在金融行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型浪潮中，風險控制能力已成為金融機構構建核心競爭力的關鍵要素。面對復雜多變的金融風險形態(tài)和海量異構業(yè)務數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)依賴單一規(guī)則或事后分析的風控模式已難以滿足實戰(zhàn)需求。同盾科技憑借自主研發(fā)的垂直領域大模型技術，推出系列場景化決策智能體（AI Agent），推動人工智能與風控業(yè)務的深度融合，構建了具備多維度感知、實時推理和閉環(huán)決策能力的"智能風控專家系統(tǒng)"，為信貸審批、反欺詐、合規(guī)監(jiān)管等領域提供了新一代智能決策基礎設施。

以信貸風險核查智能體為例，該系統(tǒng)突破了傳統(tǒng)單一模型或規(guī)則的決策局限，創(chuàng)新整合了大語言模型（LLM）、規(guī)則引擎、決策工具、機器學習小模型和知識圖譜等技術，構建了立體化、智能化的綜合決策體系。系統(tǒng)能夠精準識別身份冒用、資料造假、團伙欺詐等信用風險，支持案件風險匹配、團伙識別、決策報告分析等多樣化業(yè)務場景，顯著提升了復雜金融環(huán)境下的決策能力。

在風險特征提取環(huán)節(jié)，信貸風險核查智能體采用機器學習與圖計算技術，對原始數(shù)據(jù)進行深度加工。通過精準定義關聯(lián)交易、股權嵌套等復雜場景，系統(tǒng)將非結構化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可分析的結構化子圖，提取擔保圈鏈密集、資金流向異常等關鍵風險信號。這些高質(zhì)量特征輸入大模型后，有效降低了模型"幻覺"導致的誤判率，提升了決策可靠性。

針對圖計算篩選出的高風險子圖，系統(tǒng)引入LLM技術構建大小模型協(xié)同機制。該機制能夠深度解析地址信息、交易備注、輿情信息等非結構化文本，自動識別潛在關聯(lián)風險并生成分析摘要。系統(tǒng)還可根據(jù)風險類型動態(tài)調(diào)整LLM提示詞，實現(xiàn)模型與業(yè)務場景的精準匹配，進一步提升評估準確性和適應性。

通過實時數(shù)據(jù)抽取和知識圖譜構建技術，系統(tǒng)將離散的業(yè)務數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為關聯(lián)化知識網(wǎng)絡。風控人員可從申請人、證件、地址等多維度識別潛在風險，例如進行身份真實性核驗和地址異常檢測。配置化設計使業(yè)務規(guī)則調(diào)整和新實體擴展更加便捷，無需技術排期即可快速響應業(yè)務變化，提升了規(guī)則迭代和風險應對的敏捷性。

同盾科技通過AI Agent實現(xiàn)的風控能力升級，不僅體現(xiàn)在技術層面的突破，更推動了行業(yè)風控范式的轉(zhuǎn)變。從依賴單一規(guī)則的經(jīng)驗型風控，升級為基于數(shù)據(jù)閉環(huán)、實時感知和主動預判的體系化動態(tài)對抗模式。隨著大模型與真實業(yè)務場景的深度融合，同盾科技將持續(xù)推動風控體系向自適應、自進化方向演進，通過構建銀政企多方聯(lián)動的數(shù)字金融安全生態(tài)，為全球金融穩(wěn)定發(fā)展提供技術支撐。