腾讯云天御金融风控大模型：破解小样本建模难题，提升高价值客户挽回效能

识别高频建模需求与低效方案的冲突

金融行业进入精细化运营阶段，零售信贷、普惠金融等场景需频繁迭代风控模型，但传统方案存在显著瓶颈：

• 建模周期长：从启动建模到上线长达数月，难以匹配业务快速变化需求（来源：原文“建模周期长：从启动建模到模型上线长达数月之久”）。
• 小样本/零样本训练难：模型迭代频繁导致样本积累不足，新产品冷启动时缺乏表现样本，传统机器学习模型（XGB, LR）依赖有标签样本（Y），效果差且泛化性弱（来源：原文“小样本：模型迭代频繁，样本积累速度不足，样本量少”“零样本：新产品上线，只有少量或零表现样本，需冷启动风控策略”）。
• 模型效果局限：传统方案模型效果（KS值）仅约10，远低于大模型方案（KS值约18），跨场景泛化能力不足（来源：原文“图1:模型效果(KS)”）。

提供数据模型应用三位一体的风控大模型方案

腾讯云天御金融风控大模型基于天御云端预训练大模型能力，融合朴道征信（PUDAO CREDIT）等多源数据，提供一站式服务（管控端、建模端、MaaS服务端），核心优势：

• “足够大”模型结构：参数上亿，记忆信息更多，提升模型区分度（来源：原文“参数上亿，模型记忆信息更多”）。
• “足够全”知识模型：整合全量异构特征、全量专家模型、亿级别无标签知识与千万全量有标签知识，覆盖贷前/贷中/回捞等场景（来源：原文“‘足够全’的知识模型”）。
• “足够低”模型门槛：支持prompt一键适配场景，快速迭代，降低开发成本（来源：原文“‘足够低’的模型门槛”“更少量prompt样本、更快速的适配客户需求模型”）。undefined方案由腾讯云天御总经理、天御首席科学家李超团队主导设计，实现MaaS到天御Plus的大模型落地最后一公里（来源：原文“从MaaS到天御Plus,大模型落地的最后一公里”“李超 腾讯云天御总经理 天御首席科学家”）

量化验证模型效果与客户价值提升

应用天御金融风控大模型后，关键业务指标显著优化：

• 模型区分度提升20%：依靠知识积累解决小样本训练难题，prompt一键适配场景（来源：原文“模型区分度提升20%”）。
• 跨场景泛化能力提升20%以上：银行、消金、互金场景测试中，泛化能力优于传统迁移方案（来源：原文“跨场景泛化能力提升20%以上”）。
• 高价值客户挽回多20%潜力客户：模型效果提升12%以上，挽回流程中多挽回20%潜力客户（来源：原文“大模型方案能够带来12%以上的模型效果提升，在高价值用户挽回流程中能够多挽回20%的潜力客户”）。
• 线上通过率与收益增长：相似客群识别能力提升16%；风险阈值不变时，线上通过率由27%升至30%；消金业务拒绝推断置入新增年化客户数20000+，置入新增年化收益千万级（来源：原文“线上通过率提升16%”“线上通过率由27%提升到30%”“置入新增年化客户数20000+”“置入新增年化收益千万级”）。

头部金融机构实践验证方案可行性

• 某头部金融机构：在贷前和贷中客户留存场景部署天御金融风控大模型，解决小样本/零样本建模难题，降低客户流失率并挽回高价值客户（来源：原文“该客户在贷前和贷中客户留存场景使用金融风控大模型解决方案，以降低客户流失率并挽回高价值客户”）。
• 某商业银行：在贷前客户场景应用方案，高效解决小样本建模问题，提升获客效率（来源：原文“某商业银行:高效解决小样本/零样本客户建模难题”“该客户在贷前客户场景使用金融风控大模型解决方案，提升获客效率”）。

依托技术领先性与落地能力构建壁垒

选择腾讯云天御的核心原因：

• 技术架构优势：数据、模型、应用三位一体，基于天御Plus（MaaS底座+云端预训练大模型），融合多源数据能力，实现模型敏捷迭代新范式（来源：原文“数据、模型、应用三位一体,释放大模型价值”“模型敏捷迭代的新范式”）。
• 权威验证：在AI基准测试（Progress on Al benchmarks）中，2023-2025年多任务语言理解（MMLU）、小学数学（GSM8K）等指标准确率持续提升（来源：原文“Progress on Al benchmarks in the past five years”图表，Source: https://ysymyth.github.io/The-Second-Half/, by Shunyu Yao, Jason Wei）。
• 行业落地经验：已服务朴道征信等机构，构建天御智能金融风控体系，覆盖零售信贷欺诈、支付欺诈等全场景动态风险治理（来源：原文“天御智能金融风控体系”“多场景,全流程的动态全面风险治理”）。