破界·深耕：腾讯AI大模型技术落地实践

腾讯云天御金融风控大模型通过整合大语言模型和强化学习技术，旨在提升金融风控的效率和效果。大模型在金融业的应用主要体现在后台研管提升人效、服务交互更便捷以及展业运营更有力三个方面。

大模型可以有效解决传统风控模型在小样本场景下的建模难题，其优势在于模型结构“足够大”、知识“足够全”以及门槛“足够低”。通过全量异构特征和专家模型，结合Transformer自监督学习和PromptLearning技术，模型区分度提升20%。

天御智能金融风控体系采用数据、模型、应用三位一体的架构，涵盖事前、事中、事后全流程风险治理，支持多场景应用，如零售信贷欺诈管理、普惠金融风险管理等。体系利用隐私计算、联邦学习等技术保障数据安全，并通过天御Plus平台实现自动化回溯、建模和发布。

MaaS平台通过统一标准对接各数据源，将传统建模流程从1-2个月压缩至T+2，并提供多源大模型融合服务，促进行业合规稳健发展。天御Plus基于天御云端预训练大模型，在本地提供私有化服务，实现一站式风控解决方案。

研究案例显示，金融风控大模型帮助头部金融机构在高价值客户挽回场景中实现12%以上的模型效果提升，多挽回20%的潜力客户。某商业银行通过大模型高效解决小样本/零样本客户建模难题，跨场景泛化能力提升20%以上，识别能力提升16%。

核心观点：

• 大模型有效解决小样本训练难题，提升模型区分度。
• 数据、模型、应用三位一体，实现全流程风险治理。
• MaaS平台加速建模流程，天御Plus提供一站式服务。
• 研究案例验证大模型在客户挽回和跨场景应用中的显著效果。