20%的高级信贷风险管理人员已经实施了生成式人工智能的应用案例，60%计划在一年内这样做。潜在的应用案例包括个性化客户互动、信贷决策和承保流程、合同流程、投资组合监控和客户协助。扩大生成式人工智能应用的挑战包括风险和治理问题、数据质量和模型风险问题。金融机构需要制定通用实践，以充分利用生成式人工智能在信贷风险管理中的潜力。

银行面临多种金融和经济波动，加深了信贷风险不确定性。为了应对当前形势并发现机会，银行需要采取五个必要措施，包括创建多种情景模型、重新审视风险限制和触发器、创建新的决策指标、预先制定行动计划和实现更快、更灵活的执行。这些措施可以帮助银行更好地应对不确定性，发展对信贷质量因素的更深入理解。