凌晨三點,某銀行的智能風(fēng)控決策系統(tǒng)突然發(fā)來一連串告警:多個長期不活躍賬戶在短時間內(nèi)登錄,通過不同城市的IP發(fā)起多筆小額轉(zhuǎn)賬,最終資金都指向了同一個收款方。
這不是電影情節(jié),而是一場精心策劃的“洗錢”風(fēng)暴正在上演!
如果金融機(jī)構(gòu)使用的是傳統(tǒng)的智能風(fēng)控決策系統(tǒng),接下來的劇情會如此上演:
系統(tǒng)根據(jù)風(fēng)控人員預(yù)設(shè)的“單日轉(zhuǎn)賬超額”、“異地登錄”等規(guī)則,對風(fēng)險交易進(jìn)行攔截,并向風(fēng)控人員發(fā)出告警。值班風(fēng)控人員收到告警后,對交易進(jìn)行人工審核,將付款賬戶、收款賬戶標(biāo)為可疑賬戶,再撰寫一份案件報告。風(fēng)控部門隨后會全面評估涉事賬戶,確認(rèn)是否將其拉入黑名單,同時排查賬戶的交易記錄,力圖挖出整條資金鏈……
這些功能的實現(xiàn),通常依賴于風(fēng)控人員事前配置的專家規(guī)則和場景化的AI模型,以及事后的人工審核與模型調(diào)優(yōu)。無論是交易監(jiān)控、案件處置,還是模型迭代、撰寫報告……智能風(fēng)控體系的運營都需要大量人工。
芯盾時代作為領(lǐng)先的零信任業(yè)務(wù)安全產(chǎn)品方案提供商,在金融行業(yè)智能風(fēng)控領(lǐng)域占據(jù)領(lǐng)先地位,率先將AI技術(shù)應(yīng)用于金融反欺詐實戰(zhàn),在AI技術(shù)研發(fā)與應(yīng)用上積累了豐富經(jīng)驗。
當(dāng)芯盾時代智能風(fēng)控決策系統(tǒng)(IRD)接入AI大模型后,將會發(fā)生哪些神奇而實用的變化?
風(fēng)控策略推薦與優(yōu)化:策略配置更加簡單
風(fēng)控策略的配置與優(yōu)化是金融機(jī)構(gòu)風(fēng)控體系的核心工作,對風(fēng)控人員的經(jīng)驗與技術(shù)要求很高。AI大模型的加入,能夠讓風(fēng)控人員更高效、便捷地完成這項工作。
芯盾時代基于RAG(檢索增強生成)構(gòu)建企業(yè)知識庫,將多年積累的技術(shù)文檔、行業(yè)最佳實踐以及產(chǎn)品內(nèi)置的5000+專家規(guī)則庫進(jìn)行高效融合。有了它,風(fēng)控人員在配置和優(yōu)化風(fēng)控策略時就有了得力助手。
智能推薦模版,縮短部署周期:在業(yè)務(wù)冷啟動階段,風(fēng)控人員只需輸入業(yè)務(wù)場景(如線上開戶、大額轉(zhuǎn)賬),AI大模型即可自動匹配并推薦高相關(guān)性的預(yù)置規(guī)則模板與參數(shù)配置,幫助風(fēng)控人員縮短部署周期。
智能輔助調(diào)優(yōu),快速迭代策略:在策略調(diào)優(yōu)環(huán)節(jié),AI大模型能夠分析歷史案件數(shù)據(jù)和風(fēng)控事件,主動生成場景化的規(guī)則優(yōu)化建議(例如調(diào)整設(shè)備指紋權(quán)重或地理位置校驗邏輯),幫助非技術(shù)背景的業(yè)務(wù)人員也能快速、準(zhǔn)確地完成策略迭代。
一鍵生成案件報告:讓風(fēng)控人員免于“案牘勞形”
每次處置風(fēng)險事件之后,風(fēng)控人員都需要撰寫案件報告、統(tǒng)計風(fēng)險數(shù)據(jù),在總結(jié)案件經(jīng)驗、沉淀風(fēng)控數(shù)據(jù)的同時,滿足監(jiān)管合規(guī)要求。
借助AI大模型強大的語義理解和文字生成能力,風(fēng)控人員能夠一鍵生成統(tǒng)一格式的案件處置報告和各種風(fēng)險數(shù)據(jù)報表,從而減少重復(fù)性的工作。金融機(jī)構(gòu)也能打造“專家規(guī)則+場景化AI小模型+AI大模型”的自動化風(fēng)控處置流程,讓風(fēng)控系統(tǒng)的運轉(zhuǎn)更高效、更智能:
專家規(guī)則高效識別風(fēng)險交易:產(chǎn)品內(nèi)置的5000+專家規(guī)則,能夠自動識別、評估、處置各種風(fēng)險交易,覆蓋20+種業(yè)務(wù)渠道,50+種動賬/非動賬類交易類型和10+種欺詐風(fēng)險類別。
AI小模型專注特定場景:場景化的AI模型針對特定業(yè)務(wù)場景(如轉(zhuǎn)賬、信貸申請等)進(jìn)行建模,深度學(xué)習(xí)風(fēng)控數(shù)據(jù),總結(jié)風(fēng)險特征,挖掘新的欺詐模式、欺詐團(tuán)伙。
AI大模型自動生成報表:AI大模型在事后的處置環(huán)節(jié),自動化完成報告生成、數(shù)據(jù)統(tǒng)計,減輕風(fēng)控人員的工作量,提升系統(tǒng)運行效率。
智能問答助手:讓風(fēng)控響應(yīng)快人一步
風(fēng)控人員在使用系統(tǒng)時、案件處置中總會遇到各種各樣的問題,如某個功能如何使用、某個賬戶處于何種狀態(tài)、某個時間段內(nèi)攔截了多少涉詐交易。這些問題如果都需要風(fēng)控人員手動查詢,必然會影響其工作效率。
芯盾時代在IRD中添加了由AI大模型驅(qū)動的“智能問答助手”,支持以自然語言進(jìn)行交互式運維,結(jié)合企業(yè)風(fēng)控知識庫、運維文檔與歷史工單,為風(fēng)控人員提供從操作指南、狀態(tài)查詢與處置、風(fēng)險預(yù)警與決策輔助的智能問答服務(wù)。
系統(tǒng)操作指南:當(dāng)風(fēng)控人員想要進(jìn)行某一項操作卻不知道具體方法時,可以直接向智能問答助手提問。問答助手會結(jié)合上下文,基于技術(shù)文檔中的內(nèi)容,生成針對性的回答,減少風(fēng)控人員對IRD的學(xué)習(xí)和操作成本,降低對專業(yè) IT 支持的依賴。
風(fēng)險信息查詢與處置建議:風(fēng)控人員可通過問答形式查詢規(guī)則運行狀態(tài)、案件處理進(jìn)度或效能指標(biāo)并獲取根因分析建議。例如,當(dāng)風(fēng)控人員發(fā)現(xiàn)過去24小時登錄失敗提醒增多,可向智能問答助手提問,問答助手會一站式完成信息查詢、根因分析,并提供處置建議,直接回答“過去24小時來自東南亞地區(qū)的登錄失敗請求激增,疑似有黑灰產(chǎn)團(tuán)伙通過非法代理集中登錄,建議臨時提升該區(qū)域IP登錄時的認(rèn)證強度”,幫助運營團(tuán)隊快速響應(yīng)。
智能日志分析:從海量日志中揪出詐騙團(tuán)伙
在海量的交易和訪問日志中,隱藏著詐騙團(tuán)伙的資金轉(zhuǎn)移鏈與新型詐騙手法的蛛絲馬跡。AI大模型強大的數(shù)據(jù)處理能力和推理能力,能夠幫助風(fēng)控人員更高效的審查交易和訪問日志,深度挖掘隱蔽的資金轉(zhuǎn)移鏈條和潛在的風(fēng)險模式。
識別分布式欺詐網(wǎng)絡(luò):通過對用戶設(shè)備、IP地址、交易時間、行為序列等字段的橫向關(guān)聯(lián)分析,AI大模型能夠識別出看似孤立的賬戶背后實際由同一團(tuán)伙操控的共性特征,并生成可視化的關(guān)聯(lián)圖譜,精準(zhǔn)定位和打擊分布式欺詐網(wǎng)絡(luò)。
從被動響應(yīng)到主動防御:IRD結(jié)合時序預(yù)測模型,能夠基于歷史攻擊數(shù)據(jù)和當(dāng)前風(fēng)險態(tài)勢,提前預(yù)警在特定渠道、特定時段可能發(fā)生的攻擊高峰。這使得風(fēng)控策略可以從被動地響應(yīng)攻擊,轉(zhuǎn)變?yōu)橹鲃拥靥崆安挤?,防患于未然?/p>
芯盾時代IRD與AI大模型的深度融合,將幫助金融機(jī)構(gòu)全面提升風(fēng)控體系的智能化水平,讓風(fēng)控體系高效運轉(zhuǎn),解決傳統(tǒng)風(fēng)控模式下人力不足、樣本斷層和模型迭代滯后等問題,推動風(fēng)控體系從傳統(tǒng)的、被動的運營模式,轉(zhuǎn)向智能化、精細(xì)化運營,助力金融機(jī)構(gòu)在合規(guī)前提下降本增效,為用戶資金安全筑牢“智能防線”。
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原文標(biāo)題:AI大模型賦能智能風(fēng)控丨芯盾時代IRD,助力金融機(jī)構(gòu)升級“智能化”風(fēng)控安全防線
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