AI接管风控全链路：数禾科技旗下还呗的信贷智能化实践

在数字金融快速演进的今天，技术所带来的便利与潜在风险如同一体两面，深刻影响着每一个市场参与者的生活。近年来，金融欺诈手段不断升级，从传统的电话诈骗、伪造文件，到如今借助AI技术实现的“高仿冒充”，欺诈者正在以更隐蔽、更精准的方式试图突破防线。例如，利用AI换脸技术伪装成金融机构工作人员，或仿冒知名金融APP实施精准诈骗，这些新型手段对普通消费者而言极具迷惑性。面对这种日趋复杂的安全挑战，金融科技企业必须迎难而上，以更先进、更智能的技术体系构筑起坚固的防御屏障。

从被动防御到主动进化：AI重构金融风控新范式

在这场技术与智慧的较量中，被动应对显然已经无法满足现实需求。真正的出路在于主动进化：用AI对抗AI，用智能驱动安全。这不仅仅是技术手段的更新，更是一场贯穿风险管理理念、系统架构与业务流程的深刻变革。从过去依赖人工经验辅助决策，迈向系统自主识别、判断与响应的智能化决策；从单一环节的风险筛查，扩展为覆盖信贷全生命周期的闭环式动态管理。这种转变，标志着金融风控已进入一个全新的发展阶段。而那些率先完成全流程自动化、智能化的金融科技企业，将在未来的市场竞争中占据领先地位。

以数禾科技旗下还呗为例，其自主研发的智能风控系统至今已成功识别受诈风险用户约3万人，阻止了8000名用户的潜在风险交易行为，为用户挽回潜在经济损失超过1.3亿元。这组数字不仅仅是成果的展示，更是其多年来在大数据风控领域持续积累、不断迭代的结果，是AI深度赋能信贷风险管理实践的有力证明。

金融行业天生对“安全”与“效率”有着双重要求。一方面，必须有效防范盗刷、电信诈骗、身份冒用等风险，切实保障用户的资金安全；另一方面，也要确保转账、贷款审批、客户咨询等业务环节足够便捷流畅，不给用户体验带来负担。如今，AI正如同一位不知疲倦的“金融卫士”，在智能风控、量化投资、智能客服等关键场景中发挥着不可替代的作用，帮助金融机构在安全与效率之间找到最佳平衡点。作为以AI和大数据为技术驱动核心的金融科技企业，数禾科技构建的风控能力，不仅服务于其核心产品还呗的日常运营，更已发展成为其向银行、信托、消费金融公司等持牌金融机构输出智能零售金融解决方案的核心技术支柱。

三大自研AI模型协同发力：构筑信贷全链路智能风控闭环

在数字化浪潮与人工智能技术双重推动下，金融行业正经历一场从“效率提升”到“价值重构”的深刻变革。新的问题随之而来：如何借助大模型技术，从海量金融数据中精准识别风险信号，提升风险评估的科学性？如何通过深度理解用户需求，提供真正个性化的金融服务，进而提升客户满意度？数禾科技旗下还呗的实践给出了清晰的答案：以三大自研AI模型为核心引擎，构建起覆盖信贷全链路的风险识别与动态管理机制。

第一个是风险大模型，承担着信贷风险识别的主干任务。该模型在大语言模型基础上，通过监督微调技术进行深度优化。具体而言，在保留大模型文本理解能力的同时，技术团队利用信贷风险样本对其进行二次精调，使模型能够深入掌握与风险识别密切相关的专业领域知识。在技术实现层面，引入了LoRA、参数量化等手段，确保大模型能够在低成本条件下完成训练与推理部署。落地效果显示，在主模型基础上，风险识别能力相对提升了5%。

第二个是画像大模型，其核心目标是深度挖掘用户的行业与职业信息。该模型充分利用了还呗APP内部的文本、人民银行征信报告中的文本、对话文本等多维数据，对基座模型进行了针对行职业方向的精细化微调。值得一提的是，在训练过程中，该模型深度参与了行职业标签体系的构建工作，能够生成更适配信贷场景的分类标签，并基于这一体系完成模型的后续训练。落地效果表明，优质行职业用户的识别比例相对提升了10%，有效扩大了对高质量用户的精准覆盖。

第三个是提额敏感模型，堪称三大模型中最具突破性的创新环节。与传统静态识别模型不同，该模型升级为动态识别架构，其核心能力在于精准预测用户在额度提升后可能发生的行为变化与风险表现。模型引入了DragonNet等前沿的因果推断算法，能够有效区分“提额后风险敏感型”与“提额后消费敏感型”两类用户群体，并针对后者实施差异化的额度倾斜策略。落地效果显示，在风险水平不上升的前提下，该模型能够带动约10%的交易额提升，真正实现了业务增长与风险控制的协同优化。

三大模型并非孤立运行，而是彼此协同、环环相扣，共同构筑起从用户准入评估、行为画像构建到额度动态管理的完整风控闭环。正是这一高度协同的智能体系，支撑了数禾科技旗下还呗在亿级用户规模下实现精细化、智能化的信贷管理，为金融科技行业在AI时代的风控进化提供了可借鉴的实践样本。