文章摘要
【关 键 词】 智能风控、金融科技、AI攻击、风险识别、技术创新
随着AI技术的快速发展，金融领域正面临前所未有的挑战，尤其是在智能风控方面。AI攻击的成本几乎为零，同时伴随着生成式AI技术的发展，如AI换脸、AI换声等，使得欺诈手段更加多样化和隐蔽。在经济形势不佳的背景下，银行不良贷款率持续上升，亟需有效防范和识别风险的解决方案。
新希望金融科技公司AI中心总经理王小东在与InfoQ的对话中，深入探讨了智能风控领域面临的挑战及应对策略。他指出，当前金融科技领域在智能风控方面主要面临以下几方面的挑战：
1. 欺诈手段层出不穷，黑产攻击手段不断更新迭代，给快速识别新型欺诈带来挑战。
2. 团伙作案更加隐蔽，传统的风控手段已不再有效。
3. AI攻击的防范成为新的痛点，如换脸、换声等技术被用于欺诈。
4. 模型性能出现瓶颈，需要挖掘非结构化数据中的有效特征。
为应对这些挑战，王小东分享了团队在技术创新方面的实践经验。他们开发了多模态关系网络，通过背景图像、身份证背景、人脸、声纹、微表情等多种维度进行关联，更准确地识别团伙作案。同时，他们还开发了精细化风控大模型，能够拦截常见欺诈行为，并预测防范新型欺诈手段。
在项目推进和团队管理方面，王小东强调了以下几个关键点：
1. 学会为自己减负，利用AI和工具提高效率。
2. 接受新技术，保持好奇心，主动了解前沿技术的发展。
3. 培养全能型人才，掌握多方面的技能。
4. 与业务团队多沟通，了解一线银行的痛点和需求。
5. 鼓励试错，不断尝试和改进。
展望未来，王小东表示，他们将继续关注非生成式的大模型技术，发展AI Agent的能力，并利用大模型的语言理解能力增强人机对话的智能性。此外，他将在8月16-17日举办的上海FCon金融科技大会上分享”大模型下的多模态智能风控落地实践”主题演讲，深入探讨如何利用AI技术解决金融风控中的痛点问题。
总之，AI技术在金融风控领域的应用正不断深化，通过技术创新和团队协作，可以有效应对日益复杂的欺诈手段，提升金融风控的智能化水平。同时，大模型技术的发展也为金融风控带来了新的机遇和挑战，需要行业不断探索和实践。
原文和模型
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【原文作者】 AI前线
【摘要模型】 moonshot-v1-32k
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