近年來(lái),人工智能應(yīng)用場(chǎng)景加速落地,賦能千行百業(yè)提質(zhì)增效。金融行業(yè)因其對(duì)數(shù)據(jù)處理與智能分析的高要求,成為大模型技術(shù)能力驗(yàn)證的“試金石”。近日,同盾科技董紀(jì)偉接受《中國(guó)報(bào)道》專訪,深度解析大模型如何賦能金融未來(lái),并分享了同盾科技在相關(guān)領(lǐng)域的實(shí)踐成果。

從“數(shù)據(jù)堆”到“知識(shí)網(wǎng)”:構(gòu)建新型數(shù)據(jù)治理體系

當(dāng)前,金融行業(yè)普遍面臨數(shù)據(jù)資源“碎片化”與“孤島化”的困境。機(jī)構(gòu)內(nèi)部各條線系統(tǒng)林立,外部數(shù)據(jù)難以打通,導(dǎo)致大量數(shù)據(jù)處于“冷態(tài)”——雖被存儲(chǔ)卻未被有效利用。

在采訪中董紀(jì)偉指出,傳統(tǒng)數(shù)據(jù)治理側(cè)重于標(biāo)準(zhǔn)化與合規(guī)性,而在AI時(shí)代,其內(nèi)涵已擴(kuò)展為“知識(shí)化、資產(chǎn)化、向量化”。 董紀(jì)偉進(jìn)一步分析,通過(guò)智能標(biāo)注、自動(dòng)清洗、實(shí)體識(shí)別與關(guān)系抽取等手段,將原始“裸數(shù)據(jù)”轉(zhuǎn)化為具備語(yǔ)義關(guān)聯(lián)的知識(shí)單元,構(gòu)建“實(shí)體-屬性-事件-關(guān)系”的計(jì)算處理框架,并以此為基礎(chǔ)打造特定場(chǎng)景的知識(shí)本體,使數(shù)據(jù)不再是孤立的字段,而是可推理、可鏈接的知識(shí)資產(chǎn)。

“數(shù)據(jù)不僅僅是數(shù)據(jù),更要形成知識(shí)萃取?！倍o(jì)偉強(qiáng)調(diào),只有完成從“數(shù)據(jù)堆”到“知識(shí)網(wǎng)”的躍遷,用高質(zhì)量的數(shù)據(jù)高效驅(qū)動(dòng)AI,才能真正實(shí)現(xiàn)“Data for AI”。

智能風(fēng)控從被動(dòng)防御邁向主動(dòng)進(jìn)化

隨著生成式AI的普及,新型金融風(fēng)險(xiǎn)攻擊模式日益智能化、隱蔽化,“AI攻擊”已成為行業(yè)重大威脅。傳統(tǒng)風(fēng)控模型依賴專家經(jīng)驗(yàn)與歷史數(shù)據(jù),本質(zhì)上是一種“事后響應(yīng)”機(jī)制。

董紀(jì)偉認(rèn)為,金融行業(yè)需要“以AI反制AI”,通過(guò)大模型持續(xù)分析與動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)管理,在風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生前或發(fā)生初期,實(shí)現(xiàn)及時(shí)、精準(zhǔn)的預(yù)警與干預(yù)。

同盾科技依托對(duì)金融行業(yè)的深刻洞察與在金融風(fēng)控領(lǐng)域十余年的技術(shù)沉淀,圍繞決策智能的主線,深度融合分布式計(jì)算、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、時(shí)序分析、知識(shí)圖譜等多領(lǐng)域能力,構(gòu)建起自主可控的核心技術(shù)體系,推出基于人工智能的新一代決策智能操作系統(tǒng)——智策?2.0,重點(diǎn)打造并升級(jí)了金融行業(yè)首個(gè)支持實(shí)際落地的垂直領(lǐng)域風(fēng)控大模型諸葛?,持續(xù)推進(jìn)開(kāi)放、共享、可信的決策智能生態(tài)建設(shè)。

在此基礎(chǔ)上,風(fēng)險(xiǎn)決策體系的感知能力與決策能力得到了顯著提升:在感知層面,系統(tǒng)支持多模態(tài)數(shù)據(jù)集成、特征向量化統(tǒng)一表達(dá)及自動(dòng)化標(biāo)簽生成,可實(shí)現(xiàn)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)信號(hào)的全面洞察與處置;在決策層面,系統(tǒng)融合策略知識(shí)智庫(kù)、預(yù)警歸因分析、決策量化推薦等先進(jìn)功能,構(gòu)建起“全局風(fēng)險(xiǎn)態(tài)勢(shì)感知-實(shí)時(shí)風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)管控-風(fēng)險(xiǎn)策略量化調(diào)優(yōu)”的完整閉環(huán),全面提升了金融風(fēng)險(xiǎn)管理的主動(dòng)性與響應(yīng)速度。

作為專注金融風(fēng)控的垂類大模型,諸葛?已集成開(kāi)發(fā)智能決策引擎、知識(shí)構(gòu)建、內(nèi)容生成與風(fēng)控特征挖掘四大核心AI能力,能夠?yàn)榻鹑跈C(jī)構(gòu)提供復(fù)雜場(chǎng)景下的高效分析能力,助力其精準(zhǔn)挖掘風(fēng)控策略、洞察潛在金融風(fēng)險(xiǎn)態(tài)勢(shì)。通過(guò)為決策者提供多元智能決策支持,驅(qū)動(dòng)實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)流程與服務(wù)模式的動(dòng)態(tài)適配,可高效助力金融機(jī)構(gòu)在日益激烈的風(fēng)控攻防戰(zhàn)中搶占先機(jī)。

該模型集成開(kāi)發(fā)智能決策引擎、知識(shí)構(gòu)建、內(nèi)容生成與風(fēng)控特征挖掘四大核心AI能力,能夠?yàn)榻鹑跈C(jī)構(gòu)提供復(fù)雜場(chǎng)景下的高效分析能力。

技術(shù)落地成效顯著,助推行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型

中國(guó)銀行業(yè)協(xié)會(huì)《AI在金融風(fēng)控領(lǐng)域應(yīng)用報(bào)告》顯示,引入AI智能風(fēng)控系統(tǒng)的銀行,信貸不良率平均下降31%,欺詐交易識(shí)別率提升至96%。

同盾科技推出的智策?2.0決策智能操作系統(tǒng),集成了“超融合計(jì)算推理框架”,支持?jǐn)?shù)據(jù)產(chǎn)生即加工、特征實(shí)時(shí)生成。當(dāng)新風(fēng)險(xiǎn)因子出現(xiàn)時(shí),大模型可自動(dòng)調(diào)整策略權(quán)重,實(shí)現(xiàn)“感知-決策-反饋-進(jìn)化”的閉環(huán)。這種動(dòng)態(tài)調(diào)優(yōu)機(jī)制,顯著提升了大模型對(duì)未知威脅的適應(yīng)性,提高風(fēng)險(xiǎn)治理能力。

該系統(tǒng)支持多模態(tài)數(shù)據(jù)集成、特征向量化統(tǒng)一表達(dá)及自動(dòng)化標(biāo)簽生成,融合策略知識(shí)智庫(kù)、預(yù)警歸因分析、決策量化推薦等先進(jìn)功能,構(gòu)建起“全局風(fēng)險(xiǎn)態(tài)勢(shì)感知-實(shí)時(shí)風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)管控-風(fēng)險(xiǎn)策略量化調(diào)優(yōu)”的完整閉環(huán)。

政策技術(shù)雙輪驅(qū)動(dòng),展望金融科技未來(lái)

2025年第三季度中國(guó)貨幣政策執(zhí)行報(bào)告明確提出,中國(guó)人民銀行將充分發(fā)揮“數(shù)字技術(shù)+數(shù)據(jù)要素”雙輪驅(qū)動(dòng)作用,穩(wěn)妥推進(jìn)人工智能大模型在金融領(lǐng)域的應(yīng)用。

業(yè)內(nèi)普遍認(rèn)為,這一政策導(dǎo)向清晰勾勒出人工智能大模型賦能金融業(yè)務(wù)的實(shí)際路徑與發(fā)展藍(lán)圖。隨著政策引導(dǎo)與技術(shù)迭代的雙輪驅(qū)動(dòng),大模型必將在構(gòu)建更安全、高效、智能的金融生態(tài)中持續(xù)釋放價(jià)值,為金融強(qiáng)國(guó)建設(shè)注入堅(jiān)實(shí)動(dòng)能。

更進(jìn)一步,同盾科技正探索“大模型+小模型”的融合架構(gòu)提高決策的精準(zhǔn)度,同時(shí)針對(duì)垂直領(lǐng)域打造具有專業(yè)知識(shí)的AI虛擬專家智能體,形成可持續(xù)進(jìn)化的智能基礎(chǔ)設(shè)施,助力金融機(jī)構(gòu)在日益激烈的風(fēng)控攻防戰(zhàn)中搶占先機(jī)。