隨著國家對金融安全和風險防控的重視程度提升至新的戰略層面,以及數字經濟的深入發展,加強金融風險預警、防控和處置能力,已經成為推動金融業高質量發展、保障國家金融穩定的關鍵所在。面對日益復雜、隱蔽、快速變化的風險形態,傳統的企業風控模式正遭遇維度單一、人工判斷標準分散、處置響應周期過長、對外部風險感知滯后等多重挑戰。在快速變化的數字金融環境中,如何構建一道智能、精確、高效的防線,是整個行業迫切需要解決的核心問題。
在此背景下,中國電信翼支付充分發揮運營商獨有的數據要素優勢,依托中國電信自研“星辰大模型”技術底座和“息壤”智能云能力體系,升級RiskX2.0智能風控體系,在行業內率先落地“以智能體為核心、大小模型協同、人工+智能體輔助增強”的風控運營新模式,該體系圍繞三大核心維度構建智能風控新范式:RiskX2.0智能風控體系深度融合多源數據與業務MCP工具,構建出具備自主學習與決策演進能力的風控中樞;RiskGraph則借助大語言模型的深度語義解析,完成對復雜風險鏈條的全局穿透和溯源分析;RiskMNM進一步融合視覺智能與語義理解,增強對證照篡改等多模態風險的精準辨識。上述核心模塊協同聯動,共同構建了RiskX2.0智能風控體系,顯著提升了風控運營的效率、精準度與自適應能力,為金融風控領域注入了嶄新活力。
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智能體決策中樞實現風控思維的自主進化與效率躍升
RiskAgent智能體決策中樞通過引入在線強化學習與記憶管理等機制,實現了智能體在復雜風控場景下的持續認知更新與主動策略優化。在實際應用中,RiskX2.0體系已累計上線百余種風控模型,并借助RiskAgent實現了風險的自動挖掘與閉環處置,使風險交易預警分析效率提升30%,初步具備了風控專家的深度風險思維能力。
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穿透復雜風險鏈條,精準攔截超30萬欺詐案件
RiskGraph依托中國電信翼支付自主研發的國產化千億級圖計算平臺,創新設計了圖大語言模型,并研發了配套的后訓練算法與圖壓縮算法,實現了海量圖數據的高性能分析與可視化。該系統已在穿透式監管、信貸風控、反作弊等多個核心場景中落地,上線在線圖模型超過30個,累計識別并攔截欺詐案件超30萬起。
多模態RiskMNM,構建億級審核的視覺安全防線
RiskMNM通過采用層次化可驗證獎勵的強化學習策略進行訓練,顯著提升了多模態語義理解能力。其視覺模塊已具備161類風險視覺標簽的識別能力,能夠精準檢測身份證合成篡改、業務頁面篡改等風險行為。截至目前,累計完成超億次審核認證,識別并處置可疑用戶超百萬,為業務構建了堅實的視覺安全防線。
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目前,在中國電信翼支付的支付風控場景中,RiskX 2.0風控體系已實現對風險交易預警分析提效30%,該體系已覆蓋中國電信翼支付支付及電商行業解決方案全流程,針對涉賭、欺詐、盜卡、洗錢等多種風險場景,面向支付全場景中的每日數百萬交易和數千萬用戶操作,提供7X24實時風控保障,可有效應對多種風險場景,總體資損率達到行業領先水平,每日挽回潛在資損數百萬元,且100%完成國產化改造實現自主可控。此外,該成果通過了信通院增強級聯合風控能力認證、人行金融科技創新監管工具認證等權威認證,具備業界一流水平。榮獲中國電信集團科技進步獎二等獎等行業榮譽,相關技術研究的核心成果發表CCF A類會議論文4篇、頂刊TPAMI一篇、一區期刊一篇,收獲業界、學界雙重認可,為金融風控領域的技術創新與實踐應用提供了重要參考依據。
未來,中國電信翼支付將持續深耕風控智能體的研發,重點聚焦智能體后訓練與自進化等核心方向,進一步釋放運營商數據要素價值,推動金融風控領域從傳統模式向數字化、智能化轉型,為行業注入全新動力,共筑更安全、高效、智能的金融風控新生態。
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