芯盾时代如何助力金融机构提升风控水平

凌晨三点，某银行的智能风控决策系统突然发来一连串告警：多个长期不活跃账户在短时间内登录，通过不同城市的IP发起多笔小额转账，最终资金都指向了同一个收款方。

这不是电影情节，而是一场精心策划的“洗钱”风暴正在上演！

如果金融机构使用的是传统的智能风控决策系统，接下来的剧情会如此上演：

系统根据风控人员预设的“单日转账超额”、“异地登录”等规则，对风险交易进行拦截，并向风控人员发出告警。值班风控人员收到告警后，对交易进行人工审核，将付款账户、收款账户标为可疑账户，再撰写一份案件报告。风控部门随后会全面评估涉事账户，确认是否将其拉入黑名单，同时排查账户的交易记录，力图挖出整条资金链……

这些功能的实现，通常依赖于风控人员事前配置的专家规则和场景化的AI模型，以及事后的人工审核与模型调优。无论是交易监控、案件处置，还是模型迭代、撰写报告……智能风控体系的运营都需要大量人工。

芯盾时代作为领先的零信任业务安全产品方案提供商，在金融行业智能风控领域占据领先地位，率先将AI技术应用于金融反欺诈实战，在AI技术研发与应用上积累了丰富经验。

当芯盾时代智能风控决策系统（IRD）接入AI大模型后，将会发生哪些神奇而实用的变化？

风控策略推荐与优化：策略配置更加简单

风控策略的配置与优化是金融机构风控体系的核心工作，对风控人员的经验与技术要求很高。AI大模型的加入，能够让风控人员更高效、便捷地完成这项工作。

芯盾时代基于RAG（检索增强生成）构建企业知识库，将多年积累的技术文档、行业最佳实践以及产品内置的5000+专家规则库进行高效融合。有了它，风控人员在配置和优化风控策略时就有了得力助手。

智能推荐模版，缩短部署周期：在业务冷启动阶段，风控人员只需输入业务场景（如线上开户、大额转账），AI大模型即可自动匹配并推荐高相关性的预置规则模板与参数配置，帮助风控人员缩短部署周期。

智能辅助调优，快速迭代策略：在策略调优环节，AI大模型能够分析历史案件数据和风控事件，主动生成场景化的规则优化建议（例如调整设备指纹权重或地理位置校验逻辑），帮助非技术背景的业务人员也能快速、准确地完成策略迭代。

一键生成案件报告：让风控人员免于“案牍劳形”

每次处置风险事件之后，风控人员都需要撰写案件报告、统计风险数据，在总结案件经验、沉淀风控数据的同时，满足监管合规要求。

借助AI大模型强大的语义理解和文字生成能力，风控人员能够一键生成统一格式的案件处置报告和各种风险数据报表，从而减少重复性的工作。金融机构也能打造“专家规则+场景化AI小模型+AI大模型”的自动化风控处置流程，让风控系统的运转更高效、更智能：

专家规则高效识别风险交易：产品内置的5000+专家规则，能够自动识别、评估、处置各种风险交易，覆盖20+种业务渠道，50+种动账/非动账类交易类型和10+种欺诈风险类别。

AI小模型专注特定场景：场景化的AI模型针对特定业务场景（如转账、信贷申请等）进行建模，深度学习风控数据，总结风险特征，挖掘新的欺诈模式、欺诈团伙。

AI大模型自动生成报表：AI大模型在事后的处置环节，自动化完成报告生成、数据统计，减轻风控人员的工作量，提升系统运行效率。

智能问答助手：让风控响应快人一步

风控人员在使用系统时、案件处置中总会遇到各种各样的问题，如某个功能如何使用、某个账户处于何种状态、某个时间段内拦截了多少涉诈交易。这些问题如果都需要风控人员手动查询，必然会影响其工作效率。

芯盾时代在IRD中添加了由AI大模型驱动的“智能问答助手”，支持以自然语言进行交互式运维，结合企业风控知识库、运维文档与历史工单，为风控人员提供从操作指南、状态查询与处置、风险预警与决策辅助的智能问答服务。

系统操作指南：当风控人员想要进行某一项操作却不知道具体方法时，可以直接向智能问答助手提问。问答助手会结合上下文，基于技术文档中的内容，生成针对性的回答，减少风控人员对IRD的学习和操作成本，降低对专业 IT 支持的依赖。

风险信息查询与处置建议：风控人员可通过问答形式查询规则运行状态、案件处理进度或效能指标并获取根因分析建议。例如，当风控人员发现过去24小时登录失败提醒增多，可向智能问答助手提问，问答助手会一站式完成信息查询、根因分析，并提供处置建议，直接回答“过去24小时来自东南亚地区的登录失败请求激增，疑似有黑灰产团伙通过非法代理集中登录，建议临时提升该区域IP登录时的认证强度”，帮助运营团队快速响应。

智能日志分析：从海量日志中揪出诈骗团伙

在海量的交易和访问日志中，隐藏着诈骗团伙的资金转移链与新型诈骗手法的蛛丝马迹。AI大模型强大的数据处理能力和推理能力，能够帮助风控人员更高效的审查交易和访问日志，深度挖掘隐蔽的资金转移链条和潜在的风险模式。

识别分布式欺诈网络：通过对用户设备、IP地址、交易时间、行为序列等字段的横向关联分析，AI大模型能够识别出看似孤立的账户背后实际由同一团伙操控的共性特征，并生成可视化的关联图谱，精准定位和打击分布式欺诈网络。

从被动响应到主动防御：IRD结合时序预测模型，能够基于历史攻击数据和当前风险态势，提前预警在特定渠道、特定时段可能发生的攻击高峰。这使得风控策略可以从被动地响应攻击，转变为主动地提前布防，防患于未然。

芯盾时代IRD与AI大模型的深度融合，将帮助金融机构全面提升风控体系的智能化水平，让风控体系高效运转，解决传统风控模式下人力不足、样本断层和模型迭代滞后等问题，推动风控体系从传统的、被动的运营模式，转向智能化、精细化运营，助力金融机构在合规前提下降本增效，为用户资金安全筑牢“智能防线”。