聚焦2025年,人工智能領域或將迎來新的變化與發展機遇,但由數據驅動的人工智能產品和應用場景逐漸增多,相應的數據隱私、數據安全、數據合規等關鍵事項亟待提上日程。同時,隨著全球數字化進程加快,人工智能技術出海前景廣闊,但各個國家和地區的監管合規要求存在一定差異。

針對金融風險未來的新趨勢、新變化,《中國金融家》記者邀請到了同盾科技創始人、黨委書記、董事長蔣韜展開討論,并聚焦同盾科技在數智賦能風險防控方面成功案例與豐富經驗,為大家帶來深入分享。

蔣韜提到:作為深耕智能風控領域的前沿科技企業,同盾科技認為未來金融風險防控將圍繞三大核心方向演進:

技術驅動的全流程智能化風控

人工智能與大模型技術的深度融合將重構風控范式。例如基于多模態數據分析的信用評估模型,可以結合AI進一步提升智能化水平,及時洞察異常用戶行為和潛在風險,實現新型欺詐手段的實時識別與精準攔截,顯著提升金融機構的反欺詐與合規審核效率。

監管合規與技術創新動態適配

隨著監管政策趨嚴,個人信息保護、數據安全、機構合規性等要求不斷提升,促使行業進一步加強風控體系的構建與完善。技術創新理應與政策監管要求靈活適配,包括利用DeepSeek等新興大模型,自動解析監管規則并預判潛在風險,實現從“事后合規”向“事前預防”轉型。

構建生態級風險聯防聯控體系

金融風險的跨界傳導特性將催生跨行業數據協同與風控標準統一的需求,推動行業從單一場景防御向生態級聯防聯控演進。企業可以通過聯邦學習、隱私計算等技術構建跨行業數據協同機制,在保護隱私安全的前提下形成“數據共享-風險共治-價值共生”的生態防御網絡。

這三大趨勢的本質是技術、監管與生態的協同發展,企業需以技術創新為錨點,在動態平衡中構建兼具敏捷性與魯棒性的新一代智能風控體系。

同盾圍繞決策智能主線,構建了一套覆蓋數據管理、智能化決策、運營優化全領域的智能化系統,結合數據治理、隱私計算等技術的應用,建設統一的多維度、跨行業、跨場景的數據體系;再通過機器學習、決策引擎、知識圖譜等技術的組合應用,構建多業務、多場景的規則、策略及AI模型,實現營銷、反欺詐、信貸風控等各業務鏈條的智能化決策體系;在此基礎上,通過量化分析、策略效果診斷、策略優化調整等,全鏈路優化決策閉環,從而不斷迭代提升金融機構的業務決策能力,助力金融機構賦能業務,降本增效。

此前,同盾與某銀行達成深度合作,通過整合行內多套決策引擎系統能力,搭建起了支撐交易風險管理、申請、評級、內控、營銷等多個領域的基礎決策能力平臺。該平臺就根據銀行技術規范和要求進行了全面開發與改造,實現決策引擎和特征計算的“毫秒級”響應:實時特征支持隨時配置、加工、使用,平均響應時間為3.5毫秒;支撐日均億級交易的實時決策,平均決策時間為11毫秒,而50毫秒內決策成功率高達99.99%;此外,平臺內部配置了30多種規則模版、50多種運算函數,幫助銀行側高效完成策略部署。

展望未來,同盾科技將助力金融機構結合自身業務特點及市場需求,不斷強化科技創新和數據能力建設,持續推動金融產品和服務模式的創新,在保障數據安全和隱私的前提下,充分激活數據要素潛能,提升金融服務質效。