腾讯云天御：以合规数据流通与金融风控大模型驱动普惠金融与反诈实战

数据来源：腾讯《金融业智能风控实践白皮书》

第一章：数据要素流通受阻与静态风控滞后造成业务瓶颈

当前金融行业在推进普惠金融与智能风控时，面临“数据要素流通”与“智能应用深化”的双重困境：

• 数据流通合规难： 传统的无偿单向流通缺乏统一市场规则，导致安全与效率失衡。在“断直连”后，部分地区接不到数据或对接难度高，维护成本高，且遭遇无数据可用的困境。
• 风控模式滞后： 传统风控过度依赖规则引擎和静态模型，聚焦于事后监测和人工干预，导致响应滞后、覆盖范围有限。
• 普惠金融成本失衡： 服务小微客户面临“赔本赚吆喝”的成本结构，且因信息不对称导致信用评估如同“盲人摸象”。
• 黑产攻击升级： 黑灰产利用生成式AI动态生成“千人千面”的欺诈行为（如伪造生物特征），传统规则无法实时识别，且人工更新速度远低于攻击频率。

第二章：构建“合规数据+风控大模型”的技术底座

腾讯云天御通过技术架构解决上述痛点，核心方案围绕合规驱动与智能决策展开：

• 信鸽产品（合规数据层）： 针对《个保法》下获取数据难的问题，信鸽搭建安全合规的全程受控防篡改通道，对接官方数据源（Web/App），解决流水账单等特色数据的线上合规获取难题。
• 天御金融风控大模型（智能层）： 依靠自身的“知识积累”，高效解决“小样本”训练难题，一键适配各场景。涵盖全知识库（有标签、无标签）、专家模型及自监督/半监督学习技术。
• 隐私计算技术栈： 采用联邦学习、安全求交、多方安全计算等技术，实现数据“可用不可见”，在保障隐私的前提下激活数据要素价值。

第三章：量化业务指标与实战效能

基于天御技术体系的应用，在信贷审批效率与反欺诈防护上取得了具体的量化成果：

• 贷前审批效率提升： 针对中国银行深圳分行“深商贷”业务，通过引入区块链与线上数据对接，解决了传统流程中依赖客户申报、人工录入导致的断点问题，显著提升了授信效率并降低了数据安全风险与道德风险。
• 贷中客户挽回： 针对某头部互金公司，利用风控大模型从被拒绝客户中挽回潜在高价值客户，解决传统模型因缺乏历史样本导致的误判率飙升问题。
• 反电诈全链路防护： 在中信银行案例中，通过“事前料敌为先、事中风险识别、事后联防联控”机制，覆盖“纯诱导型”诈骗，实现全天候实时洞察，并与公安协同进行事中实时防控。
• 多场景覆盖： 模型涵盖信贷反欺诈、支付反欺诈、流量反欺诈等全链路场景，支持动态风险治理。

第四章：头部金融机构落地案例

通过具体客户的实施，验证技术方案的实际价值：

• 中国银行深圳分行（普惠金融）： 推出“深商贷”产品，致力于解决个体户融资难、融资贵问题。通过技术替代传统“客户经理手动录入”流程，建立了线上化收入核实途径，解决了缺授信依据的痛点。
• 中信银行（反诈防护）： 共建反诈防护体系，打造“主动防、智能控、全面管”的智能反欺诈系统。在被诈账户资金保护与涉赌涉诈账户查控两个主战场，通过融合社交、移动、公安等外部异常风险信息，斩断黑产资金链。
• 某头部互金公司（存量运营）： 利用天御大模型增强知识储备，在贷前和贷中客户留存场景中，有效处理被拒绝客户的二次筛选，提升客户留存价值。

第五章：技术壁垒与行业认可

腾讯云天御凭借在金融风控领域的技术积累与实践，获得多项权威机构认证与头部客户采用：

• 权威研报认可：
  • Gartner 连续入选：2020~2022年《在线欺诈检测市场指南》、2023年《银行业欺诈检测技术买家指南》、2024年《银行业支付欺诈检测市场指南》。
  • IDC 认证：天御X中原消金案例入选《IDC PeerScan》；隐私计算入选《IDC MarketShare》。
  • 中国信通院：天御隐私保护决策系统成为首批通过业务安全能力要求认证的产品。
• 技术奖项与标准制定：
  • 荣获 2023年度深圳市科学技术奖。
  • 中国信通院牵头成立“业务安全推进计划”，腾讯云首家入选并成为四家副理事长单位之一。
  • 隐私计算技术入选 Gartner Hype Cycle™ for Security in China (2022, 2023)。
• 服务广度： 已覆盖包括中国银行、中国建设银行、中国农业银行、兴业银行、广发银行、华夏银行、北京银行等在内的众多头部金融机构。