金融風控大模型

金融作為天然的數據密集型行業，又是人工智能應用最早和最普遍的行業，無疑是大模型落地的最佳場景。但金融行業對信息的高精度要求和嚴苛的數據合規要求，讓行業大模型需要貼合自身發展現狀在金融場景落地。 ^[1] 

隨着AI技術持續發展，越來越多金融機構發現在互聯網零售信貸風控場景裏，假人假機、假人真機等欺詐行為日益增多。

傳統的風控模型主要依託於歷史金融數據和專家經驗，呈現出“靜態模型+動態策略規則”的特徵，即在風控模型框架整體不變的前提下，通過調整具體風控規則的閾值以降低欺詐風險。但是，AI模擬真人行為的信貸欺詐往往具有高度動態性與“千人千面”特點，導致傳統風控模型無法收集到足夠欺詐樣本梳理出相應的欺詐“破綻”，進而迅速採取遏制措施。

為了遏制這種AI模擬真人欺詐行為，眾多金融科技平台開始構建金融風控大模型，並提供基於MaaS(Model as a Service,模型即服務)的服務模式，助力金融機構提升風控建模的效率。 ^[3] 

在金融風控大模型的助力下，企業無需代碼操作即可快速隨時完成模型迭代。比如全流程自動化，在建模階段只需使用少量提示樣本，就能自動構建適配機構自身業務獨有特點的風控模型，並且實現全流程自動化的部署上線，支持機構持續發佈快速集成到自身的風控系統上，助力其風控策略部署效率提升10倍。

在某種程度上，金融風控大模型能幫助樣本積累有限以及新業務上線“零樣本”的企業，高效解決“小樣本”訓練難題，模型區分度比傳統模式提升20%。 ^[1] 

大模型將應用到智能投顧、智能風控、智能客服、智能保險理賠等方面，還有證券行業最高頻的操作——生成研報等相關領域。 ^[1]