凌晨三點，某銀行的智能風控決策系統突然發來一連串告警：多個長期不活躍賬戶在短時間內登錄，通過不同城市的IP發起多筆小額轉賬，最終資金都指向了同一個收款方。

這不是電影情節，而是一場精心策劃的“洗錢”風暴正在上演！

如果金融機構使用的是傳統的智能風控決策系統，接下來的劇情會如此上演：

系統根據風控人員預設的“單日轉賬超額”、“異地登錄”等規則，對風險交易進行攔截，并向風控人員發出告警。值班風控人員收到告警后，對交易進行人工審核，將付款賬戶、收款賬戶標為可疑賬戶，再撰寫一份案件報告。風控部門隨后會全面評估涉事賬戶，確認是否將其拉入黑名單，同時排查賬戶的交易記錄，力圖挖出整條資金鏈……

這些功能的實現，通常依賴于風控人員事前配置的專家規則和場景化的AI模型，以及事后的人工審核與模型調優。無論是交易監控、案件處置，還是模型迭代、撰寫報告……智能風控體系的運營都需要大量人工。

芯盾時代作為領先的零信任業務安全產品方案提供商，在金融行業智能風控領域占據領先地位，率先將AI技術應用于金融反欺詐實戰，在AI技術研發與應用上積累了豐富經驗。

當芯盾時代智能風控決策系統（IRD）接入AI大模型后，將會發生哪些神奇而實用的變化？

風控策略推薦與優化：策略配置更加簡單

風控策略的配置與優化是金融機構風控體系的核心工作，對風控人員的經驗與技術要求很高。AI大模型的加入，能夠讓風控人員更高效、便捷地完成這項工作。

芯盾時代基于RAG（檢索增強生成）構建企業知識庫，將多年積累的技術文檔、行業最佳實踐以及產品內置的5000+專家規則庫進行高效融合。有了它，風控人員在配置和優化風控策略時就有了得力助手。

智能推薦模版，縮短部署周期：在業務冷啟動階段，風控人員只需輸入業務場景（如線上開戶、大額轉賬），AI大模型即可自動匹配并推薦高相關性的預置規則模板與參數配置，幫助風控人員縮短部署周期。

智能輔助調優，快速迭代策略：在策略調優環節，AI大模型能夠分析歷史案件數據和風控事件，主動生成場景化的規則優化建議（例如調整設備指紋權重或地理位置校驗邏輯），幫助非技術背景的業務人員也能快速、準確地完成策略迭代。

一鍵生成案件報告：讓風控人員免于“案牘勞形”

每次處置風險事件之后，風控人員都需要撰寫案件報告、統計風險數據，在總結案件經驗、沉淀風控數據的同時，滿足監管合規要求。

借助AI大模型強大的語義理解和文字生成能力，風控人員能夠一鍵生成統一格式的案件處置報告和各種風險數據報表，從而減少重復性的工作。金融機構也能打造“專家規則+場景化AI小模型+AI大模型”的自動化風控處置流程，讓風控系統的運轉更高效、更智能：

專家規則高效識別風險交易：產品內置的5000+專家規則，能夠自動識別、評估、處置各種風險交易，覆蓋20+種業務渠道，50+種動賬/非動賬類交易類型和10+種欺詐風險類別。

AI小模型專注特定場景：場景化的AI模型針對特定業務場景（如轉賬、信貸申請等）進行建模，深度學習風控數據，總結風險特征，挖掘新的欺詐模式、欺詐團伙。

AI大模型自動生成報表：AI大模型在事后的處置環節，自動化完成報告生成、數據統計，減輕風控人員的工作量，提升系統運行效率。

智能問答助手：讓風控響應快人一步

風控人員在使用系統時、案件處置中總會遇到各種各樣的問題，如某個功能如何使用、某個賬戶處于何種狀態、某個時間段內攔截了多少涉詐交易。這些問題如果都需要風控人員手動查詢，必然會影響其工作效率。

芯盾時代在IRD中添加了由AI大模型驅動的“智能問答助手”，支持以自然語言進行交互式運維，結合企業風控知識庫、運維文檔與歷史工單，為風控人員提供從操作指南、狀態查詢與處置、風險預警與決策輔助的智能問答服務。

系統操作指南：當風控人員想要進行某一項操作卻不知道具體方法時，可以直接向智能問答助手提問。問答助手會結合上下文，基于技術文檔中的內容，生成針對性的回答，減少風控人員對IRD的學習和操作成本，降低對專業 IT 支持的依賴。

風險信息查詢與處置建議：風控人員可通過問答形式查詢規則運行狀態、案件處理進度或效能指標并獲取根因分析建議。例如，當風控人員發現過去24小時登錄失敗提醒增多，可向智能問答助手提問，問答助手會一站式完成信息查詢、根因分析，并提供處置建議，直接回答“過去24小時來自東南亞地區的登錄失敗請求激增，疑似有黑灰產團伙通過非法代理集中登錄，建議臨時提升該區域IP登錄時的認證強度”，幫助運營團隊快速響應。

智能日志分析：從海量日志中揪出詐騙團伙

在海量的交易和訪問日志中，隱藏著詐騙團伙的資金轉移鏈與新型詐騙手法的蛛絲馬跡。AI大模型強大的數據處理能力和推理能力，能夠幫助風控人員更高效的審查交易和訪問日志，深度挖掘隱蔽的資金轉移鏈條和潛在的風險模式。

識別分布式欺詐網絡：通過對用戶設備、IP地址、交易時間、行為序列等字段的橫向關聯分析，AI大模型能夠識別出看似孤立的賬戶背后實際由同一團伙操控的共性特征，并生成可視化的關聯圖譜，精準定位和打擊分布式欺詐網絡。

從被動響應到主動防御：IRD結合時序預測模型，能夠基于歷史攻擊數據和當前風險態勢，提前預警在特定渠道、特定時段可能發生的攻擊高峰。這使得風控策略可以從被動地響應攻擊，轉變為主動地提前布防，防患于未然。

芯盾時代IRD與AI大模型的深度融合，將幫助金融機構全面提升風控體系的智能化水平，讓風控體系高效運轉，解決傳統風控模式下人力不足、樣本斷層和模型迭代滯后等問題，推動風控體系從傳統的、被動的運營模式，轉向智能化、精細化運營，助力金融機構在合規前提下降本增效，為用戶資金安全筑牢“智能防線”。