腾讯云金融风控大模型助力打造动态风险治理体系.pdf

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1、腾讯云金融风控大模型助力打造动态风险治理体系姓名：周斌主讲人：腾讯安全副总裁风控能力决定金融零售数字化成败风控模型客群下沉秒批秒放极简申请流程额度放大利率较低全渠道获客降低人工审批率风险识别准确率风险判断速度资质水平识别准确率风控体系上线&迭代速率风险识别准确率风控能力金融零售数字化典型特征智能化安全时代，传统风控经验及范式面临失效通过脚本工具等发起恶意欺诈假人、假机黑产上中下游利用AI显著提升模拟真人行为效率99.9999%真人通用建模效果有限单点防御失效基于“过去行为”预测“未来行为”逐渐失效从“规则对抗”升级为“模型对抗”，打造动态风险治理体系规则对抗API服务客户风控系统通用反欺诈模型

2、规则调整AI算法黑产知识库API服务客户风控系统定制反欺诈模型规则调整动态模型调整静态通用风控模型动态风控规则模型对抗动态定制风控模型动态风控规则AI算法黑产知识库金融动态风控建模面临效率低、样本少挑战小样本的建模难题高频的建模需求与低效的建模方案相冲突零样本：新产品需要冷启动的风控策略小样本：产品刚上线一月，只有少量表现样本，黑白样本失衡精细化运营：存量时代每个业务环节都需频繁迭代模型。建模周期长：从启动建模到模型上线长达数月之久。小样本效率低腾讯云金融风控大模型，让定制建模更快更精准20多年黑灰产对抗经验沉淀腾讯云行业大模型底座80%金融标杆客户服务能力全球权威研报风控”领导者”认证黑产知

3、识库AI算法Foundation modelPrompt样本客户风控系统知识蒸馏API服务定制反欺诈模型腾讯云金融风控大模型MaaS四大优势，打造一站式极简金融风控定制建模体验全流程自动化全流程自动建模、自动部署上线，帮助客户风控策略部署周期，从2周缩短到2天解决小样本难题依靠自身的“知识积累”，高效解决“小样本”训练难题，模型区分度提升20%。集成了大量风控建模专家的经验以及知识，高效的实现专家级精度的风控建模。专家级建模360度模型评估提供超越自身样本的模型评估体系，包含所有的风控模型评估指标，覆盖全金融风控的细分场景。客户实践：帮助客户实现高性能风控建模案例1：某头部消费金融公司案例2：

4、某汽车金融公司背景：随着用户规模增大，客户的获客成本逐渐增加。在贷前、贷中等7个关键业务环节都需精细化运营，每半年进行一轮模型迭代。结论：1.匹配专家级建模精度，风控模型迭代效率提升8倍。2.定制超10个模型，多个环节实现精细化运营，整体通过率提升1.5%背景：新开展的信贷业务，受限于样本积累速度，传统的风控建模面临欺诈样本不足导致性能不达标的问题，进而影响到业务的推进速度。结论：1.风控大模型相对于传统模型效果提升20%，新业务通过率提升5%。2.风控大模型在跨场景的泛化性能力提升30%，帮助新业务快速拓客。反欺诈模型信用初筛模型通用信用模型拒绝回捞模型050消费分期贷中预警拒绝回捞图1.多

5、场景建模效果匹配专家建模传统建模效果(KS)MaaS建模效果(KS)全快多场景通用建模效果匹配专家级 建模周期短 上线速度快优模型区分度更高模型鲁棒性更优广 跨场景性能突出 跨场景适用性强107200612建模周期(天)上线周期(天)图2.多场景MaaS建模前后周期对比传统建模MaaS建模样本量少于1W好坏比大于20002550train_kstest_ksoot_ks图1.大模型与传统模型性能对比传统定制模型风控大模型02040银行场景消金场景互金场景图2.不同场景大模型泛化能力对比传统定制模型风控大模型提升风控“免疫力”，迎接智能化时代在风险、合规、事件驱动下，从企业资产“心脏”出发，构筑多层免疫屏障，提升企业的韧性与竞争力THANKS谢谢观看