《金融业智能风控实践白皮书》重磅发布，筑牢金融安全防线

针对以上行业痛点，李超博士在演讲中首次系统介绍了腾讯云天御的“数据-模型-场景”三层架构。他指出，数据是智能风控的基础支撑，模型是智能风控的核心引擎，而应用则是智能风控的落地价值。腾讯云天御以此为核心构建三层递进体系，助力金融机构形成智能风控闭环，全方位增强防控实力，推动金融行业稳健发展。

在智能风控决策中，高质量数据是根基所在。通过多维度数据整合完善客户画像，以创新技术保障数据合规流通，能够显著增强欺诈识别能力、拓宽风控覆盖范围，为风控决策筑牢基础。腾讯云天御通过隐私计算技术助力实现跨机构数据合规融合，支撑数据要素化、市场化流通。例如在普惠金融场景中，整合政务、通信运营商等外部数据，在保护用户隐私的前提下生成多维度风险画像，使某农商行的逾期率下降15%。这种“数据可用不可见”的模式，既满足《个人信息保护法》要求，又为金融机构提供了更全面的风控决策依据。中行深圳分行则通过区块链存证技术验证企业流水数据真实性，解决了传统人工审核效率低、易篡改的问题。

在此之上，模型能力决定风控上限。李超博士强调，腾讯云天御金融风控大模型通过知识蒸馏技术，将多年积累的黑产对抗经验沉淀为基础模型（FoundationModel），金融机构仅需提供少量场景化样本即可生成定制化模型。实测数据显示，相比传统方案，大模型可使反欺诈效果（KS值）提升20%，建模周期从2周压缩至2天，同时解决小样本场景下模型泛化性不足的难题。例如某银行在冷启动阶段通过大模型实现KS值提升20.5%，跨场景泛化性能提升53%。针对黑灰产攻击的工业化、智能化趋势，风控体系需构建“动态模型+动态规则”的双重对抗能力。腾讯云天御为某金融机构提供的全流程自动化建模方案，将模型迭代周期缩短82%，风控响应效率提升60%。

这些数据与模型能力最终在实际场景中彰显价值。腾讯云天御的智能风控产品，已在信贷反欺诈、电诈拦截、普惠金融等核心场景实现规模化应用。例如中信银行“哨兵”智能反欺诈系统，通过整合多模态风控能力，实现对11类主流电诈类型的精准识别，拦截资金超6.07亿元，风险事件拦截率提升4倍。该系统构建“风险识别-分级预警-协同处置”闭环，在零售业务场景中通过账户风险评级引擎，实现全生命周期的动态管控，既保障资金安全又平衡客户体验。

《白皮书》最后强调，金融风控的智能化探索仍在继续，加快新兴技术在风控领域的深度应用，将是提升金融业智能风控水平，构建冠军防线的核心。以此为指引，白皮书勾勒出未来三大演进方向：联防联控深化、合规效能平衡、风控科技与业务融合。腾讯云天御未来将持续与多方协作共建坚固反诈与风控防线，构造动态的金融风险治理体系，助力金融机构在智能化时代稳健前行。