大模型驱动金融风险决策新范式.PDF
这份文档的核心内容是关于AI在金融风险决策中的应用和前景展望，以及如何构建可信的AI风控体系。以下是关键要点：
**1. 金融风险决策的演变与挑战：**
* 金融行业面临的风险因素呈现上升和积聚趋势，包括宏观经济、市场、信用、合规等多种风险。
* 金融风险决策正在从“冷数冷用”到“热数热用”，技术迭代从“策略对抗”转向“模型对抗”，策略也从“被动防范”转向“主动防御”。
* 未来风险决策的关键在于智能化、高效能和自学习。
**2. AI重新定义风险决策智能：**
* 决策智能是利用数据信息关联关系和特性，进行动态决策的能力，解决“利用数据决策最终对物理世界反向影响”的问题。
* AI技术与数据结合，成为新的决策武器。
* 数据+AI分析层次包括：描述性分析（过去发生了什么）、诊断性分析（为何会发生）、预测性分析（将要发生什么）、决策性分析（如何使它发生）。
* 大模型驱动下的范式革新：多模态数据集成、特征向量化、标签生成，提升感知和决策能力，实现更主动、更实时的金融风险决策。
**3. 大模型的应用：**
* 多模态富文本数据引入，完善知识结构，丰富场景应用。
* 知识抽取与因子挖掘：通过LLM Agent（大语言模型代理），结合多方数据及小模型工具，全面、灵活地生成画像及报告。
* 决策推理驱动的风险动态量化与主动收敛：通过自动量化、主动量化分析和新策略组合评估，优化风险策略。
* “大模型”和“小模型”协同，大模型提供知识，小模型快速学习，实现快速收敛。
**4. 学会与AI协作的风控实践：**
* 基于富文本数据的风险态势感知：全流程融合客户数据，深度推理，利用大模型、知识图谱、决策引擎等，实现风险态势感知。
* AI风险态势感知：大模型自动更新黑产情报、监管政策等知识，构建模块化组合式的情报洞察报告。
* 监管科技相关的知识库建设：通过图谱构建、知识抽取和智能交互，解决业务查询制度之间复杂关联关系。
* 建立具有特色的风险知识地图：通过RAG和GraphRAG，实现用户提问与知识问答。
* 专家知识与AI决策融合：通过多模态决策、graphRAG推理等技术，实现更智能、灵活的风险决策。
* 策略生成及评估：提供风险策略建议，并进行测试、评估、调优和验证。
**5. 构建可信AI风控体系的挑战与展望：**
* 需要关注模型可解释性、数据隐私和决策时效性。
* AI不会取代人，但会用AI的人会取代不用AI的人。
* 构建可信AI需要MaaS新模式，包括风控智能体集市、增强知识库、以及风控工具集等。
* 构建可信AI的智策产品，需要全栈智慧赋能，涉及智能决策引擎、知识构建能力、内容生成能力、风控特征挖掘等。
* 未来，同盾将建设基于新一代人工智能开放创新平台，赋能百行百业，融合多方需求的决策智能生态系统。
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