9月7日，騰訊在2023騰訊全球數(shù)字生態(tài)大會上首次對外公布騰訊混元大模型進展，并宣布從技術(shù)底座、平臺能力、智能應用三大維度升級MaaS能力。基于自研騰訊混元大模型，同時支持業(yè)內(nèi)20余款主流開源模型，助力客戶構(gòu)建專屬大模型及智能應用，加速模型產(chǎn)業(yè)落地，推進“效能革命”。

在當天下午舉辦的“行業(yè)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(yè)的落地實踐及使用體驗。周斌表示，風控是金融行業(yè)的核心與命門,當下的技術(shù)范式正在從“規(guī)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(wěn)定、小樣本等難題，致力于幫助金融行業(yè)構(gòu)建動態(tài)的風險治理體系，提升風控“免疫力”，擁抱大模型驅(qū)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(guān)數(shù)據(jù)顯示，欺詐廣泛存在于金融業(yè)務的各個環(huán)節(jié)。以借貸為例，欺詐造成的逾期約占總逾期的40-70%。黑灰產(chǎn)主流的攻擊方式，會利用假的設(shè)備、假的賬戶發(fā)起惡意欺詐，金融機構(gòu)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(gòu)之前積累的一些風控經(jīng)驗和能力失效，“大部分金融機構(gòu)風控，使用相對靜態(tài)風控模型搭配動態(tài)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(guī)則來應對變化。這種方式很難應對未來黑灰產(chǎn)AI欺詐的態(tài)勢，要從根源也就是風控模型的迭代和升級，才能占據(jù)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(jīng)打包好大量黑產(chǎn)與反欺詐知識，自動實現(xiàn)專家級精度的風控，金融機構(gòu)即使沒有專業(yè)建模人才，也能高效構(gòu)建風控模型”。

金融機構(gòu)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(gòu)建適配自身業(yè)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(xiàn)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(yè)，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(yè)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(lián)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(yè)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(chǎn)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(jié)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(yè)務開展。

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

周斌表示，風控是守護企業(yè)數(shù)字資產(chǎn)的最核心防御屏障，任何一個數(shù)字化的企業(yè)都要構(gòu)筑堅實的風控防線，打造動態(tài)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(yè)可持續(xù)健康發(fā)展。