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《金融業(yè)智能風控實踐白皮書》重磅發(fā)布,筑牢金融安全防線

時間:2025-06-20來源:騰訊云 作者:

2025年6月18日,騰訊云、騰訊安全聯(lián)合北京國家金融標準化研究院共同發(fā)布《金融業(yè)智能風控實踐白皮書》(下稱“白皮書”)。


基于騰訊云天御十余年在風控領域的探索實踐、以及頭部大行的風控建設經(jīng)驗,《白皮書》對當前金融行業(yè)普遍面臨的數(shù)據(jù)共享壁壘、模型對抗瓶頸、黑灰產(chǎn)工業(yè)化、普惠風控失衡四大核心痛點進行深入分析,并以中行深圳分行普惠流水分析、中信銀行“哨兵”系統(tǒng)攔截電詐、微眾銀行相機指紋防欺詐、新網(wǎng)銀行多模態(tài)智控平臺、滄州農(nóng)商行數(shù)字農(nóng)戶體系、中原消費金融存量客戶風控等多元案例,覆蓋大中小型機構實踐場景,給出了具備行業(yè)普遍借鑒意義的具體對策。


掃描下方二維碼,即可獲取《金融業(yè)智能風控實踐白皮書》


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6月19日,2025中國國際金融展在上海舉行。騰訊云天御總經(jīng)理、首席科學家李超博士作為《金融業(yè)智能風控實踐白皮書》主創(chuàng)團隊代表,以“技術促進合規(guī),合規(guī)驅(qū)動流通,流通創(chuàng)造價值”為主題作主題分享。李超博士剖析金融行業(yè)智能風控建設的四大核心痛點,系統(tǒng)闡釋騰訊云天御智能風控建設的“數(shù)據(jù)-模型-場景”三層架構解決方案,引發(fā)行業(yè)高度關注。


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騰訊云天御總經(jīng)理、首席科學家李超博士


金融行業(yè)數(shù)字變革三大主線

智能風控成關鍵交匯點


在全球金融科技浪潮推動行業(yè)深刻變革的背景下,金融業(yè)數(shù)字轉(zhuǎn)型面臨著攻防對抗技術升級帶來的安全風險、持續(xù)強化的政策要求所帶來的合規(guī)壓力、普惠金融導致傳統(tǒng)數(shù)字系統(tǒng)規(guī)模不經(jīng)濟三大亟待破解的變革難題。


《白皮書》指出,中國人民銀行等七部門聯(lián)合印發(fā)《推動數(shù)字金融高質(zhì)量發(fā)展行動方案》,就是對金融機構提出明確的要求:推動風險管理加速從「人防」模式轉(zhuǎn)向「技防、智控」體系,以政策驅(qū)動金融風控快速向智能化轉(zhuǎn)變。


但金融機構的“必答題”依然存在大量“難點”:數(shù)據(jù)共享難題限制了風控有效模型的構建;數(shù)據(jù)質(zhì)量問題與風險形態(tài)的持續(xù)升級導致模型實際表現(xiàn)不佳;黑灰產(chǎn)技術的不斷升級大幅增加了風控難度;普惠金融效能提升與風控深度強化之間的平衡亟需解決。類似痛點、難點很難憑借單一企業(yè)在短時間內(nèi)攻克,必須通過金融+科技共建、建立行業(yè)級聯(lián)防聯(lián)控平臺等共同應對。

● 數(shù)字化浪潮與風險升級:金融業(yè)務全面線上化加速,黑灰產(chǎn)技術同步進化,金融機構必須通過智能風控實現(xiàn)動態(tài)防御;

● 監(jiān)管與效率的雙重壓力:反電詐法、數(shù)據(jù)合規(guī)等政策要求和戶對“秒批秒貸”的服務訴求并存,機構必須用AI模型替代人工,平衡合規(guī)性與服務效率;

● 普惠金融的經(jīng)濟剛需:下沉市場缺乏傳統(tǒng)征信數(shù)據(jù),唯有智能風控能實現(xiàn)風險可量化,從而突破服務瓶頸,響應國家普惠金融戰(zhàn)略


“數(shù)據(jù)·模型·應用”

騰訊云天御助力構筑智能風控冠軍防線


針對以上行業(yè)痛點,李超博士在演講中首次系統(tǒng)介紹了騰訊云天御的“數(shù)據(jù)-模型-場景”三層架構。他指出,數(shù)據(jù)是智能風控的基礎支撐,模型是智能風控的核心引擎,而應用則是智能風控的落地價值。騰訊云天御以此為核心構建三層遞進體系,助力金融機構形成智能風控閉環(huán),全方位增強防控實力,推動金融行業(yè)穩(wěn)健發(fā)展。


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在智能風控決策中,高質(zhì)量數(shù)據(jù)是根基所在。通過多維度數(shù)據(jù)整合完善客戶畫像,以創(chuàng)新技術保障數(shù)據(jù)合規(guī)流通,能夠顯著增強欺詐識別能力、拓寬風控覆蓋范圍,為風控決策筑牢基礎。騰訊云天御通過隱私計算技術助力實現(xiàn)跨機構數(shù)據(jù)合規(guī)融合,支撐數(shù)據(jù)要素化、市場化流通。例如在普惠金融場景中,整合政務、通信運營商等外部數(shù)據(jù),在保護用戶隱私的前提下生成多維度風險畫像,使某農(nóng)商行的逾期率下降15%。這種“數(shù)據(jù)可用不可見”的模式,既滿足《個人信息保護法》要求,又為金融機構提供了更全面的風控決策依據(jù)。中行深圳分行則通過區(qū)塊鏈存證技術驗證企業(yè)流水數(shù)據(jù)真實性,解決了傳統(tǒng)人工審核效率低、易篡改的問題。


在此之上,模型能力決定風控上限。李超博士強調(diào),騰訊云天御金融風控大模型通過知識蒸餾技術,將多年積累的黑產(chǎn)對抗經(jīng)驗沉淀為基礎模型(FoundationModel),金融機構僅需提供少量場景化樣本即可生成定制化模型。實測數(shù)據(jù)顯示,相比傳統(tǒng)方案,大模型可使反欺詐效果(KS值)提升20%,建模周期從2周壓縮至2天,同時解決小樣本場景下模型泛化性不足的難題。例如某銀行在冷啟動階段通過大模型實現(xiàn)KS值提升20.5%,跨場景泛化性能提升53%。針對黑灰產(chǎn)攻擊的工業(yè)化、智能化趨勢,風控體系需構建“動態(tài)模型+動態(tài)規(guī)則”的雙重對抗能力。騰訊云天御為某金融機構提供的全流程自動化建模方案,將模型迭代周期縮短82%,風控響應效率提升60%。


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這些數(shù)據(jù)與模型能力最終在實際場景中彰顯價值。騰訊云天御的智能風控產(chǎn)品,已在信貸反欺詐、電詐攔截、普惠金融等核心場景實現(xiàn)規(guī)模化應用。例如中信銀行“哨兵”智能反欺詐系統(tǒng),通過整合多模態(tài)風控能力,實現(xiàn)對11類主流電詐類型的精準識別,攔截資金超6.07億元,風險事件攔截率提升4倍。該系統(tǒng)構建“風險識別-分級預警-協(xié)同處置”閉環(huán),在零售業(yè)務場景中通過賬戶風險評級引擎,實現(xiàn)全生命周期的動態(tài)管控,既保障資金安全又平衡客戶體驗。


《白皮書》最后強調(diào),金融風控的智能化探索仍在繼續(xù),加快新興技術在風控領域的深度應用,將是提升金融業(yè)智能風控水平,構建冠軍防線的核心。以此為指引,白皮書勾勒出未來三大演進方向:聯(lián)防聯(lián)控深化、合規(guī)效能平衡、風控科技與業(yè)務融合。騰訊云天御未來將持續(xù)與多方協(xié)作共建堅固反詐與風控防線,構造動態(tài)的金融風險治理體系,助力金融機構在智能化時代穩(wěn)健前行。





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