腾讯风险管理体系(腾讯风控机制)

9月7日，腾讯在2023腾讯全球数字生态大会上公布了腾讯混元模式的进展，并宣布从技术基础、平台能力、智能应用三个维度升级MaaS能力。基于自主研发的腾讯混元大模型，还支持业界20余种主流开源模型，帮助客户构建专属大模型和智能应用，加速模型行业落地，推动效率革命。

在下午举行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实施实践和使用经验。周斌表示，风险控制是金融业的核心和生命力。当前的技术范式正在从规则对抗时代走向模型对抗时代。腾讯云风控大模型积累了丰富的风控知识，可以有效解决慢速风控建模。为解决不稳定、小样本等问题，我们致力于帮助金融行业构建动态风险治理体系，提高风控免疫力，拥抱大模型驱动的智能时代。

（腾讯安全副总裁周斌在线演示大风控模型的使用流程）

相关数据显示，欺诈行为广泛存在于金融业务的各个环节。以贷款为例，因欺诈导致的逾期贷款约占逾期贷款总额的40-70%。黑灰产品的主流攻击方式会利用假设备、假账号发起恶意诈骗。金融机构常见的反欺诈策略是积累足够的恶意行为和欺诈样本，以防御下一次攻击。

但在周斌看来，当前大机型趋势引发的智能时代，会让很多金融机构积累的一些风控经验和能力失效。大多数金融机构采用相对静态的风险控制模型和动态的风险控制策略。风控模型一旦部署，两三年内可能不会改变，通过增加或减少风控规则来应对变化。这种方式很难应对未来黑灰色AI欺诈的趋势。只有从根源上迭代升级风控模型，才能掌握风控主动权。

周斌总结了腾讯云大风控模型的核心价值，“既快又准”。大风控模型中封装了大量黑产业和反欺诈知识，自动实现专家级精准风控。即使没有专业建模人才的金融机构也能高效构建风控模型。

金融机构登录建模平台后，复杂的建模工作可以变得像GPT对话一样简单。只需少量提示样本，即可自动构建适应自身业务特点的风控模型。从样本采集、模型训练到部署上线整个流程实现零人工，建模时间从之前的2周缩短到2天。

例如，在建模需求强烈的消费金融行业，模型基本上每六个月甚至几个月迭代一次。某领先消费金融公司接入大型风控模型后，模型迭代效率大幅提升。双方共同打造了10个定制风控模型，应用于反欺诈、信用筛查等多个业务场景。

汽车金融平台将面临典型的小样本甚至零样本建模问题。东风日产金融租赁依托腾讯云的大风控模型，仅用少量样本即可完成定制化风控建模，节省了70%的建模时间，为该层的风控模型打下了坚实的基础。风控免疫力，支持金融业务发展。

目前，腾讯安全已与领先客户共同打造了近百个定制风控模型。基于大规模模型制作的定制风控模型，相比传统方案，反欺诈效果（模型判别，KS）提升20%。%。

周斌表示，风控是保护企业数字资产的核心防御屏障。任何数字化企业都必须构筑坚固的风控防线，打造动态的风险管理体系，利用主动演进、弹性可扩展的风控免疫力，为企业持续健康发展保驾护航。