騰訊安全周斌：風控大模型助力企業打造動態風險治理體系

9月7日,騰訊在2023騰訊全球數字生態大會上首次對外公布騰訊混元大模型進展,并宣布從技術底座、平臺能力、智能應用三大維度升級MaaS能力?；谧匝序v訊混元大模型,同時支持業內20余款主流開源模型,助力客戶構建專屬大模型及智能應用,加速模型產業落地,推進“效能革命”。

在當天下午舉辦的“行業大模型及智能應用”專場上,騰訊安全副總裁周斌分享了大模型在金融行業的落地實踐及使用體驗。周斌表示,風控是金融行業的核心與命門,當下的技術范式正在從“規則對抗”進入“模型對抗”時代,騰訊云風控大模型積累了豐富的風控知識,可以有效解決風控建模慢、不穩定、小樣本等難題,致力于幫助金融行業構建動態的風險治理體系,提升風控“免疫力”,擁抱大模型驅動的智能化時代。

(騰訊安全副總裁周斌線上演示風控大模型使用過程)

相關數據顯示,欺詐廣泛存在于金融業務的各個環節。以借貸為例,欺詐造成的逾期約占總逾期的40-70%。黑灰產主流的攻擊方式,會利用假的設備、假的賬戶發起惡意欺詐,金融機構常見的反欺詐策略是通過積累足夠多的惡意行為和欺詐樣本,防御下一次攻擊。

但在周斌看來,當下大模型趨勢開啟的智能化時代,會讓很多金融機構之前積累的一些風控經驗和能力失效,“大部分金融機構風控,使用相對靜態風控模型搭配動態策略,一個風控模型部署好了,可能兩三年都不會動,通過增減風控規則來應對變化。這種方式很難應對未來黑灰產AI欺詐的態勢,要從根源也就是風控模型的迭代和升級,才能占據風控的主動。

周斌用“既快又準”來概括騰訊云風控大模型的核心價值,“風控大模型里已經打包好大量黑產與反欺詐知識,自動實現專家級精度的風控,金融機構即使沒有專業建模人才,也能高效構建風控模型”。

金融機構登錄建模平臺之后,建模這種“高大上”的工作,就能變得和GPT對話一樣簡單。只需要少量提示樣本就能自動構建適配自身業務特點的風控模型,從樣本收集、模型訓練到部署上線的全過程,實現零人工,建模時間從以往2周縮短至2天。

例如在建模需求旺盛的消費金融行業,基本每半年甚至幾個月就要迭代一次模型。某頭部消費金融企業接入風控大模型之后,大幅提升了模型迭代效率,雙方一起聯合共建了10個定制化的風控模型,應用在反欺詐、信用初篩等多個業務場景。

汽車金融平臺會面臨典型的“小樣本”甚至是“零樣本”建模難題。東風日產融資租賃借助騰訊云的風控大模型,在只有較少樣本的情況下就完成了定制化的風控建模,建模時間節省了70%,讓最底層的風控模型上具備了堅實的風控免疫力,支持金融業務開展。

目前,騰訊安全已經和頭部客聯合共建了近百個定制化的風控模型,基于大模型生產的定制風控模型,相比傳統方案反欺詐效果(模型區分度,KS)提升了20%。

周斌表示,風控是守護企業數字資產的最核心防御屏障,任何一個數字化的企業都要構筑堅實的風控防線,打造動態的風險治理體系,用主動進化、彈性可擴展風控免疫力,護航企業可持續健康發展。