作者 胡群

當(dāng)前，人工智能與大數(shù)據(jù)技術(shù)正在重塑金融業(yè)的核心運(yùn)營(yíng)模式。自ChatGPT掀起全球人工智能浪潮以來(lái)，中國(guó)金融科技領(lǐng)域已形成獨(dú)特的發(fā)展路徑。百度文心一言、阿里通義千問(wèn)等大模型相繼落地，深度求索（DeepSeek）則通過(guò)開(kāi)源推動(dòng)國(guó)產(chǎn)人工智能基礎(chǔ)設(shè)施的自主可控。

然而，比技術(shù)研發(fā)更關(guān)鍵的是如何將人工智能深度融入實(shí)體經(jīng)濟(jì)業(yè)務(wù)系統(tǒng)。目前，在金融領(lǐng)域，工商銀行、招商銀行等機(jī)構(gòu)在應(yīng)用層面率先探索，而騰訊云與螞蟻集團(tuán)則在技術(shù)輸出領(lǐng)域占據(jù)領(lǐng)先地位。

騰訊云開(kāi)發(fā)的人工智能實(shí)時(shí)風(fēng)控引擎已支撐微眾銀行、微保等平臺(tái)，并向外輸出聯(lián)邦學(xué)習(xí)與智能檢測(cè)中臺(tái)能力；螞蟻集團(tuán)基于支付寶、網(wǎng)商銀行及自研數(shù)據(jù)庫(kù)，構(gòu)建了全球領(lǐng)先的圖計(jì)算與人工智能風(fēng)控系統(tǒng)，可支持億級(jí)用戶的實(shí)時(shí)交易與合規(guī)監(jiān)管。金融機(jī)構(gòu)與技術(shù)廠商的協(xié)同，標(biāo)志著人工智能正從單點(diǎn)工具升級(jí)為系統(tǒng)性生產(chǎn)力。

重構(gòu)銀行信用評(píng)價(jià)體系

6月26日，中國(guó)工商銀行信貸與投資管理部高級(jí)經(jīng)理張燦在2025金融街青年派活動(dòng)上表示，銀行信貸系統(tǒng)經(jīng)歷了信息化、數(shù)字化到智慧化的演進(jìn)，其核心推動(dòng)力是數(shù)據(jù)與技術(shù)的深度融合。數(shù)據(jù)改變了信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)體系，技術(shù)則打破了銀行服務(wù)邊界。

傳統(tǒng)信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)體系主要依賴于客戶主動(dòng)提供的信息，以及行內(nèi)系統(tǒng)內(nèi)部數(shù)據(jù)的整合分析。在這一模式下，外部數(shù)據(jù)的運(yùn)用相對(duì)有限，難以獲取到那些具有高度相關(guān)性和高質(zhì)量的關(guān)鍵外部數(shù)據(jù)。然而，隨著數(shù)字生態(tài)與數(shù)字金融的蓬勃發(fā)展，金融機(jī)構(gòu)現(xiàn)在能夠接入并獲取更為廣泛和深入的外部關(guān)鍵信息，例如產(chǎn)業(yè)鏈、供應(yīng)鏈等維度的數(shù)據(jù)。通過(guò)將這些外部信息與內(nèi)部數(shù)據(jù)進(jìn)行有效整合，并運(yùn)用人工智能及其他相關(guān)技術(shù)手段，金融機(jī)構(gòu)得以進(jìn)行更為全面、立體的數(shù)據(jù)化分析。這一系列變化，正在深刻地改變并重塑著原有的傳統(tǒng)信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)體系。

技術(shù)進(jìn)步推動(dòng)了銀行服務(wù)模式的革新，其服務(wù)邊界已不再局限于傳統(tǒng)的物理網(wǎng)點(diǎn)。銀行正通過(guò)線上渠道與線下網(wǎng)點(diǎn)的深度融合，以及金融服務(wù)與產(chǎn)業(yè)場(chǎng)景的緊密結(jié)合，實(shí)現(xiàn)了能夠隨時(shí)隨地為客戶提供個(gè)性化服務(wù)的能力。同時(shí)，這些技術(shù)的應(yīng)用也顯著提升了銀行的運(yùn)營(yíng)效能。例如，借助智能流程自動(dòng)化（IPA）、人工智能等技術(shù)，銀行能夠有效替代部分重復(fù)性高、流程化的校驗(yàn)工作，使得業(yè)務(wù)處理時(shí)效從以往的天級(jí)水平大幅壓縮至分鐘級(jí)。

張燦強(qiáng)調(diào)，為適應(yīng)日益多元化的市場(chǎng)需求，銀行需借助數(shù)據(jù)技術(shù)深入挖掘客戶的潛在需求。在這一過(guò)程中，銀行的創(chuàng)新重點(diǎn)已從單純的產(chǎn)品層面拓展至生態(tài)層面，即通過(guò)融合業(yè)務(wù)、數(shù)據(jù)與技術(shù)三者，進(jìn)行更為全面的業(yè)務(wù)模式創(chuàng)新。數(shù)據(jù)的應(yīng)用正在重塑金融服務(wù)的基本邏輯，技術(shù)的能力得以打破傳統(tǒng)服務(wù)的邊界限制，而業(yè)務(wù)創(chuàng)新則致力于更好地滿足多元市場(chǎng)需求。這三者的協(xié)同作用，正推動(dòng)金融生態(tài)體系向更加智慧化、開(kāi)放化及普惠化的方向進(jìn)行重構(gòu)。

破解普惠金融風(fēng)控難題

同日，騰訊云天御金融風(fēng)控總經(jīng)理陳波在2025中國(guó)未來(lái)金融峰會(huì)上表示，在金融風(fēng)控領(lǐng)域，特別是在普惠金融的細(xì)分場(chǎng)景中，如面向小微企業(yè)、個(gè)體工商戶及農(nóng)戶等群體，金融服務(wù)供給仍面臨挑戰(zhàn)，這些群體獲取金融服務(wù)的難度相對(duì)較大。主要原因在于：一方面，針對(duì)這些客群的金融服務(wù)成本較高，導(dǎo)致其獲取成本也相應(yīng)提升；另一方面，從金融機(jī)構(gòu)的角度來(lái)看，這些客群普遍具有更高的風(fēng)險(xiǎn)特征。此外，在這些場(chǎng)景中，信息不對(duì)稱問(wèn)題較為突出，進(jìn)一步增加了風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別與控制的難度。

陳波認(rèn)為，在數(shù)字化變革進(jìn)程中，數(shù)據(jù)要素已確立為關(guān)鍵的基礎(chǔ)性生產(chǎn)要素。其特性與其他傳統(tǒng)生產(chǎn)要素存在顯著差異，尤為突出的是其邊際效應(yīng)呈現(xiàn)遞增規(guī)律，而非勞動(dòng)力等要素常見(jiàn)的邊際遞減現(xiàn)象。這是因?yàn)閿?shù)據(jù)要素具有可重復(fù)使用性，并且不同數(shù)據(jù)要素的疊加能夠產(chǎn)生更為豐富的價(jià)值。

以金融風(fēng)控為例，傳統(tǒng)風(fēng)控模型主要依賴部分特征數(shù)據(jù)，如征信報(bào)告、多頭借貸信息等。基于這些有限數(shù)據(jù)構(gòu)建的模型，其評(píng)估結(jié)果往往僅能反映客戶或企業(yè)在風(fēng)險(xiǎn)控制的某些特定維度上的表現(xiàn)，類似于“盲人摸象”，難以全面把握整體風(fēng)險(xiǎn)狀況。因此，風(fēng)險(xiǎn)管控能力相對(duì)有限，仍可能出現(xiàn)較高的逾期率和不良率。若能合規(guī)、在用戶授權(quán)的前提下，獲取并整合更多維度的數(shù)據(jù)，例如互聯(lián)網(wǎng)用戶畫(huà)像、行為特征、設(shè)備信息乃至環(huán)境要素等，則能夠構(gòu)建更為立體、全面的風(fēng)險(xiǎn)防控體系。這將顯著提升風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別與管控的精準(zhǔn)度，有效降低金融機(jī)構(gòu)的損失。在此過(guò)程中，數(shù)據(jù)的價(jià)值隨著數(shù)據(jù)量的增加和應(yīng)用門(mén)檻的降低而不斷放大，從而實(shí)現(xiàn)更高的社會(huì)價(jià)值與經(jīng)濟(jì)價(jià)值。

據(jù)此理解，無(wú)論是人工智能技術(shù)還是大型語(yǔ)言模型，其效能的發(fā)揮將高度依賴于數(shù)據(jù)在合規(guī)框架下的順暢流通與高效聚合。通過(guò)將分散的數(shù)據(jù)高效整合，能夠進(jìn)一步釋放數(shù)據(jù)要素的潛能，使其價(jià)值得到更充分的體現(xiàn)。

然而，陳波表示，當(dāng)前人工智能在金融風(fēng)控領(lǐng)域的決策應(yīng)用仍面臨諸多挑戰(zhàn)。特別是在數(shù)據(jù)合規(guī)獲取環(huán)節(jié)，如何有效獲取數(shù)據(jù)，并確保用戶充分知曉其個(gè)人信息被使用的情況，是至關(guān)重要的環(huán)節(jié)。

針對(duì)模型可能存在的歧視性或其他潛在問(wèn)題，陳波認(rèn)為，隨著大型模型應(yīng)用的日益普及，金融機(jī)構(gòu)已普遍認(rèn)識(shí)到提升相關(guān)風(fēng)控能力的必要性，并展現(xiàn)出強(qiáng)烈的改進(jìn)意愿。加之第三方專業(yè)機(jī)構(gòu)能夠提供相應(yīng)的技術(shù)支持與輔助，預(yù)計(jì)整體模型的性能表現(xiàn)和運(yùn)行穩(wěn)定性將持續(xù)得到優(yōu)化與提升。

從風(fēng)險(xiǎn)可視化到智能決策

在螞蟻集團(tuán)的反洗錢(qián)系統(tǒng)中，人工智能與圖計(jì)算技術(shù)的結(jié)合，正以前所未有的方式提升著對(duì)復(fù)雜關(guān)系的識(shí)別能力。螞蟻集團(tuán)反洗錢(qián)中心副總經(jīng)理趙亮表示，這兩種技術(shù)可以看作是相輔相成的兩個(gè)維度：圖計(jì)算負(fù)責(zé)構(gòu)建基礎(chǔ)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，而人工智能則如同一個(gè)更聰明的大腦，在此基礎(chǔ)上進(jìn)行動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí)和智能決策。

從圖計(jì)算的視角來(lái)看，螞蟻集團(tuán)反洗錢(qián)中心主要從兩個(gè)維度構(gòu)建反洗錢(qián)能力。首先，是進(jìn)行異構(gòu)多圖建模。這意味著將反洗錢(qián)工作中涉及的各種實(shí)體，如個(gè)人、企業(yè)、資金、交易媒介等，及其相互關(guān)系，以圖結(jié)構(gòu)的形式進(jìn)行刻畫(huà)。考慮到螞蟻擁有數(shù)億用戶及其產(chǎn)生的海量交易，由此構(gòu)建的圖網(wǎng)絡(luò)可能包含上百億個(gè)節(jié)點(diǎn)。通過(guò)這種動(dòng)態(tài)的圖網(wǎng)絡(luò)，可以清晰地追蹤整個(gè)資金流向，識(shí)別出潛在洗錢(qián)團(tuán)伙的行為模式。

其次，螞蟻集團(tuán)還實(shí)施了多風(fēng)險(xiǎn)域的聯(lián)合建模。這超越了單一的反洗錢(qián)視角，將盜、賭、詐等各類顯性及隱性的風(fēng)險(xiǎn)信號(hào)進(jìn)行整合與打通。從多個(gè)風(fēng)險(xiǎn)角度出發(fā)，進(jìn)行全方位的風(fēng)險(xiǎn)感知、識(shí)別與分析。

趙亮將傳統(tǒng)的風(fēng)控系統(tǒng)比作“局部的放大鏡”，容易遺漏信息。而圖計(jì)算則能描繪出整個(gè)大的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，從而更有效地刻畫(huà)出資金關(guān)系或團(tuán)伙間的隱藏鏈接，彌補(bǔ)了傳統(tǒng)方法的不足。

在人工智能的視角下，其應(yīng)用主要體現(xiàn)在兩個(gè)層面。一方面是風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別層面。通過(guò)人工智能的深度學(xué)習(xí)能力，系統(tǒng)能夠?qū)v史可疑交易進(jìn)行學(xué)習(xí)，并融入交易模式、時(shí)間序列和圖計(jì)算所揭示的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)等信息。這使得系統(tǒng)能夠自動(dòng)發(fā)現(xiàn)異常交易行為。同時(shí)，將外部情報(bào)源和非反洗錢(qián)類的風(fēng)險(xiǎn)信息也融入模型，有助于感知和應(yīng)對(duì)新型風(fēng)險(xiǎn)的變化。

另一方面，人工智能在分析研判和報(bào)告生成方面也發(fā)揮著關(guān)鍵作用。它能夠進(jìn)行深度分析、邏輯推理，并實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化生成報(bào)告等功能，大大提高了工作效率和決策的智能化水平。

趙亮總結(jié)道，圖計(jì)算目前更多是解決關(guān)系的可視化問(wèn)題，將復(fù)雜的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)清晰地呈現(xiàn)出來(lái)；而人工智能則更多是解決整個(gè)決策過(guò)程的智能化問(wèn)題。兩者疊加產(chǎn)生的協(xié)同效應(yīng)，使得原本隱性的關(guān)系變得更顯性，復(fù)雜的分析過(guò)程變得更簡(jiǎn)單。最終效果是，讓人工分析師能夠?qū)⒏嗑劢褂陉P(guān)鍵決策環(huán)節(jié)，進(jìn)而提升反洗錢(qián)工作的整體效能。

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胡群

金融市場(chǎng)研究院院長(zhǎng) 主要關(guān)注銀行、消費(fèi)金融領(lǐng)域市場(chǎng)動(dòng)態(tài)。