海南
近年来,人工智能正加速从实验室走向产业化,尤其在金融领域,其应用广度和深度持续拓展,显著重塑着行业运营、风控与服务模式。数据显示,2024年金融职能部门对人工智能的采用率已达58%,较上年增长21个百分点,AI已从辅助工具逐步升级为构建核心竞争力的关键基础设施。在此背景下,如何推进AI规模化落地,构建安全高效的智能风控体系,成为行业共同关注的焦点。
然而,传统风控体系在数据、模型、策略及运营等多个层面面临瓶颈:数据割裂与冗余导致大量风险信息被埋没,传统模型在处理复杂数据时存在解释性差、误判率高等问题,依赖人工经验的策略机制响应迟缓,加之缺乏有效的评估与优化体系,整体风控效率与精度难以提升。因此,以“决策智能”为代表的智能技术正成为推动金融风控向精准、实时和可解释方向演进的关键力量。
作为垂直领域大模型,同盾金融风控大模型“诸葛”,依托人工智能、大数据分析等先进技术,结合多年积累的风控领域专业知识库,为银行、保险、互联网金融等机构提供领先且独具特色的风险管理解决方案。目前,同盾“诸葛”已实现在风险监控、反欺诈、信用评估、市场趋势预测等各关键环节的智能化升级,全链路赋能金融机构风险治理能力提升。
基于“诸葛”大模型在智能决策过程中的能力体现,同盾构建了清晰的多层级技术框架:
底层为基础底座,配套相应基础设施及智能数据基座,通过提供数据、算力与存储支持,实现多源异构的数据集成、特征及知识萃取,进而形成风险场景的关键指标。
中间层整合了传统机器学习小模型与AI风控大模型。作为支撑单元,借助模型中间件提供智能决策、知识构建、内容生成、风控特征挖掘及多模态服务等多种AI能力。
应用层聚焦于信用风险相关的评估量化以及与操作风险相关的金融反诈两大核心场景,支持政策解析、情报感知、实时预警及策略推荐等实际业务需求。
在实际应用落地过程中,同盾“诸葛”已实现智能决策引擎、知识构建、内容生成、风控特征挖掘四大AI能力的集成开发,可为金融行业客户提供复杂场景下的多元智能决策支持。通过将人工智能技术深度融入业务闭环,该大模型能够辅助金融机构快速精准挖掘风控策略、洞察潜在金融风险态势,进而驱动业务流程与服务模式动态实时匹配,助力企业在风险管控中抢占先机。
同盾“诸葛”金融风控大模型精准破解了传统风控中数据割裂、模型僵化、响应滞后等一系列痛难点,不仅能助力实现信用评估的精准量化与金融反欺诈的实时预警,更让风控体系具备了持续演进、自我优化的内生动力。
在智能风控市场蓬勃发展的行业背景下,以AI为核心的垂直领域大模型正引领金融风控实现从 “事后补救” 到“事前预判”、从单点布防到全局联防联控的深刻变革,为行业高质量发展筑牢安全底座,更成为衡量金融科技核心竞争力的重要标尺。
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