金融业智能风控实践研讨：不要让旧风控扼杀新增长

第一章：报告基础信息

• 报告标题：金融业智能风控实践研讨：不要让旧风控扼杀新增长

• 发布机构：金融电子化

• 发布时间：未明确标注

• 行业标签：泛金融,商业银行,证券,保险

• 产品标签：#天御风控, #信鸽, #RCE, #精准风控大模型

第二章：报告背景和目标

• 依据《金融科技发展规划(2022-2025)》与《推动数字金融高质量发展行动方案》，金融风控正处于从“人防”向“技防”和“智控”转型的关键期，需通过AI与大数据技术推动规则引擎向机器学习进化。

• 本次研讨旨在探讨新增长需求下金融业智能风控的破局点与实践路径，通过政策导向、案例落地与前沿技术解析，提升金融机构在反欺诈等场景的风险防御能力与价值创造空间。

第三章：报告目录

• 内容简要

• 嘉宾

• 问答

• 如何看待大模型等智能技术给金融行业带来的变化？

• 庄文君

• 李超

• 林声达

• 如何应对普惠金融中传统风控的挑战？

• 庄文君

• 林声达

• 李超

• 智能风控将把金融业带向何方?

• 庄文君

• 中小机构由于成本问题，智能风控受限，如何让中小银行能够低成本地享受到智能风控的成果？

• 李超

• 用一句话定义“未来风控的关键因素”。

• 庄文君

• 李超

• 林声达

• 《金融业智能风控实践白皮书》

• 天御风控治理思路

• 匹配场景的联防联控体系

• 动态风控模型对抗能力

• 价值驱动的数据合规治理

• 金融风控智能全景图

• 数据合规

• 多维度

• 高效率

• 模型精准

• 精细运营

• 敏捷迭代

• 应用广泛

• 数据合规治理

• 业务风险识别

• 他们都在使用天御风控

第四章：方法论说明

• 研究方法：本次研讨采用定性分析方法，通过专家访谈形式，邀请行业专家（庄文君、李超、林声达）结合政策导向、实际案例与前沿技术进行多维度解析。

• 分析框架：基于《金融业智能风控实践白皮书》中的天御风控治理思路，围绕“联防联控体系”、“动态模型对抗”与“数据合规治理”三大核心架构展开。

• 数据来源：基于腾讯云天御风控系统的实际落地案例与业务数据，涵盖普惠金融、零售信贷及反欺诈等具体场景。

第五章：核心观点

• 技术转型路径：金融风控需从线下传统模式向线上智能模式进化，利用AI与大数据技术实现从人工审核向实时动态监测的转变。

• 大模型应用边界：大模型技术（如DeepSeek开源权重）显著降低了金融场景应用成本，但风控核心仍需以判别式模型为基石，数据合规是应用的第一道门槛。

• 普惠金融破局：针对传统风控挑战，需通过智能风控技术驱动小微客户精准授信，并利用金融监管沙盒作为新技术合规化的试验田，构建全链路风控生态。

• 效能提升指标：智能风控技术实现了显著的效率提升，普惠金融业务可实现当日达；建模周期由2周缩短至2天，且模型区分度提升10%。

• 数据维度拓展：通过合规治理，系统接入1000+智能风控指标，拓宽了数据维度，支持无样本建模能力。

• 未来生态构建：行业需联动共建金融智能风控生态，包括数据生态与模型生态，并探索大行向中小金融机构的科技输出模式，以降低中小机构的使用成本。

第六章：为什么选择腾讯云

• 业务规模验证：腾讯云天御风控已护航安全放款超万亿元，并在2024年协助新网银行拦截疑似欺诈事件300万+，欺诈案件拦截率提升5%，体现了大规模业务下的稳定性。

• 技术先进性：具备精准风控大模型与精细模型矩阵设计，支持敏捷迭代与无样本建模，技术架构涵盖从终端设备识别（RCE）到身份核验的全链路能力。

• 合规创新：推出用户授权式数据验真平台“信鸽”，解决了金融机构合规用数的核心难题，体现了在数据合规治理领域的技术领先性。

• 客户实践认可：已获得包括国有大行、股份制银行及头部互联网银行在内的多家金融机构认可。例如，助力中国银行深圳分行将用户业务耗时由1天缩短为10-30分钟；助力中信银行累计拦截被诈客户3500+名，保护资金6亿+。