案例前沿：AI赋能数字金融风险防控实战
来源：【人民日报出版社】。亲爱的读者，在数字金融浪潮中，风险无处不在，但人工智能正成为关键盾牌。一起来探索这场智能变革！
AI驱动：数字金融风险防控新范式
一 背景与目标
数字经济时代，移动支付、区块链等新业态催生隐蔽、跨境的非法金融活动，传统监管在海量动态数据前捉襟见肘。政策强力推动下，《数字金融高质量发展行动方案》明确风控需从“人防”转向“技防”，国家金融监管总局强调科技赋能实现穿透式监管。
面对此挑战，北京金信网银以大数据和AI为核心，打造“冒烟指数金融风险防控平台”，融合多模态识别、大语言模型等技术，实现全量企业风险实时监测、分级预警与跨域分析，为数字金融监管提供智能解决方案。
二 项目方案：架构与实践
（一）平台四层架构
数据治理中枢：整合企业业务、监管、舆情等多源数据，经清洗治理形成高质量知识库，为AI分析奠基；
智能决策引擎：具备对话问答、风险研判等能力，通过算法模型精准评估风险；
防控工具矩阵：覆盖风险识别、核查处置、决策指挥模块，形成全流程智能工具箱；
协同监管衔接：连接地方金融局、公检法等部门，实现跨领域协同监管。
（二）某区应用实践
某经济发达区构建“数字化+智能化”平台，取得三大突破。
全景监测：实时扫描20万+商事主体，聚合信访、摸排线索，通过冒烟指数量化风险并告警；
智能处置：AI助手指导“分拨—督办”闭环，任务全留痕，提升效率；
精准指挥：驾驶舱支持“街道—企业”多层下钻，语音助手快速定位风险区。平台已覆盖50+行业，预警能力提升50%，处置效率提高60%。
三 四大突破性实践
（一）数据基础设施：打造地方金融“数据湖”
融合多源数据，破解分散难题。外部接入工商、涉诉、舆情及高风险名单；内部整合税务、水电等政务数据，结合核查记录形成专题库。通过元数据标准化，实现数据与风险关联穿透。
（二）知识工程：十年经验模型化
将十年风控经验转化为AI知识。构建万份报告、百万标注的知识库，覆盖50领域3000+风险标签；整合500+核查要点、万份案例，通过SFT、RAG接入Deepseek大模型，提升AI专业理解力。
（三）场景再造：风控全流程自动化
重构“监测—核查—处置—决策”流程。针对预警报告生成、智能分拨等场景，利用大模型+RAG实现智能化，形成标准工具集。AI自动生成核查建议，指导现场工作，解决低效问题。
（四）监管大脑：大模型与监管科技融合
依托拓天AI大模型平台，提供模块化能力。支持模型微调、知识配置，监管人员可拖拽组件定制应用；建立知识沉淀机制，将经验转化为文档，形成迭代知识网络，打破技术壁垒。
四 技术特点与运营
（一）关键技术支撑
AI中台：含数据管理、标签指标、智能建模平台，实现自动化分析；
知识图谱：通过实体抽取、语义分析，识别股权代持、资金转移等隐性关联；
大模型：支持多模态处理，动态学习政策市场数据，可解释性强。
（二）运营成效
平台已服务400+监管部门（20省、110地市、280区县），与重庆共建“处非应用研究中心”，落地风险问答、合同识别等功能；通过迭代形成跨学科团队，构建政产学研生态。
五 项目成效
（一）经济效益
公司持续盈利，获评“北京市专精特新企业”“民营百强”；十年来辅助查封涉案资产超千亿元，保护群众利益。
（二）社会效益
成功预警E租宝、善林金融等大案，覆盖全国6000万+市场主体；推动监管从事后处罚转向事前预警，优化资源；拓展至私募、养老、数字货币等领域，实现集团风险穿透识别。
六 总结与展望
平台已形成全国性风控网络，提供云服务或本地部署，配专业团队，可快速复制。未来将深化AI大模型应用，优化预测算法；拓展数字货币、供应链金融等监测，为合规企业提供评级，筑牢安全防线。立即关注，携手迈向智能风控未来！
案例单位：北京金信网银金融信息服务有限公司
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当AI遇上金融，平安科技如何驱动传统金融？
科技服务人类，AI在金融领域已实现刷脸支付等应用，但更深层的智能风控正在革新传统模式。
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