在人工智能大模型蓬勃发展的当下,DeepSeek以卓越的技术性能和创新理念崭露头角,成为行业焦点。同盾科技凭借其在金融风控领域的深厚积累,率先接入DeepSeek,成功打造起行业首个支持实际落地的风控AI助手,为智能风控领域注入创新动力。
对此,《中国金融家》记者采访到同盾科技创始人、董事长蒋韬,深入了解合作背后的故事、升级后的新场景新应用,以及同盾创新迭代速度如此快的根源。
蒋韬在采访中表示:同盾自主研发的金融风控大模型专注于金融信贷与反欺诈场景,构筑了智能数据基座、模型引擎及AI能力中心三大核心支撑体系。DeepSeek发布后,同盾就凭借自身在人工智能及大模型领域积累的深厚底蕴,在极短的时间内,高效完成了引入DeepSeek的技术评估、架构设计、模型部署、数据融合及系统测试等一系列复杂且关键的工作,成功打造行业首个支持实际落地的风控AI助手。
目前,同盾金融风控大模型已实现策略挖掘、智能决策、情报感知、法规解析四大AI能力单元的集成开发,能够为行业客户提供复杂场景下的高效分析能力,快速精准挖掘风控策略,及时洞察潜在的金融风险态势,并主动学习新的风险特征,为金融机构提供更加智能、高效、精准的决策支持,为业务发展保驾护航。
蒋韬指出,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具备独特优势。
一方面,可以利用大模型实现多模态知识抽取,从多源、多模态的富文本数据中提取客户、关联、风险事件等各类知识,更加高效地消除信息差,增加内部决策的智能性和透明化;另一方面,可以将大模型用于信用评估、欺诈检测等领域,引入大模型的语义识别及分析能力进行趋势研判和特征寻优,提供更高效、智能的风险识别与归因分析,实现从风险等级的动态量化到风险态势的自动收敛。同时,利用大模型、知识图谱、时间序列等技术,可以实现新型欺诈模式和欺诈手段的自动学习,并将其纳入风控策略,从而提高风险识别的及时性和准确性。此外,在AI智能客服的设置上,可以利用深度问答与反馈,进一步生成反欺诈指标及规则,自动进行针对性的策略部署建议。
因此引入DeepSeek后,同盾金融风控大模型的感知和决策能力得到了较大幅度的提升,能够实现风险决策更加主动和实时。从感知能力提升来看,涵盖了多模态数据集成、特征向量化、特征标签生成;在决策能力提升方面,包括策略知识智库、预警归因分析、决策量化推荐,并最终形成了从风险态势感知到实时风险控制,再到风险量化调优的闭环。这些能力的提升,不仅有助于提高金融机构的风险管理效率,也为其智能化决策提供了更加可靠的保障。
同盾科技能够保持快速创新迭代的能力,蒋韬认为可以归结为两大核心支撑:深厚的行业积累与领先技术优势,以及与时俱进、追求卓越的科技创新驱动力。
首先,离不开同盾在智能风控领域深耕十余年积累的深厚经验,在这个过程中,同盾凭借自主研发、国际领先的核心技术优势,构筑起了决策智能领域的技术壁垒。在“AI+隐私计算”的双轮驱动下,同盾聚焦金融风险、安全风险、政府治理风险三大场景,致力于帮助客户有效防范风险、提升决策效率。此外,通过为全球逾万家客户提供领先且独具特色的决策智能解决方案,同盾沉淀了跨地域、泛行业的场景认知能力,在多元化、复杂的市场环境中也能保持敏捷响应,为客户量身定制更加安全、高效、智能的风控数智化解决方案。
其次,完善的技术研发机制和人才储备是同盾保持创新活力的重要引擎。通过高强度的研发投入与顶尖人才引进机制,同盾能够不断强化自身核心技术攻关能力。例如,同盾率先集成DeepSeek大模型,通过将前沿技术融入风控决策架构,不断探索和拓展技术边界。同时,同盾在金融风控市场占有率远80%,已全面覆盖六大国有银行、十二大股份制银行,并广泛服务于保险、电商等行业客户,能够实时洞察前沿市场动态,结合行业特点提供不断优化的场景化决策智能产品和服务,并依托“场景驱动-数据验证-技术突破”的良性创新循环,为筑牢风控安全“防火墙”提供强有力的技术支撑。
同盾金融风控大模型与DeepSeek的深度协同,实现了金融风控从技术融合到场景落地的关键一步。未来,随着大模型技术与金融场景的进一步交融,同盾科技将继续依托全球化服务经验与身后技术储备,推动行业向更智能、更安全的方向稳健迈进。