **维度一：关联方智能识别与动态管理** 针对关联方认定规则复杂、信息更新不及时等难题，通过整合工商、舆情、公告等多源异构数据，运用大语言模型与深度学习技术，实现法人、自然人等关键实体及其关联关系的自动识别与解析[3] 通过构建动态更新的知识图谱，形成可视化的关联关系网络，支持穿透查询与风险链路分析，提升了关联方识别的准确性与时效性[3] - **维度二：公允定价智能审查与支持** 研究提出建设标准定价数据库，利用人工智能技术抽取历史交易数据与公开市场信息，为关联交易定价提供可比的、数据驱动的参考区间[4] 同时，通过自然语言处理技术自动解析交易文件，智能比对定价依据与协议条款，实现对定价公允性的自动化辅助审查与预警[4] - **维度三：数据统计与智能分析赋能** 针对监管数据报送要求高、手工处理效率低等挑战，设计了基于大语言模型的通用化数据采集与智能填报工具，可自动生成报表模板、预填数据并完成一致性校验[4] 此外，构建以自然语言交互为核心的智能分析平台，支持通过语音或文字提问，自动生成多维度统计图表与深度分析结论，为管理层决策与风险监测提供数据支持[4] 课题的意义与影响 - 该课题紧密结合国家监管导向与行业实际需求，体现了金融机构运用前沿科技从“被动合规”向“主动防控”转型的积极实践，为同业提供了可借鉴的智能化治理路径[4] - 在金融监管不断深化、科技与金融深度融合的背景下，此类探索有助于提升整个行业关联交易管理的精细化、自动化水平，对防范化解金融风险、增强公司治理有效性具有重要意义[4] 公司的未来计划 - 平安集团相关负责人表示，将持续推进人工智能等技术创新在风险管理与公司治理领域的应用，坚守金融安全底线，助力行业高质量发展[5]