作为新一轮科技革命和产业变革的核心引擎，以大模型为代表的人工智能技术正在为各行各业发展持续注入新动能。金融行业应用场景丰富，数字化基础好，成为大模型落地应用的最佳场景之一。将大模型注入金融服务全流程，贯穿业务运营全链条，是标志性举措，也是新的着力点。
AI赋能金融安全应用领域
信用评估
信用是金融的根本。过往的贷款审批存在审批效率低下、不够标准化和规范化的问题。应用机器学习以及知识图谱构建等人工智能技术，能够根据客户的资料信息对客户信用进行科学研判，从而对个体风险进行量化，使整体的信贷资产质量也有了量化指标。
互联网金融反欺诈
对金融机构而言，金融反欺诈存在于多种场景中，如网络支付、网络借贷、消费金融、网络营销以及手机银行欺诈等。在不同场景中，反欺诈往往面临多种不同的问题。以信贷欺诈风险为例，白户风险、黑户风险、恶意欺诈、身份冒用、以贷养贷、中介风险、传销风险等都需要金融机构一一核实，这使得金融机构陷入两难境地，冒进可能会导致资金的风险，不拓宽新用户则意味着市场份额的损失。一般而言，不管何种欺诈，归根到底，都是通过欺诈性申请实现的。
反欺诈策略的实质就是探讨数据挖掘等技术来预测欺诈的概率，从而为金融机构发现和拒绝欺诈性交易提供依据。现有的反欺诈模型通常是使用人工经验和设计规则对用户申请进行过滤，该方法不仅需要较大的人力投入，而且存在局限于个体经验的系统性风险，从而产生欺诈误判的可能。
AI技术的介入可以最大限度地解决此类问题：通过行为序列、生物探针、关系图谱，可以在网络支付情景中解决冒用他人信息支付的问题；通过人脸识别和文本语义分析、用户行为分析进行精准用户画像，可以解决网络借贷中的用户欺诈问题；通过机器学习中的监督学习可以对海量的用户行为特征、标签进行分类，预测用户的欺诈概率；通过无监督学习，可以对所有用户和所有操作行为进行各纬度数据和标签的聚类，找出与大多数用户和行为差异较大的用户和操作请求，并予以果断拦截，从而有效遏制金融欺诈行为的发生。
非法集资资金监测
随着越来越多的互联网公司和金融机构的兴起，非法集资日渐成为金融领域的主要风险。近年来，相关案件数量及涉案金额不断上升，严重危害人民的财产安全，影响金融稳定。因此，建立非法集资监测预警模型，提高对非法集资资金交易的监测预警能力，对有效防范金额风险的发生具有十分重要的现实意义。传统的非法集资交易监测，主要是根据客户身份识别、企业信用信息、经营范围、资金来源、企业规模、营收和负债情况等信息制定相应规则，实现监测预警。重点监测行为包括短期内资金分散转入、集中转出或返还收益的账户，与客户身份、财务状况和经营业务不相符的资金往来也会被视为可疑账户及非法交易等。具体监测规则覆盖了包括集资人开户、非法互联网金融、集资行为、非法返利行为、集中境外操作等非法集资过程中可能涉及的各个领域。
然而，规则预警方法也存在一定的弊端，如在有效识别非法集资的同时出现较多“误杀”的情况，在通过规则遴选出的可疑账户的识别数据里，存在大量正常账户因符合可疑账户的部分规则而被“误杀”的情况。这导致规则生成的筛查结果仍需大量的人力进行逐一鉴别。因此，需要在规则预警的基础上，
应用AI技术提高监测预警算法的精准度。通过搭建AI技术支撑的大数据算法平台，收集符合非法集资的账户和交易记录的量化特征数据，包括交易对象、交易金额、交易频率、交易方式等，经过数据清洗、数据集成、数据变换、数据规约等一系列预处理过程，把数据集合统一转换成可供分析的结构化数据，最后利用算法模型组合，包括RNN、逻辑回归、SVM、随机森林、lightGBM等方法，学习并拟合非法资金的内在特征，从而实现对监测算法精度的全面提升，降低数字化实时监控对人力的依赖，助力银行有效抗击非法金融行为。
作为金融科技咨询、产品、解决方案提供商，慧博云通广泛采用大数据、人工智能、物联网等数字技术，为金融客户提供多样化的金融产品和解决方案，助力金融业致胜数字经济时代。
面向未来，慧博云通将继续从系统性、体系性的AI布局出发，以金融场景为切入，持续加大研发投入，深化面向行业场景定制的智能营销、智能风控、智能服务、智慧管理和智能运营五大能力。同时以客户需求为抓手，强化上层应用能力，聚焦计算机视觉、自然语言处理&语音、数据决策智能等，打造全流程AI平台，为客户提供更好的服务体验，持续推动金融、能源及制造等重点行业领域智能化变革，共创共建人工智能新时代。
