凌晨三點(diǎn)，某銀行的智能風(fēng)控決策系統(tǒng)突然發(fā)來一連串告警：多個(gè)長(zhǎng)期不活躍賬戶在短時(shí)間內(nèi)登錄，通過不同城市的IP發(fā)起多筆小額轉(zhuǎn)賬，最終資金都指向了同一個(gè)收款方。

這不是電影情節(jié)，而是一場(chǎng)精心策劃的“洗錢”風(fēng)暴正在上演！

如果金融機(jī)構(gòu)使用的是傳統(tǒng)的智能風(fēng)控決策系統(tǒng)，接下來的劇情會(huì)如此上演：

系統(tǒng)根據(jù)風(fēng)控人員預(yù)設(shè)的“單日轉(zhuǎn)賬超額”、“異地登錄”等規(guī)則，對(duì)風(fēng)險(xiǎn)交易進(jìn)行攔截，并向風(fēng)控人員發(fā)出告警。值班風(fēng)控人員收到告警后，對(duì)交易進(jìn)行人工審核，將付款賬戶、收款賬戶標(biāo)為可疑賬戶，再撰寫一份案件報(bào)告。風(fēng)控部門隨后會(huì)全面評(píng)估涉事賬戶，確認(rèn)是否將其拉入黑名單，同時(shí)排查賬戶的交易記錄，力圖挖出整條資金鏈……

這些功能的實(shí)現(xiàn)，通常依賴于風(fēng)控人員事前配置的專家規(guī)則和場(chǎng)景化的AI模型，以及事后的人工審核與模型調(diào)優(yōu)。無論是交易監(jiān)控、案件處置，還是模型迭代、撰寫報(bào)告……智能風(fēng)控體系的運(yùn)營(yíng)都需要大量人工。

芯盾時(shí)代作為領(lǐng)先的零信任業(yè)務(wù)安全產(chǎn)品方案提供商，在金融行業(yè)智能風(fēng)控領(lǐng)域占據(jù)領(lǐng)先地位，率先將AI技術(shù)應(yīng)用于金融反欺詐實(shí)戰(zhàn)，在AI技術(shù)研發(fā)與應(yīng)用上積累了豐富經(jīng)驗(yàn)。

當(dāng)芯盾時(shí)代智能風(fēng)控決策系統(tǒng)（IRD）接入AI大模型后，將會(huì)發(fā)生哪些神奇而實(shí)用的變化？

風(fēng)控策略推薦與優(yōu)化：策略配置更加簡(jiǎn)單

風(fēng)控策略的配置與優(yōu)化是金融機(jī)構(gòu)風(fēng)控體系的核心工作，對(duì)風(fēng)控人員的經(jīng)驗(yàn)與技術(shù)要求很高。AI大模型的加入，能夠讓風(fēng)控人員更高效、便捷地完成這項(xiàng)工作。

芯盾時(shí)代基于RAG（檢索增強(qiáng)生成）構(gòu)建企業(yè)知識(shí)庫(kù)，將多年積累的技術(shù)文檔、行業(yè)最佳實(shí)踐以及產(chǎn)品內(nèi)置的5000+專家規(guī)則庫(kù)進(jìn)行高效融合。有了它，風(fēng)控人員在配置和優(yōu)化風(fēng)控策略時(shí)就有了得力助手。

智能推薦模版，縮短部署周期：在業(yè)務(wù)冷啟動(dòng)階段，風(fēng)控人員只需輸入業(yè)務(wù)場(chǎng)景（如線上開戶、大額轉(zhuǎn)賬），AI大模型即可自動(dòng)匹配并推薦高相關(guān)性的預(yù)置規(guī)則模板與參數(shù)配置，幫助風(fēng)控人員縮短部署周期。

智能輔助調(diào)優(yōu)，快速迭代策略：在策略調(diào)優(yōu)環(huán)節(jié)，AI大模型能夠分析歷史案件數(shù)據(jù)和風(fēng)控事件，主動(dòng)生成場(chǎng)景化的規(guī)則優(yōu)化建議（例如調(diào)整設(shè)備指紋權(quán)重或地理位置校驗(yàn)邏輯），幫助非技術(shù)背景的業(yè)務(wù)人員也能快速、準(zhǔn)確地完成策略迭代。

一鍵生成案件報(bào)告：讓風(fēng)控人員免于“案牘勞形”

每次處置風(fēng)險(xiǎn)事件之后，風(fēng)控人員都需要撰寫案件報(bào)告、統(tǒng)計(jì)風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)，在總結(jié)案件經(jīng)驗(yàn)、沉淀風(fēng)控?cái)?shù)據(jù)的同時(shí)，滿足監(jiān)管合規(guī)要求。

借助AI大模型強(qiáng)大的語義理解和文字生成能力，風(fēng)控人員能夠一鍵生成統(tǒng)一格式的案件處置報(bào)告和各種風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)報(bào)表，從而減少重復(fù)性的工作。金融機(jī)構(gòu)也能打造“專家規(guī)則+場(chǎng)景化AI小模型+AI大模型”的自動(dòng)化風(fēng)控處置流程，讓風(fēng)控系統(tǒng)的運(yùn)轉(zhuǎn)更高效、更智能：

專家規(guī)則高效識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)交易：產(chǎn)品內(nèi)置的5000+專家規(guī)則，能夠自動(dòng)識(shí)別、評(píng)估、處置各種風(fēng)險(xiǎn)交易，覆蓋20+種業(yè)務(wù)渠道，50+種動(dòng)賬/非動(dòng)賬類交易類型和10+種欺詐風(fēng)險(xiǎn)類別。

AI小模型專注特定場(chǎng)景：場(chǎng)景化的AI模型針對(duì)特定業(yè)務(wù)場(chǎng)景（如轉(zhuǎn)賬、信貸申請(qǐng)等）進(jìn)行建模，深度學(xué)習(xí)風(fēng)控?cái)?shù)據(jù)，總結(jié)風(fēng)險(xiǎn)特征，挖掘新的欺詐模式、欺詐團(tuán)伙。

AI大模型自動(dòng)生成報(bào)表：AI大模型在事后的處置環(huán)節(jié)，自動(dòng)化完成報(bào)告生成、數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，減輕風(fēng)控人員的工作量，提升系統(tǒng)運(yùn)行效率。

智能問答助手：讓風(fēng)控響應(yīng)快人一步

風(fēng)控人員在使用系統(tǒng)時(shí)、案件處置中總會(huì)遇到各種各樣的問題，如某個(gè)功能如何使用、某個(gè)賬戶處于何種狀態(tài)、某個(gè)時(shí)間段內(nèi)攔截了多少涉詐交易。這些問題如果都需要風(fēng)控人員手動(dòng)查詢，必然會(huì)影響其工作效率。

芯盾時(shí)代在IRD中添加了由AI大模型驅(qū)動(dòng)的“智能問答助手”，支持以自然語言進(jìn)行交互式運(yùn)維，結(jié)合企業(yè)風(fēng)控知識(shí)庫(kù)、運(yùn)維文檔與歷史工單，為風(fēng)控人員提供從操作指南、狀態(tài)查詢與處置、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警與決策輔助的智能問答服務(wù)。

系統(tǒng)操作指南：當(dāng)風(fēng)控人員想要進(jìn)行某一項(xiàng)操作卻不知道具體方法時(shí)，可以直接向智能問答助手提問。問答助手會(huì)結(jié)合上下文，基于技術(shù)文檔中的內(nèi)容，生成針對(duì)性的回答，減少風(fēng)控人員對(duì)IRD的學(xué)習(xí)和操作成本，降低對(duì)專業(yè) IT 支持的依賴。

風(fēng)險(xiǎn)信息查詢與處置建議：風(fēng)控人員可通過問答形式查詢規(guī)則運(yùn)行狀態(tài)、案件處理進(jìn)度或效能指標(biāo)并獲取根因分析建議。例如，當(dāng)風(fēng)控人員發(fā)現(xiàn)過去24小時(shí)登錄失敗提醒增多，可向智能問答助手提問，問答助手會(huì)一站式完成信息查詢、根因分析，并提供處置建議，直接回答“過去24小時(shí)來自東南亞地區(qū)的登錄失敗請(qǐng)求激增，疑似有黑灰產(chǎn)團(tuán)伙通過非法代理集中登錄，建議臨時(shí)提升該區(qū)域IP登錄時(shí)的認(rèn)證強(qiáng)度”，幫助運(yùn)營(yíng)團(tuán)隊(duì)快速響應(yīng)。

智能日志分析：從海量日志中揪出詐騙團(tuán)伙

在海量的交易和訪問日志中，隱藏著詐騙團(tuán)伙的資金轉(zhuǎn)移鏈與新型詐騙手法的蛛絲馬跡。AI大模型強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力和推理能力，能夠幫助風(fēng)控人員更高效的審查交易和訪問日志，深度挖掘隱蔽的資金轉(zhuǎn)移鏈條和潛在的風(fēng)險(xiǎn)模式。

識(shí)別分布式欺詐網(wǎng)絡(luò)：通過對(duì)用戶設(shè)備、IP地址、交易時(shí)間、行為序列等字段的橫向關(guān)聯(lián)分析，AI大模型能夠識(shí)別出看似孤立的賬戶背后實(shí)際由同一團(tuán)伙操控的共性特征，并生成可視化的關(guān)聯(lián)圖譜，精準(zhǔn)定位和打擊分布式欺詐網(wǎng)絡(luò)。

從被動(dòng)響應(yīng)到主動(dòng)防御：IRD結(jié)合時(shí)序預(yù)測(cè)模型，能夠基于歷史攻擊數(shù)據(jù)和當(dāng)前風(fēng)險(xiǎn)態(tài)勢(shì)，提前預(yù)警在特定渠道、特定時(shí)段可能發(fā)生的攻擊高峰。這使得風(fēng)控策略可以從被動(dòng)地響應(yīng)攻擊，轉(zhuǎn)變?yōu)橹鲃?dòng)地提前布防，防患于未然。

芯盾時(shí)代IRD與AI大模型的深度融合，將幫助金融機(jī)構(gòu)全面提升風(fēng)控體系的智能化水平，讓風(fēng)控體系高效運(yùn)轉(zhuǎn)，解決傳統(tǒng)風(fēng)控模式下人力不足、樣本斷層和模型迭代滯后等問題，推動(dòng)風(fēng)控體系從傳統(tǒng)的、被動(dòng)的運(yùn)營(yíng)模式，轉(zhuǎn)向智能化、精細(xì)化運(yùn)營(yíng)，助力金融機(jī)構(gòu)在合規(guī)前提下降本增效，為用戶資金安全筑牢“智能防線”。