在金融强监管常态化与行业数字化深度转型的双重背景下，传统人工合规审查与传统智能筛查模式的局限性日益凸显，效率不足、误差率高、响应滞后等问题制约着金融机构合规管理质量的提升。以大语言模型为核心的生成式人工智能（以下简称“生成式AI”）具备深度语义理解、长文本逻辑推演、自主内容生成与多源信息整合的技术优势，能够深度嵌入金融合规审查全流程，重塑金融合规研判、政策解读、风险排查的工作模式，成为当前金融科技赋能合规治理的前沿方向。相较于传统判别式人工智能，生成式 AI 不再局限于简单的关键词匹配与风险预警，可实现复杂金融文本的智能解析、隐性合规风险挖掘与合规方案自主输出，大幅提升金融合规管理的智能化、精细化水平。但技术创新伴随新型风险，生成式 AI 固有的模型幻觉、算法黑箱、数据依赖等技术特征，与金融行业高审慎、高敏感、强规范的行业属性叠加，衍生出数据隐私泄露、算法审查歧视、人机权责错位、伦理失范等新型风险，给金融合规体系带来全新挑战。本文立足金融合规审查实务场景，系统阐释生成式 AI 的技术特征与应用价值，梳理其在金融合规领域的具体应用场景，深入剖析技术落地过程中的现实困境与伦理风险，并从数据治理、算法优化、权责界定、行业监管四个维度，构建适配金融场景的生成式 AI 风险治理体系。研究基于理论推演与场景分析展开，可为金融机构智能化合规建设、金融科技伦理治理与行业监管制度完善提供参考。