在当今数字化时代，金融风险控制面临着前所未有的挑战和机遇。作为金融科技领域的先行者之一，中原消金正积极探索如何利用AI大模型来强化金融风控能力，以期走出风险四伏的“黑暗森林”。本文将通过对中原消金首席风险官周晨卉的采访，来详细介绍企业在金融风控领域的经验。
智能风控为金融领域带来新机遇的同时，也必然伴随着一定的风险和挑战。毕竟，机遇与挑战往往并存。智能风控技术的引入，虽然能够提升风险识别的准确性和效率，但也可能带来新的问题。周晨卉认为，随着金融科技发展，智能风控对于模型研发和数据使用的影响是深远的，模型变量将会被运用得越来越复杂，这将带来两个挑战：一是，模型的可解释性变弱，对于客户的甄别可能会“过拟合”，模型的泛化能力存在不确定性。二是，大数据的应用意味着对于系统的性能提出了更高的要求，数据的快速增长对系统的数据存储和处理能力带来了更大的压力。
如果将智能风控比作金融行业的“核心引擎”，那么风控模型无疑就是这个引擎的“灵魂所在”。近年来，随着技术的迅猛发展，风控模型展现出一些鲜明的特点。
首先，风控模型的算法日益前沿化。过去，传统的风控模型主要注重可解释性和稳定性。然而随着信贷业务逐渐普及并服务于更广泛的客户群体，就需要更高效的算法来整合信息和细分客户群体。其次，模型中对数据的利用也在不断深化。为了充分挖掘和发挥数据的潜在价值，使用的变量数量及其复杂性都在显著增加。这就要求我们提升对风控变量管理的水平和能力。最后，模型的应用场景也愈发广泛。除了传统的贷前、贷中、贷后等风险识别环节，模型现在还广泛应用于客户服务、电信诈骗防范、消费者权益保护等多个场景。这种变化使企业需要更多地从经营的角度来审视和评估模型所带来的效益。
智能风控拥有极强的行业应用性。在风控模型之外，如何从产品设计上解决风险管理的痛点？业内有哪些经验可以参考？周晨卉认为，这两年，中原消金设计并建立了离线+实时的双链路交易体系。在客户授信以后，会定期对所有存量客户离线做资质变化评估，同时客户再次发起借款时也会做实时的客户信用评价。双链路交易评估的模式提升了风险管理偏好和客户经营理念的一致性。此外，在贷中管理环节我们落地了多场景的额度管理体系。中原消金做了相应的产品设计，客户可以主动发起提额申请，风控系统将根据客户资质适配到多类增信场景，根据客户提交资料的不同来做差异化授信额度的提升。
通过中原消金首席风险官周晨卉的介绍，不难看出中原消金AI大模型在金融风控领域具有显著的成效，不仅有利于提升风险识别的准确性和效率，还可以企业带来更大的竞争优势。这一成功实践充分证明了AI大模型在金融风控中的巨大潜力，也为整个金融行业提供了宝贵的经验和启示。
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