缺人。专业建模人才匮乏 缺样本。新业务建模面临可训练样本量少或者没有零样本积累 慢。传统建模流程耗时耗力,尤其是专家经验与以往反欺诈知识的归集验证,数据非常多,流程较为漫长 片面。缺乏对模型的多维度泛化性评估,金融机构现有数据建成的模型,可能无法保证在未来客群和市场变化时也能适用
1.专家级建模
2.全流程自动化
3.解决“小样本”风控难题
4.360度模型评估
某金融类客户自身渠道和客群变化比较快,需要不断根据风险变化迭代风控模型,在腾讯金融风控大模型的助力下,实现全流程自动化风控建模,迭代周期从17天缩短至2天。 某银行业务冷启动阶段欺诈样本积累不足,借助腾讯云金融风控大模型应对“小样本”训练难题,基于少量提示样本,迁移得到适配自身业务场景的定制模型,相比于传统的建模方式模型KS性能提升20.5%,在跨场景的泛化性测试上性能提升53%。