随着人工智能技术的日益成熟，AI大模型正逐渐成为金融风控领域的新宠。那么，AI大模型究竟如何助力金融行业走出风险丛生的“黑暗森林”？作为风控领域的资深专家，中原消费金融首席风险官周晨卉深入解析AI大模型在金融风控中的应用与挑战，并分享他对于未来金融风控发展趋势的独特见解。
金融的核心要素之一即为风控管理，它不仅直接影响到资产的安全，而且深刻关联着企业的成长。随着科技的不断进步，大数据、人工智能及云计算等尖端技术正日益融入金融行业，金融风控领域正迎来前所未有的变革。面对这一趋势，周晨卉表示：“新技术的兴起给风险管理的理念带来了巨大的变革，金融风控逐步走向了数字化、自动化和智能化。
数字化：新技术能高效地将风控所需的数据要素进行标准化、结构化，形成可用、易用、可扩展的信息，将大数据变得可视化和可被管理，以更好地供风控人员做分析和建模；自动化：信用类贷款业务中非常高的比例都是通过自动化的决策来做授信敞口和定价管理的，整个流程在几十秒内就可以完成；智能化：面临着数万甚至数十万客户的贷款申请，不论是客户的获取与运营，还是风险的审核，都可以通过系统实现实时流转和智能决策。
快速迭代已成为当今风控模型发展的重要趋势。要想在智能风控领域实现这一目标，必须具备多方面的综合能力。周晨卉表示：“第一是要有足够的具备代表性的样本。如果业务规模不大，覆盖的客户面有限，那快速迭代就容易成为一个伪命题。第二是要有能够妥善处理大量数据的能力。从数据的获取、加工、到数据的存储、衍生，需要完整的数据治理措施和技术方案做支撑。只有形成了易用的数据结构，才能发展出高效的模型迭代。第三是建设高度自动化的模型管理体系。运用科技手段来辅助模型研发，自动化的变量筛选、特征回溯、模型搭建、监测预警等功能将缩短重复性作业的资源占用，让模型人员能够把精力更多的放在新数据研究、应用场景挖掘、模型结构设计等工作上，形成持续推陈出新的迭代模式。”
要想在金融行业中实现风控的高度自动化和智能化，技术实力的积累和提升至关重要。周晨卉认为，为了迅速增强技术竞争力，可以从以下几个方面着手：
一方面要不断加强对于科技的建设，从人力和财力做技术的持续性投入；另一方面，可以跟行业领先的科技公司合作。以腾讯为例，中原消费金融和腾讯的合作可以分为两个阶段：第一个阶段是挖掘数据价值，通过联邦学习模式，将双方的独特数据在确保安全性的前提下做更好的对齐，优化数据的增益，达到提升模型效果的目的。在第二阶段，中原消费金融注重对精细化运营和存量客户的经营，通过区分场景和客群来定制各类计量工具。
中原消费金融首席风险官周晨卉详细阐述了AI大模型在金融风控中的重要作用以及实际应用中的挑战与应对策略。他强调，虽然AI大模型为金融风控带来了前所未有的机遇，但仍需结合更多的探索实践，才能更好地发挥其优势。展望未来，随着技术的不断进步和数据的日益丰富，我们有理由相信，AI大模型将助力金融行业更加稳健、高效地走出“黑暗森林”，迎来更加光明的未来。
（来源：News快报）
