本文主要是介绍大模型赋能风控运营：效率跃升的密码，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
一、大模型助力风控运营的背景与趋势
大模型兴起的背景
随着金融行业的迅速发展和数据量的爆炸式增长，传统的风控运营手段逐渐难以满足复杂多变的风险形势。大数据、人工智能等技术的不断进步，为大模型在风控运营领域的应用提供了技术支撑。金融机构面临着日益多样化的风险类型，如信用风险、市场风险、操作风险等，对风险识别和管理的精度、速度提出了更高要求。
发展趋势
大模型在风控运营领域的应用呈现出智能化、自动化和定制化的发展趋势。智能化体现在能够利用深度学习等技术更精准地预测风险；自动化使得风险评估和决策流程能够快速完成，大大提高了效率；定制化则能根据不同金融机构的特点和需求，提供个性化的风控解决方案。
重要性
大模型的应用对于风控运营至关重要。它能够处理海量的复杂数据，挖掘潜在的风险模式，帮助金融机构提前预警风险，降低损失。同时，大模型的高效性能够使金融机构更快地适应市场变化，做出及时的决策，增强市场竞争力。此外，通过精准的风险评估和管理，还能提高金融机构的信誉和客户满意度，促进金融行业的稳健发展。
二、大模型在风控运营中的核心诉求与技术手段
（一）核心诉求
金融机构在风控运营中对大模型的核心诉求主要包括以下几个方面：
- 精准风险评估：能够准确识别各种潜在风险，包括信用风险、市场风险、操作风险等，为决策提供可靠依据。
- 实时风险监测：实时跟踪市场动态和业务变化，及时发现新出现的风险点，确保风险始终处于可控范围内。
- 高效决策支持：在短时间内提供全面、深入的风险分析和决策建议，帮助金融机构迅速做出明智的决策。
- 适应业务变化：随着金融业务的创新和拓展，大模型能够灵活调整和优化，以适应不断变化的风险特征。
（二）技术手段
在风控中，大模型运用了多种先进的技术：
- 机器学习：通过对大量历史数据的学习，建立风险预测模型，如逻辑回归、支持向量机等，用于信用评估和风险分类。
- 深度学习：如卷积神经网络和循环神经网络，能够处理复杂的非结构化数据，挖掘深层的风险特征。
- 知识图谱：构建金融业务中的实体关系网络，整合多源数据，发现隐藏的风险关联和传播路径。
- 自然语言处理：分析文本数据，如贷款申请文件、新闻报道等，提取有价值的风险信息。
- 强化学习：不断优化风控策略，根据反馈进行动态调整，以实现最优的风险控制效果。
三、大模型提升风控效率的成功案例
（一）360 的创新实践
360 集团提出了系统化的大模型安全解决方案，围绕 “安全、向善、可信、可控” 安全四原则搭建系统化工具。通过技术革新，实现大模型风控效率提升 100 倍，幻觉比例下降 50%。其方案包含国内首个支持系统化安全检测、提示注入风险检测的人工智能系统安全检测平台 “AISE”，能够对大模型乃至全生态链安全进行检测，确保大模型训练工具与部署环境安全。智脑风控引擎实现了内容加固和风险过滤，同时引入自动化攻防工具，大幅提升风控效率。
（二）平安壹钱包的数字化转型
平安壹钱包的支付场景风险案件错综复杂，传统风控运营由人工主导，流程繁琐、专业性强、对抗性高。近两年大模型兴起后，平安壹钱包尝试在风控运营主线流程中引入大模型。比如在 “基本信息核查” 阶段引入 “案件风险点诊断” 工具，在 “电话照会” 阶段引入 “电话照会剧本生成” 工具，在 “实施管控和撰写小结” 阶段引入 “管控建议及案件小结生成” 工具。过去一个风控人员一天大概只能完成 30 多个案件评估，借助大模型，每天完成的数量达到了 100 多个，效率翻倍。
（三）中原消费金融的探索
中原消费金融意识到庞大的市场需求和参差的客户资质需要构建智能风控体系进行管控和调和。业务发展之初，便与腾讯安全共同合作，构建了涵盖 “获客 + 授信准入 + 贷中管理 + 贷后管理” 全流程的智能风控体系。从反欺诈业务切入，双方持续深化合作，腾讯安全为其风控决策提供了更灵活和多元的安全能力。针对黑产骗贷较为严重的新信贷业务与新信贷场景，中原消金再度携手腾讯安全，引入金融风控大模型，通过 MaaS 的模式，高效率的迭代专属于中原消金的风控模型，有效降低了欺诈行为的发生。
四、大模型助力风控运营的关键技术
（一）强化学习与持续学习技术
强化学习和持续学习技术在大模型中具有至关重要的作用。它能够让大模型基于开放环境设计有价值的正向反馈机制，从而实现持续自我学习和成长。在风控领域，这一技术使得大模型能够根据不断变化的风险态势和新的数据输入，动态调整和优化风险预测模型。例如，通过与市场环境的持续交互，大模型能够学习到不同风险因素之间的复杂关系，从而更准确地预测信用风险、市场风险等。
OpenAI 的 ChatGPT 正是凭借其强大的强化学习机制和生态能力建设，实现了越用越聪明的效果。然而，国内的大模型在这方面仍有待提升，需要加强自适应生态体系的建设，提高强化学习能力。
（二）鲁棒性技术
鲁棒性技术对于保障大模型在风控决策中的稳定性和可靠性不可或缺。在面对复杂多变且充满噪声和干扰的金融数据时，鲁棒性技术能够帮助大模型排除这些不利因素，确保在突发和不可预期的情况下，依然能够输出持续稳定且合规可信的关键决策。
比如，在市场出现极端波动或遭遇恶意攻击时，鲁棒性强的大模型能够准确识别并应对，避免因错误决策导致巨大的经济损失。通过采用先进的算法和模型架构，鲁棒性技术能够增强大模型对异常情况的抵抗力，为金融风控提供坚实的保障。
（三）组合式 AI 系统技术
组合式 AI 系统技术有效地结合了不同模型的优势，显著提升了风控效果。它将各种垂直领域的辨别式模型的可用性和专业性，与生成式大模型的迁移学习和泛化能力强的特点相融合。
在风控中，辨别式模型可以精确地识别特定类型的风险，而生成式大模型能够提供更全面的风险洞察和预测。通过组合，大模型能够更全面、准确地评估风险，为金融机构制定更精准的风控策略。例如，在信用评估中，组合式 AI 系统可以同时考虑借款人的历史信用数据和市场宏观环境等因素，提供更综合的信用评估结果。
五、大模型在风控运营中的未来展望
（一）面临的挑战
- 数据隐私与安全：随着大模型处理的数据量不断增加，数据隐私保护成为重要问题。数据泄露可能导致客户信任度下降，引发法律风险。
- 模型解释性：大模型的复杂结构使得其决策过程难以解释，这在风控领域可能引发监管质疑和决策风险。
- 技术人才短缺：开发和运维大模型需要精通数据科学、金融风控等多领域知识的复合型人才，人才的匮乏可能限制大模型的发展。
（二）机遇
- 政策支持：国家对金融科技的重视和支持，为大模型在风控运营中的应用提供了有利的政策环境。
- 技术突破：如量子计算等新兴技术的发展，有望为大模型的运算能力和效率带来质的提升。
- 金融创新需求：金融行业不断创新，新的业务模式和产品对更高效、精准的风控手段需求迫切，为大模型提供了广阔的应用空间。
（三）发展方向
- 跨行业融合：与其他行业的数据和技术融合，如医疗、电商等，丰富风险评估的维度和准确性。
- 云服务模式：通过云服务提供风控解决方案，降低金融机构的使用成本和技术门槛。
- 绿色金融风控：随着绿色金融的发展，大模型可助力评估环境风险对金融业务的影响。
- 国际化拓展：随着金融全球化，大模型有望在跨境金融风控中发挥重要作用，适应不同国家和地区的监管要求和风险特点。
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