同盾科技董纪伟：因智生策 AI驱动风险决策智能新范式lg...

随着中国经济的持续升级和全球科技趋势的不断演进，发展新质生产力正在成为中国企业又一次开启新发展阶段的关键词。而在人工智能大模型技术蓬勃发展的当下，以数据为燃料、AI为引擎的决策智能，正逐渐演变成为下一阶段的发展趋势，推动生产要素向智能化跃迁。

2月28日，由经济观察报主办的"周期新变量 科技新格局”2024数字创新峰会于线上召开。此次峰会汇聚了来自产学研领域的顶尖智库、权威机构和领军企业，从不同维度为企业发展新质生产力提供政策解读、前瞻洞察与实践案例。同盾科技副总裁、数字金融部总经理董纪伟受邀参会，并发表了题为《因智生策 AI驱动风险决策智能新范式》的主题演讲。

董纪伟认为，数字化转型的核心在于利用数字资产有效驱动业务模式创新。他强调，企业首先要打破数据壁垒，通过中台化业务与数据的能力，使数据价值得到充分发挥；其次，要利用好智能化技术手段，精准分析客户需求及偏好，从而更好适配不同业务场景，为客户提供高效、智能的服务；最后，还需要加强数字化合作与生态建设，以期能够在特定场景中提供多元化服务，全面提升客户体验。

基于上述理念，同盾科技围绕决策智能主线，以自主原创的“基于隐私计算的共享智能平台-智邦”和“基于人工智能的决策智能平台-智策”两大平台为基础，打造了一整套基于知识洞察的决策体系，能够对获客、风控、运营、贷后等不同环节进行全方位赋能，成功打通数字金融生态。

一方面，同盾采用国际领先的“知识联邦”理论框架，致力于实现“数据可用不可见”和“知识共创可共享”。在确保数据和隐私安全的基础上，有效解决数据资产梳理及数据价值深度挖掘等问题，为打破数据孤岛，实现数据跨域共享提供了强有力的技术支撑。另一方面，同盾依托天策-决策引擎、极溯-指标平台、云图-知识图谱、明模-模型平台、方升-智能运营平台等核心软件产品和信息生态，构建起风险决策智能通用平台能力，实现对各业务环节的智能分析决策，帮助客户有效提升风险管理能力，优化决策效率，加速释放数据要素生产价值。

董纪伟介绍，当前，风险防控正从高度依赖专家经验与历史数据的“策略对抗”，转向基于人工智能、大模型开展动态风控管理的“模型对抗”。然而，在人工智能技术研发与应用过程中，行业普遍面临着风控迭代速度缓慢、海量数据处理繁杂、定制化风控建模难等痛点，制约金融机构向“模型对抗”风控体系迈进。因此，智能化、高效能仍是未来风控能力提升的关键词。

为充分应对这些挑战，同盾科技搭建了专注于金融信贷与反欺诈场景的金融风控大模型，并凭借其在人工智能及大模型领域积累的深厚底蕴，高效完成了DeepSeek大模型的引入和集成。在AI技术驱动下，同盾金融风控大模型的感知和决策能力得到大幅提升，能够实现更加主动、实时的风险决策，为企业提供从案件发现、策略生成、一键模型对接部署到风控知识沉淀和反哺的全链路保护，并开发了法规解析、策略挖掘、智能决策和情报感知四大AI能力单元：

1、法规解析：作为智能监管政策助手，同盾金融风控大模型具备监管文件识别、监管内容解析、防控措施制定三大核心能力，能够为企业提供一站式合规管理解决方案。同时，依托DeepSeek R1强大的持续学习能力和“记忆遗忘”机制，模型能够在稳固已有知识体系的基础上，高效动态吸收新数据，实时整合政策文件、行业数据最新重要信息，大幅提升模型对多元化业务需求的适配能力，助力企业在成本可控的前提下从源头规避合规风险，从容应对监管挑战。

2、策略挖掘：作为构建风控模型的咨询助手，具备领域内首个支持生成结构化风控规则的基础模型，并覆盖百万级欺诈特征和交易、信贷、账户、商户、营销、数币六大金融业务场景，能够为企业提供全方位支持。此外，通过提问特点、业务场景、风险类型、欺诈特征等关键要素，同盾金融风控大模型可以为企业量身定制更安全、高效、国产化的风控数智化解决方案，进一步提升不同场景中风控策略及模型的智能化构建能力，助力企业在风险防控战中抢占先机，推动业务安全稳健发展。

3、智能决策：作为智能决策工具智能体，同盾金融风控大模型深度融合DeepSeek，依托独特的策略知识智库、预警归因分析及决策量化调优能力，为企业提供更加主动、实时、精准的风险决策服务。

首先，同盾AI智能客服支持全天候实时服务和秒级响应，可以根据企业输入问题，对复杂的风控策略语言进行自动识别和精准提炼，通过提供一键转译、模型自动化、快速部署的全链路解决方案，帮助企业机构克服规则模型不会配、配得慢、配不准的难题，为其实现智能化风控决策提供强有力的支持。

其次，该大模型覆盖从策略识别到最终迭代上线的全流程，可以有效整合关联、风险事件等各类知识，为企业提供更具针对性的一对一决策服务，护航企业风险决策智能化和透明化。同时，依托先进的模型自动化编译能力，能够最大力度地降低人工干预，避免人为失误的同时有效提升工作效率，节约资金和人力成本。

此外，同盾基于DeepSeek大模型实现了从风险等级的动态量化到风险态势的自动收敛，可以依托业务量、决策效果、客户表现等监控预警组件和大模型强大的生成、推理能力，提供更为简洁、高效、智能的预警信号归因分析及报告行动建议优化，帮助金融机构及时调整产品及风控策略，规避突发行业性风险。

4、情报感知：作为风险情报助手，同盾金融风控大模型通过尖端的人工智能算法，可以实时搜索、筛选和整理海量情报信息，整合多种数据情报源，包括全球范围的暗网、灰产论坛、恶意社交网络等。同时，模型能够深度挖掘新型诈骗趋势、洗钱手法、虚假交易等黑产模式，深度识别潜在威胁行为，并支持文本、图片、视频等多模态情报智能检索，精准匹配研究报告及定制化解决方案，为业务安全发展保驾护航。

基于上述核心能力，同盾风控大模型可为行业客户提供复杂场景高效分析能力，高效率挖掘风控策略，及时感知潜在的金融风险态势，主动学习新的风险特征，并为决策者提供精准的智能决策支持。与此同时，通过高效结合DeepSeek R1在多模态数据融合、自然语言处理、数据驱动决策、策略模型调优等方面的卓越优势，同盾金融风控大模型能够实现在风险监控、反欺诈、信用评估、市场趋势预测等多个关键环节的智能化升级，全面赋能企业风险治理能力提升。

董纪伟表示，作为中国领先的人工智能科技企业，同盾将紧跟大数据、云计算等前沿技术发展，致力于通过AI及全球智能网络赋能各行业，为其提供新一代领先的可信决策智能解决方案。同时，同盾也将持续加深与上下游生态伙伴的合作，共同推动数字经济和产业经济的深度融合，为社会经济发展提供源源不断的科技动力。