腾讯安全周斌：风控大模型助力企业打造动态风险治理体系

9月7日，腾讯在2023腾讯全球数字生态大会上首次对外公布腾讯混元大模型进展，并宣布从技术底座、平台能力、智能应用三大维度升级MaaS能力。基于自研腾讯混元大模型，同时支持业内20余款主流开源模型，助力客户构建专属大模型及智能应用，加速模型产业落地，推进“效能革命”。 　　

在当天下午举办的“行业大模型及智能应用”专场上，腾讯安全副总裁周斌分享了大模型在金融行业的落地实践及使用体验。周斌表示，风控是金融行业的核心与命门,当下的技术范式正在从“规则对抗”进入“模型对抗”时代，腾讯云风控大模型积累了丰富的风控知识,可以有效解决风控建模慢、不稳定、小样本等难题，致力于帮助金融行业构建动态的风险治理体系，提升风控“免疫力”，元宇宙之家消息，拥抱大模型驱动的智能化时代。

(腾讯安全副总裁周斌线上演示风控大模型使用过程)

相关数据显示，欺诈广泛存在于金融业务的各个环节。以借贷为例，欺诈造成的逾期约占总逾期的40-70%。黑灰产主流的攻击方式，会利用假的设备、假的账户发起恶意欺诈，金融机构常见的反欺诈策略是通过积累足够多的恶意行为和欺诈样本，防御下一次攻击。

但在周斌看来，当下大模型趋势开启的智能化时代，会让很多金融机构之前积累的一些风控经验和能力失效，“大部分金融机构风控，使用相对静态风控模型搭配动态策略，一个风控模型部署好了，可能两三年都不会动，通过增减风控规则来应对变化。这种方式很难应对未来黑灰产AI欺诈的态势，要从根源也就是风控模型的迭代和升级，才能占据风控的主动。

周斌用“既快又准”来概括腾讯云风控大模型的核心价值,“风控大模型里已经打包好大量黑产与反欺诈知识，自动实现专家级精度的风控，金融机构即使没有专业建模人才，也能高效构建风控模型”。

金融机构登录建模平台之后，建模这种“高大上”的工作，就能变得和GPT对话一样简单。只需要少量提示样本就能自动构建适配自身业务特点的风控模型，从样本收集、模型训练到部署上线的全过程，实现零人工，建模时间从以往2周缩短至2天。

例如在建模需求旺盛的消费金融行业，基本每半年甚至几个月就要迭代一次模型。某头部消费金融企业接入风控大模型之后，大幅提升了模型迭代效率，双方一起联合共建了10个定制化的风控模型，应用在反欺诈、信用初筛等多个业务场景。

汽车金融平台会面临典型的“小样本”甚至是“零样本”建模难题。东风日产融资租赁借助腾讯云的风控大模型，在只有较少样本的情况下就完成了定制化的风控建模，建模时间节省了70%，让最底层的风控模型上具备了坚实的风控免疫力，支持金融业务开展。

目前，腾讯安全已经和头部客联合共建了近百个定制化的风控模型，基于大模型生产的定制风控模型，相比传统方案反欺诈效果(模型区分度，KS)提升了20%。

周斌表示，风控是守护企业数字资产的最核心防御屏障，任何一个数字化的企业都要构筑坚实的风控防线，打造动态的风险治理体系，用主动进化、弹性可扩展风控免疫力，护航企业可持续健康发展。