2025 年 AI + 风控：大模型驱动金融风险决策新范式报告总结

一、金融风控的演变与决策智能

1. 风险环境与趋势：金融行业面临信用、市场、操作等多类风险，叠加宏观经济不确定性与监管变革，传统风控（依赖规则、静态模型）难以应对动态风险。行业趋势从 “策略对抗” 转向 “模型对抗”，从 “被动防御” 升级为 “主动防御”，需实时构建弹性防御体系。
2. 决策智能定义：区别于感知智能（听、看）与认知智能（概念理解），决策智能聚焦数据洞察与动态决策，通过 “描述性分析（过去）- 诊断性分析（原因）- 预测性分析（未来）- 决策性分析（行动）” 四层级，实现 “数据决策反向影响物理世界”。

二、大模型驱动的风控范式革新

1. 核心能力升级：大模型通过多模态数据集成（结构化 / 半结构化 / 非结构化数据）、知识图谱构建、实时风险量化，实现 “感知 – 决策” 双提升 —— 感知层支持标签自动生成、风险态势识别，决策层可完成预警归因、策略调优。
2. 体系架构：构建 “数据集成 – 特征提取 – 风控大模型 – 多元决策平台” 闭环，融合 RAG（检索增强生成）、微调 LLM 等技术，实现风险动态收敛：大模型生成策略后，经监控预警、量化分析、优化评估，循环迭代至风险可控。

三、AI + 风控实践场景

1. 风险态势感知：大模型整合工商、舆情、司法等多源数据，自动更新黑产情报（如账户买卖价格、洗钱手段），生成模块化报告，服务银行风控、策略运营等角色，例如分析个人账户买卖趋势、预判风险账户。
2. 知识图谱与智能问答：基于 GraphRAG 技术构建风险知识图谱，解决监管文件与内部制度的复杂关联查询，支持自然语言交互（如 “某监管文件对应的行内规程”），提升知识检索效率。
3. 策略生成与优化：通过语义化输入自动生成风控规则，提供 “灰盒分流 – 冠军挑战者 – 陪跑策略” 等验证机制，结合 AI 挖掘实验室自动生成高价值特征、构建评分卡，策略响应效率提升 70%，模型更新周期缩短。
4. 风险排查与归因：利用大模型语义分析能力，快速识别群体风险（如地址聚集、中介关联）、资金流向异常，生成排查报告与优化建议，例如针对高风险群组的逾期原因归因，调整贷后管理策略。

四、挑战与突破路径

1. 核心挑战：
   • 可解释性不足：大模型决策路径模糊，缺乏具体特征衍生，难以满足合规溯源需求；
   • 数据隐私风险：多模态数据整合过程中，数据采集与使用的安全性、合法性存疑；
   • 决策时效滞后：大模型推理链路长，毫秒级实时响应需求难以满足。
2. 突破方案：
   • 技术层面：采用 “大模型 + 小模型” 协同（大模型负责推理，小模型加速收敛），结合 RAG 技术增强可解释性，通过向量检索实现知识快速调用；
   • 架构层面：构建 “风控智能中枢”，集成搜索引擎、SQL 引擎、风险工具集，提供 API 接口对接征信、欺诈评分等系统，实现工具联动与数据安全隔离；
   • 应用层面：落地 MaaS（模型即服务）模式，按订阅 / 调用量收费，适配不同金融场景（如反欺诈、贷后监控），平衡效率与合规。

五、总结与未来展望

1. 安全与合规：强化数据隐私保护，建立模型输出合规校验机制；
2. 生态构建：打造决策智能平台，赋能零售、小微等多场景，形成 “数据 – 模型 – 策略” 闭环；
3. 人机协同：AI 辅助风控人员完成策略生成、风险排查，人类聚焦复杂决策与规则校准，实现 “智能增强人类” 而非替代。