银行让 AI 参与授信或风控，好比请来一位速度很快的分析员：入职考试合格，不等于以后每次判断都可靠。客户行为和数据环境会变，模型原有规律也可能逐渐失准，这就是“模型漂移”。Risk.net 提出的方向是持续验证——模型上线后，仍按每次或每批决策检查准确性、稳定性与合规性，并留下记录。
这项思路借鉴了投资管理对“风险调整后表现”的衡量：不能只看赚了多少，还要看承担了多少风险；同样，AI 也不能只在上线前拿到一次合格证，而要持续证明判断可用。它会把模型治理从审批环节推向日常运行，帮助风控和审计更早发现偏差，但也会增加监控成本，并可能拖慢部署。现有材料未披露具体银行案例、验证方法或量化效果，因此更适合作为治理方向，而非已经得到实证的数据结论。