今天分享的是：同盾科技：2025年AI+风控-大模型驱动金融风险决策新范式报告
报告共计：36页
同盾科技2025年AI+风控报告核心内容总结
该报告聚焦AI技术，尤其是大模型在金融风控领域的应用，深入探讨金融风控与决策智能的演变、大模型驱动的范式革新、实践应用、挑战与突破及未来展望，展现AI重塑金融风险决策的新范式。
在金融风控与决策智能演变方面，当前金融行业内外部风险呈累积趋势，涵盖宏观经济、地缘政治等多类风险。金融风险决策也出现多方面变化，数据应用从离线向实时发展，策略从“被动防范”转为“主动防御”，技术迭代催生“模型对抗”，决策核心从传统经验驱动迈向AI驱动的决策智能。决策智能能洞察数据关联特性以动态决策，解决数据决策反向影响物理世界的问题，且场景数据有效性与AI效用正相关。
大模型推动金融风控范式革新，构建集成大模型的风险决策体系。该体系整合多模态数据，经知识挖掘、处理与融合，完善知识结构，支撑风险态势感知、实时监控等功能，实现更主动实时的决策。同时，形成“大模型+小模型”协同模式，大模型为小模型提供知识与数据，小模型助力大模型快速学习收敛，驱动风险动态量化与主动收敛，通过监控预警、分析评估等流程持续优化风控策略。
在实践应用层面，大模型在多场景发挥作用。在风险态势感知上，结合知识图谱等深度处理贷前贷中数据，识别风险；生成AI风险态势感知报告，实时更新情报并按需生成内容。在智能交互与知识管理上，搭建风险知识体系，借助大模型解答业务问题，提升服务效率。在策略生成与优化上，结合知识库生成策略，通过多种机制验证调优，还能挖掘指标、优化特征，提升策略响应效率。此外，大模型还助力风险排查与监控预警，提高排查效率并提供优化建议。
报告也指出大模型应用面临模型可解释性差、数据安全、决策时效不足等难题，并提出构建风控智能集成体系的突破方向，整合多种工具与技术，打造AI方案，满足不同角色需求，提升风控效率与准确性。
未来，报告展望构建统一决策智能生态，以场景和算法为基础，沉淀AI要素能力，通过订阅等模式，赋能多行业，打造赋能百行百业、融合多元需求的决策智能生态系统，强调数据安全的重要性，认为AI是工具，行业价值才是最终目标。
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