技术促进合规_合规驱动流通_流通创造价值_17页_66mb

技术促进合规，合规驱动流通，流通创造价值

核心内容概述

《金融业智能风控实践白皮书》指出，数据要素流通是推动金融行业数字化转型的重要驱动力。通过技术手段实现数据合规使用，促进数据高效流转，从而挖掘数据价值，推动金融业务创新和服务升级。白皮书强调，智能风控作为关键环节，正从“规则对抗”时代向“模型对抗”时代演进，以应对日益复杂的金融风险。

主要观点

1. 数据要素流通的价值重构

• 数据作为新型生产要素，具有非竞争性、可复用性、跨时空流动等特性，相比传统要素，其边际收益呈递增趋势。
• 构建“三权分置”的数据产权制度，推动数据使用权流通，实现数据要素价值的最大化。
• 强化技术治理与法治保障，确保数据在合规框架下流动，降低数据应用门槛。

2. 智能风控的演进趋势

• 从规则对抗到模型对抗：传统规则因黑产技术升级（如AI伪造身份、动态生成欺诈行为）而失效，需引入大模型实现毫秒级动态建模和实时风险识别。
• 全场景、全流程的智能风控体系：构建涵盖事前、事中、事后的一体化风险治理模型，提升风控效率与精准度。
• 技术赋能风控决策：通过MaaS+大模型模式，实现模型定制化与自动化，支持多场景风险识别与管理。

3. 风控模型的技术优势

• 大模型具备“全知识”能力，融合有标签与无标签知识，提升模型区分度。
• 支持少量样本快速适配，降低建模成本与复杂度。
• 通过自监督与半监督学习，提升模型的鲁棒性与泛化能力。

关键信息

数据要素流通的关键要素

• 数据治理：建立安全可控、弹性包容的数据治理制度，确保数据合规使用。
• 数据价值分配：遵循“谁投入、谁贡献、谁受益”原则，推动数据要素的市场化流通。
• 数据来源多样化：整合全国公积金、个税、社保、银行流水、资产证明等多类数据源，弥补征信数据的不足。

智能风控应用场景

• 零售信贷欺诈管理：通过多源数据整合与实时风险识别，提升信贷审批效率与安全性。
• 普惠金融风险管理：借助技术手段解决客群下沉带来的数据缺失问题，实现“数字化平权”。
• 电信网络诈骗治理：融合区块链、RPA等技术，构建高可信的反诈体系，实现分钟级申请与审批。
• 支付欺诈管理：利用行为识别、实时模型等手段，识别异常交易行为，防止资金损失。

风控体系的构建

• 技术驱动：通过大模型、区块链、AI等技术提升风控能力，实现风险识别与处置的自动化。
• 机制保障：建立总分支协同机制，联合外部机构构建反诈情报共享网络，提升风险拦截效率。
• 客户旅程覆盖：涵盖营销、注册、申请、交易、存量运营、风险处置等全生命周期环节，实现风险防控的闭环管理。

智能风控大模型实践案例

中国银行深圳分行

• 推出“深商贷”产品，通过区块链与RPA技术实现商户经营数据的高效收集与验证。
• 用户材料提交时间缩短至5分钟以内，授信依据充足，欺诈风险降低。
• 实现线上评估与线下尽调的交叉比对，提升服务效率与安全性。

某头部互金公司

• 使用天御金融风控大模型，提升客户留存率与高价值客户挽回能力。
• 模型区分度提升20%，支持多场景定制化风控模型，降低建模门槛。

天御智能金融风控服务体系

技术能力

• 提供安全合规的数据采集与处理服务，支持用户自主授权提交原始数据。
• 构建覆盖事前、事中、事后的动态风控体系，实现全流程线上化管理。
• 风控模型具备高准确率与快速迭代能力，有效应对黑产新型攻击。

应用成果

• 天御反电诈系统实现风险事件拦截率提升4倍，保护被骗用户超3000名。
• 止损止付资金超6亿元，有效切断黑产资金链。
• 获得《亚洲银行家》“中国最佳反欺诈和风险管理项目”奖项，成为客户信赖的风控市场引领者。

未来展望

• 金融行业正从“抵押物依赖”向“经营数据信用化”转型，数据要素流通成为关键支撑。
• 智能风控大模型的广泛应用将推动金融业务效率提升与风险防控能力增强。
• 通过技术赋能，实现普惠金融的数字化升级，促进实体经济与数字经济协同发展。