.....................................36 58 同城风控平台演进...................................................................................... 59 度小满金融大数据风控模型实践........................................... 机器学习中的隐私保护................................................................................. 144 关系图谱在贝壳找房风控体系的应用与实践.............................................162 新一代联邦学习技术及应用实战........................... ..... 212 风控建模流程：以京东群体感知项目为例.................................................244 信贷业务风控策略简介................................................................................. 266 机器学习在信贷风控建模中的优势和挑战..

请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容 2025年02月22日 大鹏一日同风起，AI医疗启新篇 医疗AI专题报告（一）：制药篇 行业研究 · 专题报告 医药生物 证券研究报告 | 请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容 报告摘要 ◼ AI技术快速发展，医疗健康是AI技术最重要的应用领域。医疗健康产业正处于数字化转型与智能化升级的变革期，ARK Invest近期所发布的

中原银行实时风控体系建设实践 Construction practice of real-time risk control system of Zhongyuan bank 陈玉强 中原银行数据银行部 河南省唯一省级法人银行 贴心、专业、合作、共赢 服务战略、服务实体、服务企业、 服 务人民 • 蝉联六年《金融时报》 “年度十佳城市商业银行” ，相继荣获“铁马 十佳银行 ”、“最佳上市公司 挖掘边界客户，实现精准授信。 贷中风控 数据指标变化快，需要实现实时 化的再审核与放款。 贷后管理 贷后管理难度大，需要多种新技 术发现隐性风险，提高管控度。 操作风险 随着银行线上化能力的增强，操 作风险识别从预防人员不合规操 作转为线上流程漏洞和异常行为 识别等。 流动性风险 从线下的，面向审批的逐步转 向实时的智能决策。 银行数字化风控新挑战 授信 运营 实时化不 足 银行传统风控的痛点 数据流通受限 精准度不够 智能化 专家规则 + 机器学 习 平台化 实时化 全新的风控支撑体系建设思路 平台开放、架构融 合 高时效、高并发 建设 Flink 实时计算平台 ，首个应用上线； 商业决策系统已支撑 150+ 规则模型； 2020 Q2 应用 • 基于

技术已从销售助理、智能客户、核保核赔等多场 景赋能保险业务，预计随着数据与训练的积累，未来长期 AI 大模型有望向个 性化产品定价、核保核赔、风控减损等场景延伸，深度赋能全产业链。国内方 面，近年来，我国大型保险机构持续关注科技投入，AI 技术已广泛应用于前 端销售、定损理赔、风控减损等领域，但主要仍以理解式 AI 为主，生成式 AI 仍在探索中。AI 大模型可从产品研发、渠道营销、运营管理等各方位实现保 大模型的训练、推理和 部署的高效进行，且 AIGC 技术已有多场景落地，在 AI 大模型落地优势显著。 ❖ 众安在线：AIGC 探索较为积极，相关应用有望率先落地。众安保险长 期专注于科技能力建设，对内从风控+客户需求挖掘+承保理赔支持与降费等 方面赋能保险主业；对外，依托众安科技布局人工智能、大数据、云计算等前 沿技术，围绕三大标准化科技产品系列——业务增长系列、业务生产系列、业 务基建系列，以及 .................................................................................. 14 3.1.3 场景三：风控减损 ................................................................................................

53 54 “鑫智奖·第六届金融机构数智化转型优秀案例评选”单项奖综述 金融机构数智化转型解决方案选登 中信建投证券：基于 AI 大模型的多智能体技术在投顾领域的应用案例 财信人寿：意健险智控平台——基于行业大数据的反欺诈与降损决策系统 潍坊银行：洞悉脉络·精准溯源——信息系统血缘关系管理平台 大家保险集团：消保管理数字化平台 数智领航，金融技术架构的革新与飞跃——基础设施优秀案例奖概述 科技赋能，金融数智化管理的领航之路——科技管理优秀案例奖概述 智启新程，大模型引领金融数智化变革浪潮——大模型创新优秀案例奖概述 数智浪潮下，数据管理引领金融新航向——数据管理优秀案例奖概述 智控未来：数字风控引领金融行业安全新航向——数字风控优秀案例奖概述 数智化驱动运营模式深度变革——数字运营优秀案例奖概述 数智领航·营销焕新：金融行业数字营销优秀案例的变革实践——数字营销优秀案例奖概述 场景化服务与生态化 客户的厂房内，用以监控客户作为银行贷款押品的生产 设备的安全性和完整性；将量子直接通信设备信息接 收端放置于银行经营机构，用以接收客户厂房设备的 监控数据。在实际数据传输过程中，量子直接通信监 控系统由于受到机房工作环境和传输光纤信道特性变 化的影响，系统的实时通信信息传输速率波动范围为 10kbps±2kbps，该波动范围不影响量子直接通信系统 在应用场景下的数据传输实时性，满足实际应用的要求。

我们认为金融行业人工智能的应用价值大体可以分为三个层次： 降本增效，价值创造与决策赋能。在实际银行落地应用 中，可能包括： 1 ）降本增效：智能客服、信贷审批、合同质检； 2 ）价值创造： AI 编程、智能风控、智能营销等； 3 ） 决 策赋能： 深度分析和决策辅助。 n 从实际落地应用情况看， 大行发力更早， 中小银行正在快速追赶。如工商银行、建设银行、招商银行等大行布局更早， 邮 储 编程为软件开发带来的影 响 45 40 35 30 25 20 15 10 5 0 n 风控管理是银行业务经营的的核心任务之一， DeepSeek 拥有卓越的推理能力，能够助力银行显著提升风险识 别 的效率与准确性，快速剖析风险因素并生成详尽的分析报告，全面增强银行的风险管控能力。 n 重庆农村商业银行借助腾讯云大模型知识引擎的能力，率先在企业微信上线基于 DeepSeek 构建“数据 + 算法 + 算力 + 场景”四位一体的智能决策体系， 该体系已成功应用于信贷风控、反欺诈监测等 20 余个业务场景，尽调报告生成效率提升 40% ，欺诈风险标签准 确率提升 35% ，构建起覆盖贷前、贷中、贷后的全生命周期智能风控网络。 18 价值创造场景之二：智能风控 n 智能营销助手：依托知识图谱与大模型的协同合作，银行能够精准捕捉客户信息， 量身定制个性化营销策略，精准触

期望获得实时响应的智能化服务，而目前仅有不到 30%的金融机 构能通过现有系统实现这一目标。 在风险控制领域，传统规则引擎对复杂欺诈模式的识别准确率 普遍低于 60% ，而基于大模型的智能风控系统可将准确率提升至 85%以上。例如，某国有银行试点数据显示，通过大模型分析非结 构化数据（如客户行为日志、社交媒体信息），其反洗钱预警效率 提升了 40% ，误报率降低 25%。 智能化转型目标 服务效率 人工处理耗时，响应延迟超过 30 分钟 实现 90%以上业务的实时自动化 处理 风险识别 依赖静态规则，新型风险漏报率超 40% 动态建模覆盖 95%以上的复杂风 险场景 个性化能力 标准化产品推荐转化率不足 15% 基于客户画像的精准推荐转化率 提升至 35% 从技术实现角度看，银行业务智能化需要突破以下关键能力： - 多模态数据处理：整合文本、语音、图像等非结构化数据，例如 小时在线服务可用性达 99.99%。 业务赋能方面重点实现三大突破：一是智能客服场景的深度优 化，通过多轮对话系统处理 80%以上的常规业务咨询，人工坐席 转 接率降低至 15%以下；二是风险管控能力的强化，建立基于大 模型 的实时交易监测系统，异常交易识别效率提升 40%，误报率 控制在 0.5%以内；三是业务流程自动化改造，实现贷款申请、票 据处理等 15 类高频业务的智能审批，平均处理时效从

30 分钟 - 风险管控滞后：车险骗保识别依赖人工审核，误判率高达 18% - 个性化服务缺失：标准化的产品推荐匹配度不足，转化率低于 12% - 运营成本高企：培训新人代理平均投入超 2.3 万元/ 人， ROI 周期 长达 9 个月 技术层面，现有系统存在明显短板：核心业务系统平均年龄达 7.5 年，API 响应延迟超过 800ms，无法支撑实时风控需求。某头 部寿险公司测试数据显示，传统 企业存在 6-8 个独立 业务系统，数据互通需通过中间表手动同步。例如某头部寿险公司 的精算系统与 CRM 系统间存在 17%的数据偏差率，直接导致核保 决策失误率增加 2.3 个百分点。 风控能力滞后 反欺诈依赖规则引擎的静态阈值设定，无法动态识别新型骗保模 式。车险领域约 23%的欺诈案件（中国保险行业协会 2022 年报 告）因缺乏智能分析手段未能及时拦截，每年造成行业损失超 80 高昂；②异构数据源整合困难；③实时决策能力不足。 第三，监管科技（RegTech）要求倒逼升级。银保监办发 〔2022〕40 ” 号文明确要求 2025 年前完成关键业务环节智能化监 ” 控全覆盖 ，但行业现状显示：①反欺诈识别准确率普遍低于 65%；②合规审查自动化率不足 20%；③监管报送数据错误率高达 8.7%。 为量化转型需求优先级，我们对头部险企的调研结果显示以下 关键指标差距：

基金公司 信托 招行私行、工行私 行、中国银行…… 诺亚财富、海银财 富、恒天财富…… TAMP 平 Ā / 投资顾问 投 资组 合 管理 风 险 监 ç 分 析 大公国际、中诚信国际、中金信用 …… 中游 : 持牌金融机构 服务 标准化资产 货币市场工具 CRM1 数字营销 Wealthbox 、 Practifi 对代理人的金融知识、财务能力和利益一致性提出了更高要求， 独立代理人渠道自 20 世纪 80 年代开始逐渐兴起，至 2000 年已成为美 国个人寿险和个人年金市场的第一大渠道。 【独立代理人主导地位持续强化，险企控费意愿提升成本优化，技术赋能加速渠道分 化】 l 来自多方主体的赋能支持推动了美国独立代理人渠道的兴起，包括保险科技公司和以独立营销组织 (Independent Marketing Organization 动态调整千种资产的非线性 相关性 理解政策突变对客户心理账 户的影响 人类设定战略配置框架 ;AI 实时优化战术调整 (T+1 再 平 衡 ) 风险控制 同时监测 200+ 组合的尾部风 险 捕捉客户风险承受力的隐性 变 化 ( 如 生 育 计 划 调 整 ) AI 跟踪预警市场风险 ; 人类 跟踪客户需求漂移 ( 动态 KYC 更新 ) 长期陪伴 客户全生命周期需求跨周期

服务商。公司成立于 1998 年， 作为我国最早一批专业从事金融业软件开发及 IT 服务的企业，经 过多年经营和沉淀，公司积累了一批以银行业为主，涉及保险、证 券、基金、信托、融资租赁等行业的优质客户，信贷及风控管理系 统、核心业务系统、CRM 及 ECIF 等解决方案均具有较强市场竞争 力和较高市场占有率。 绑定蚂蚁，探索银行 AI 应用落地。2025 年 9 月 1 日，公司受邀参 加蚂蚁数科生态伙伴 及系统集成服务。公司成立于 1998 年，作为我国最早一批专业从事金融业 软件开发及 IT 服务的企业，经过多年经营和沉淀，公司积累了一批以银行 业为主，涉及保险、证券、基金、信托、融资租赁等行业的优质客户，信贷 及风控管理系统、核心业务系统、CRM 及 ECIF 等解决方案均具有较强市 场竞争力和较高市场占有率。 高伟达(300465) 请务必阅读正文之后的免责条款部分 6 of 推进与蚂蚁合作，聚焦银行信贷场景 AI 应用。2025 年 9 月 1 日，公司受 邀参加蚂蚁数科生态伙伴 AI 智能业务交流闭门会，会上重点探讨了银行 AI 流量运营、银行贷后解决方案、银行风控 Agent 产品解决方案、反欺诈体系 构建、大模型场景实践与安全防御等银行业 AI 应用核心场景。公司就银行 AI 应用市场新的合作方向与蚂蚁数科达成初步共识，公司将吸纳蚂蚁数科 在 AI 技术研发