金融科技在全球快速发展，带来了金融业的价值重塑、业务重塑、产品和运营体系重塑以及智能风险管理的数字化重塑，扩展了金融机构服务边界，扩大了服务覆盖面。在牢牢守住不发生系统性金融风险底线基础上，中央金融工作会议提出了“对风险早识别、早预警、早暴露、早处置，健全具有硬约束的金融风险早期纠正机制”的要求。金融机构该如何蹄疾步稳地提升风控能力成为业内关注的热点。9月5日，《金融电子化》新媒体中心记者专访了时任中信百信银行大数据部总经理彭南博和腾讯云天御首席科学家李超，与他们一同探讨如今金融行业风控的新思路、新理念。
腾讯云天御
首席科学家 李超
原中信百信银行大数据部
总经理 彭南博
问题1：轰轰烈烈的金融业数字化转型，正在面临新的挑战。尤其是近年来，在黑、灰产业攻击逐渐技术化、精准化的背景下，请两位分别从金融机构与科技企业的角度谈谈对智能风控有哪些新思考呢？
彭南博：总体而言，风控是一件“说起来容易，做起来难”的事情。对于金融机构来说，风控是业务中最关键、最核心的一环，可以说，风控是银行的“生命线”，也是评判一家银行核心能力的重要指标。《金融科技发展规划(2022-2025年)》将“健全自动化风险控制机制”列为重点任务，要求金融机构全面完善事前、事中、事后风险处置手段，推动风险管理向“智控”转变。金融机构作为反诈主体，需提高风险监测能力，建立健全涉诈风险监测拦截机制，全面落实“打防管控”各项措施，并将反诈风控作为一项持续性工作开展。中信百信银行作为国务院特批的第一家国有控股互联网银行，也是国内第一家独立法人直销银行，坚持数字金融战略方向，依托金融科技创新基因、数智金融核心能力和股东协同特色优势，持续探索数智化前沿技术落地和数据融合试点应用，革新金融服务交互方式，创新推进智能风控体系建设，形成了众多创新实践成果，助力数字金融高质量发展。
李超：
随着数字经济的蓬勃发展，金融机构数字化转型已奔上快车道。但“AI诈骗”“薅羊毛”“撸口子”等运用新技术加持下的攻击手段正冲击着金融机构“风控大门”。我认为，现阶段金融机构业务安全受三大趋势影响。一是单点防御已失效。对于线上来说，客户要求秒批秒贷零人工的申请流程，而业务又暴露在全网，一旦风控出现纰漏，就会面临大规模的撸口子大军，金融机构自身掌握的数据有限，因此需要通过更广泛的大数据合作和多种数字技术来综合判断申请的风险。二是从国内住户贷款余额的增长规模来看，零售信贷市场已经进入到了存量竞争。简单接入外部厂商的标准评分产品，无法打造具有竞争力的风控业务，也就难以获得更优质的流量资源，因此很多厂商都开始尝试定制建模，从而对模型进行精细化的设计。三是模型效果衰减速率呈加速趋势。由于黑、灰产的快速对抗，以及市场的剧烈变化，用历史数据建好的模型效果衰减越来越快，必须持续地对模型进行迭代。因此我们说，如今的风控“已从策略对抗，转向模型对抗”。问题2：近日，国际数据公司（IDC）发布的《中国零售信贷智能风控解决方案市场份额，2023》显示，腾讯依托天御风控解决方案市场份额排名第一，这也侧面验证了天御的可信性与实用性。请李博士分享一下，天御做了哪些探索与开拓从而取得了这么好的成绩？
李超：这要从腾讯风控的发展历史说起。腾讯从自研业务起家，把其中碰到的问题封装成一系列解决方案并放在了云客户场景中。2017年，腾讯安全将业务风控能力升级为风控中台并逐步提升能力。如今，腾讯云天御风控服务已形成“四位一体”的产品矩阵，涵盖风控场景咨询--风控解决方案--风控SaaS--风控PaaS等多个维度，可为客户提供灵活的产品组合或定制服务。
如今AIGC大火，掀起了新一轮AI应用热潮，不排除黑、灰产深度利用AI模拟真人行为发起金融欺诈。依托二十多年安全经验，腾讯基于行业大模型打造了聚焦反欺诈场景的金融风控大模型，凝聚了海量欺诈知识与多场景风控模型能力，通过大量预训练与知识蒸馏方式，帮助企业根据自身信贷场景特点与产品客群特征，快速构建定制化的行业风险评估、贷中风险评估等模型，相比传统风控方案效果提升20%以上。我们的风控大模型可有效帮助金融机构建立动态的风险治理体系，提升风控“免疫力”，拥抱大模型驱动的智能化时代。
同时，我们将积攒的丰富风控经验和算法模型能力通过MaaS（Model as a Service，模型即服务）的方式输出。MaaS系统有四大核心功能，让定制建模像在超市买东西一样简单高效：一是自动化特征回溯，减少人工操作的频繁延迟和出错的可能；二是一键建模，简化建模流程，帮助机构将更多精力投向业务场景定义；三是自动生成报告，达到可直接上模型评审会的程度；四是全流程自动发布，全自动流水线，零人工参与，建模时间从以往2周缩短至2天，金融机构只需要简单的定义整理好样本，就可以通过几步简单操作，实现简便又可靠的的模型训练和部署。
通过一系列的努力，腾讯云天御风控解决方案已覆盖金融领域超过80%的标杆客户，为银行、证券、保险等客户提供欺诈识别、金融级身份认证、防止恶意营销、预防“羊毛党”等服务，累计拦截可疑交易数亿次，护航银行安全放款超万亿元，多次获得IDC、Gartner、Forrester、《亚洲银行家》等权威机构、媒体的认可。
问题3：风控，是金融机构数字化转型和发展的关键一环。在监管日益深入及数智化转型如火如荼推进的趋势下，中信百信银行做了哪些实践推动风险管理的“智防”发展呢？
彭南博：随着数字化浪潮的深入推进，中信百信银行积极拥抱变革，这一变革不仅象征着技术的进阶，更代表着风险管控理念与方法的根本性转变。传统的风险控制模式通常依赖于大量的人力和时间进行数据处理与分析，而数字化风险控制体系则通过自动化、智能化的手段，显著缩短了风险识别与评估的周期，进而提升了风险控制决策的效率。在新型风险控制理念的引领下，建立事前防范、事中监控及事后分析的风险监测体系，实现智能化的决策与处置，从而构建了一个集“监控、预警、处置、分析”于一体的闭环管理体系。
以我行通用模型评分产品以及其配套的模型平台升级为例。在建模框架和平台流程两方面进行突破，一方面通过创新使用“预训练+迁移学习”算法框架技术，有效解决样本量不足和过于单调等问题，减少定制化风控模型研发的成本。另一方面，通过建设模型平台体系，将模型的全生命周期梳理为流程化、标准化的闭环，通过持续监控及验证来不断训练模型，达到生产优化的效果，进一步加快模型迭代速度。
从结果来看，模型迭代效率提升明显，建模效率大大提高。在各合作方的支持下，我行实现整体风险下降，形成获客、活客、复贷等全流程的模型覆盖，提升流失挽回放款增量，有效支撑信贷业务放款规模增长。
针对普惠信贷业务场景中的数据缺乏、信息孤岛等问题，中信百信银行基于隐私计算等技术联合搭建普惠信贷风控平台，以期为客户提供更加安全可信、精准高效的信贷服务。该项目也实现了多项行业首创“纪录”——首次落地数据融合下用户合规授权方案、首次落地基于隐私计算的数据安全解决方案、首次落地跨法人数据融合的业务试点方案、首次落地基于审计检测工具的监管科技创新解决方案。
问题4：两位认为未来智能风控的发展将何去何从？
彭南博：大模型对于企业不是用来追逐的热点，而是迭代、改变自己认知的一次挑战。具体到一个企业该如何尝试使用大模型，我认为这和企业自身的认知有关，如果认为大模型现阶段对企业没有裨益，可以选择不用；如果希望尝试大模型等创新型技术，建议可以“小步快跑”的方式进行尝试。至于具体执行哪一个层面的动作，完全取决于企业的实际需求、眼界和水平。构建完善大数据选客排险、模型化系统控险、智能化预警避险等全流程风险管控机制，不断强化人控机控、线上线下的协同管控。随着自身风控体系的不断迭代升级，对各业务领域、机构、风险类别覆盖的延伸，将不断丰富全面主动的风控体系，高效助推全行数字化转型，为业务稳健发展提供了有力支撑。未来，我们将持续加强与腾讯等科技企业的合作，紧跟现代化产业体系建设，积极拥抱新质生产力和数字经济，把握科技前沿趋势及技术发展脉络，推动数实深度融合发展，以智能风控助力数字金融高质量发展，扎实服务实体经济，切实提升风险防范化解能力。
李超：这几年，AIGC等创新技术飞速发展，新的智能服务形态也不断涌现，给安全建设带来了新的命题。目前，能够全面落地风控大模型的厂商还不是特别多，为了助力更多金融机构与科技企业提升风控研发与落地能力，我们联合了8家单位，包括一流大学、信通院和前沿金融机构，共同撰写了金融风控大模型国际标准。目前该标准已在IEEE立项通过，预计将在明年初发表，我们希望能帮助更多的机构，利用MaaS和大模型技术，在模型对抗时代提升风控能力，服务更多零售用户。产业数字化发展仍在提速，未来数字化和各行各业融合的过程中必然催生更多样化、更复杂的安全需求，腾讯也持续致力于打造好易用、好用的安全产品，并和生态伙伴一起，为千行百业数字化升级提供安全保障，为产业数字化提供坚实基础和有力支撑。
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新媒体中心
主任 / 邝源
编辑 / 姚亮宇 傅甜甜 张珺 邰思琪
