作為數(shù)據(jù)密集型行業(yè)，金融業(yè)是大模型應(yīng)用落地的最優(yōu)場景之一，大模型應(yīng)用如何直擊金融業(yè)務(wù)“最后一公里”？近日，南方都市報、南都大數(shù)據(jù)研究院聯(lián)合琶洲實(shí)驗(yàn)室、光明實(shí)驗(yàn)室在廣州舉辦“勢起AI 智啟新界”大模型創(chuàng)新應(yīng)用與安全治理大會，騰訊云天御首席科學(xué)家李超在會上圍繞“大模型構(gòu)建金融風(fēng)控新范式”發(fā)表主旨演講。

他指出，落地實(shí)效是大模型價值的重要評估維度，金融業(yè)就是天然的大模型效能檢驗(yàn)場，數(shù)據(jù)驅(qū)動決策、模型應(yīng)用已經(jīng)深入前中后臺。在客戶運(yùn)營精細(xì)化、黑產(chǎn)欺詐愈加復(fù)雜等背景下，金融風(fēng)控的應(yīng)對策略已經(jīng)由傳統(tǒng)相對靜態(tài)的策略對抗，逐漸升級為更加敏捷的“模型對抗”。

騰訊云天御首席科學(xué)家李超在會上圍繞“大模型構(gòu)建金融風(fēng)控新范式”發(fā)表主旨演講

大模型的價值在于生產(chǎn)力升級

自“人工智能”概念首次提出以來，幾十年間，人工智能研究和產(chǎn)業(yè)螺旋上升發(fā)展，近一年來，大模型技術(shù)又將人工智能再度推向新高度。

大模型概念橫空出世，應(yīng)該如何定義它？李超認(rèn)為，大模型不僅僅是指大語言模型?！八^大模型就是運(yùn)用大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練技術(shù)，對海量豐富多樣的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，將這些數(shù)據(jù)里面的知識沉淀在一個模型中。”李超講道，“大模型通過大量預(yù)訓(xùn)練，就會具備通識能力，相比我們之前用規(guī)則、經(jīng)驗(yàn)設(shè)計(jì)出來的垂直模型，效果更好?！?/p>

這樣的效果主要在于生產(chǎn)力的升級，大模型正因其“超級生產(chǎn)力工具”的名號，得以在全球范圍內(nèi)掀起熱潮。談及此，李超在演講中指出，“大模型可以賦能企業(yè)經(jīng)營流程全鏈路智能，走向生產(chǎn)力升級。對企業(yè)而言，每個環(huán)節(jié)都能找到創(chuàng)新空間，可以讓硅基員工替代碳基員工，實(shí)現(xiàn)降本增效；對員工而言，人人都有個數(shù)據(jù)科學(xué)家，實(shí)現(xiàn)能力提升。”他舉例稱，在設(shè)計(jì)研發(fā)、生產(chǎn)制造、營銷、服務(wù)等環(huán)節(jié)，大模型就像鋼鐵俠造戰(zhàn)甲一樣人機(jī)協(xié)同，提供豐富信息數(shù)據(jù)。

因此，落地實(shí)效是大模型價值的重要評估維度，而行業(yè)大模型是提升大模型落地實(shí)效必不可少的一環(huán)。在李超看來，如果把人工智能比作一個學(xué)生，那么通用大模型相當(dāng)于上了高中，學(xué)會了基本的認(rèn)知能力和常識，行業(yè)大模型則相當(dāng)于進(jìn)入大學(xué)選專業(yè)，學(xué)專業(yè)知識。

金融風(fēng)控進(jìn)階至“模型對抗”時代

以金融行業(yè)的大模型為切口，李超聚焦金融行業(yè)的“命門”——風(fēng)控環(huán)節(jié)解讀了大模型的應(yīng)用場景。

當(dāng)前，金融機(jī)構(gòu)運(yùn)營越來越精細(xì)化，風(fēng)控策略也要隨之因人而異；另一方面，信貸欺詐黑灰產(chǎn)風(fēng)險頻發(fā)，幾個月就得升級迭代一次風(fēng)控模型。李超指出，在客戶運(yùn)營精細(xì)化、黑產(chǎn)欺詐愈加復(fù)雜等內(nèi)外夾擊之下，金融機(jī)構(gòu)風(fēng)控建模的壓力越來越大。而金融風(fēng)控的應(yīng)對策略已經(jīng)由傳統(tǒng)相對靜態(tài)的策略對抗，逐漸升級為更加敏捷的“模型對抗”。

李超指出，金融業(yè)數(shù)字化應(yīng)用已經(jīng)非常深入，數(shù)據(jù)價值的挖掘、數(shù)據(jù)驅(qū)動決策等應(yīng)用已經(jīng)深入金融業(yè)務(wù)的前中后臺?！霸谇芭_，人臉識別、OCR技術(shù)使得遠(yuǎn)程銀行成為可能，而大模型的加成，使得智能客戶服、智能營銷有了更多的想象力。在后臺，我們的程序員可以應(yīng)用大模型進(jìn)行智能代碼生成、智能代碼補(bǔ)全，大大提高程序員的編程效率。智能告警管理也能讓我們大大縮短故障的響應(yīng)時間，控制故障范圍?！崩畛斀饬舜竽Ｐ蛻?yīng)用如何在前中后臺驅(qū)動金融業(yè)務(wù)智能化進(jìn)階，“而在中臺，大模型的作用更加關(guān)鍵，從智能反洗錢、智能審計(jì)和風(fēng)險賬號的智能識別，到逾期風(fēng)險的預(yù)測，都非常需要精準(zhǔn)的風(fēng)控模型進(jìn)行智能風(fēng)險評估?！痹谒磥恚陲L(fēng)控大模型的自動化建模技術(shù)，可以幫助金融機(jī)構(gòu)敏捷迭代既有豐富風(fēng)控知識沉淀、又適配具體業(yè)務(wù)場景的風(fēng)控模型，實(shí)現(xiàn)風(fēng)險的動態(tài)治理。

據(jù)他介紹，騰訊云金融風(fēng)控大模型，融合了騰訊安全大量風(fēng)控建模專家的經(jīng)驗(yàn)，20多年沉淀的海量欺詐知識與多場景風(fēng)控模型能力，吃百家飯，學(xué)百家藝，通過大量預(yù)訓(xùn)練與知識蒸餾方式，幫助金融機(jī)構(gòu)根據(jù)自身信貸場景特點(diǎn)與產(chǎn)品客群特征，快速構(gòu)建定制化的反欺詐風(fēng)控模型。

目前，騰訊云天御已經(jīng)和頭部客戶聯(lián)合共建了近百個定制化的風(fēng)控模型。根據(jù)測算，基于騰訊云金融風(fēng)控大模型生產(chǎn)的定制風(fēng)控模型，相比傳統(tǒng)方案反欺詐效果（模型區(qū)分度，KS）提升了20%。

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