在银行智能风控方面，大模型应用是否可以超越当前其它算法的效果？

大伟 股份制银行大模型负责人：

当前，信贷业务依然是银行业主要的营收来源，如何控制信贷投放风险，如何更准确高效地进行企业风险分析一直是困扰银行业的难题，为此商业银行在企业风险分析中投入了大量的资源和人力。利用大模型与数字人技术结合的方式进行企业风险分析，既替代了大量人工投入，又可以极大地提升效率和准确度，这对面临严峻经营形势的当前银行业来说显得尤为重要。

苟志龙 民生银行 数据产品团队负责人：

在银行的智能风控方面，大语言模型（LLMs）的应用确实有可能实现超越当前其他算法的效果，具体原因为：

（1）LLMs通过处理海量的非结构化数据，如自然语言文本，可以增强现有风控模型的表现。由于LLMs能够处理更多维度的数据，它们有潜力揭示那些传统模型无法捕捉的风险信号。这种能力让LLMs成为改善风控模型性能的有力工具。

（2）LLMs可以从非结构化数据中提取丰富的特征，这些特征可能包含有关客户行为、市场情绪和行业趋势的深层信息。通过这种方式，LLMs拓宽了特征空间，允许风控模型逼近其性能上界。

（3）LLMs不仅仅处理文本数据，还可以集成语音、图像等多模态信息，转换为额外的特征输入到风控模型中。例如，通过分析客户的语音情绪和交易图片，可以获得更全面的风险评估。

就具体风控场景应用而言，LLMs可以赋能以下风控领域：

（1）实体识别与关联分析：LLMs能够自动识别和关联文本中的实体，如个人、公司和产品，揭露它们间的复杂关系网。这对于发现欺诈网络、评估集团风险极为有利。

（2）风险评估与信用评分：LLMs通过分析客户的非结构化数据（如推荐信、博客文章等），可以捕获更多关于客户信誉和行为的细微差别，从而提供更精确的风险评估。

（3）异常检测与预警系统：LLMs在处理不规则和复杂数据方面的能力使其成为检测异常交易行为的有力工具。它们能够识别出偏离常规的模式，并及时发出预警。

许小龙 某大型金融企业算法工程师：

大语言模型在风控领域的潜在应用场景包括：

（1）文本分析：大语言模型可以用于处理和分析大量非结构化文本数据，如新闻报道、社交媒体帖子、企业公告等，以识别潜在的信用风险、市场风险和合规风险。通过自然语言处理（NLP）技术，模型可以从这些文本中提取关键信息，帮助风控团队更快地做出决策。

（2）情感分析：大语言模型可以用于分析客户对银行产品或服务的评价，从而评估客户满意度、忠诚度和潜在的风险。这有助于银行更好地了解客户需求，优化产品和服务，降低客户流失风险。

（3）风险评估：大语言模型可以用于预测客户的信用风险，例如通过分析客户的信用历史、交易记录和其他相关信息。这可以帮助银行更准确地评估客户的信用等级，从而降低违约风险。

（4）异常检测：大语言模型可以用于识别异常交易行为，例如通过分析交易记录中的模式和趋势。这有助于银行及时发现欺诈行为和其他风险，保护客户资产安全。

大语言模型在这些场景中具有优势的原因如下：

（1）强大的自然语言处理能力：大语言模型经过大量数据的训练，能够理解和生成自然语言，从而更好地处理和分析非结构化文本数据。

（2）深度学习技术：大语言模型基于深度学习技术，可以自动学习和提取数据中的特征，而无需人工进行特征工程。这有助于提高模型的准确性和可解释性。

（3）实时性和动态更新：大语言模型可以实时分析和处理新数据，从而快速响应市场变化和客户需求。此外，模型可以通过持续学习不断优化和更新，以适应不断变化的风险环境。

徐园园 秦皇岛银行数据应用专家：

目前金融机构面临多种风险，如信用风险、市场风险、管理风险、流动性风险、法律及合规风险等。利用预训练大模型的通用能力，结合大量行业数据，可以挖掘和理解金融风险管理业务场景中的隐含信息。预训练大模型可以在以下场景进行深化应用，帮助金融机构更加有效和及时的识别和减少风险，提高风险管理的效率。

（1）强化信用风险评估水平。传统的模型需要对不同业务产品和场景进行分别建模，并且只能使用相对较小的数据集进行训练，这导致了模型的准确性和可靠性不足。相比之下，预训练大模型使用金融、商业、社会和自然语言数据等更广泛的数据背景知识进行预训练，可以快速处理大量的结构化和非结构化金融交易数据，同时通过征信报告、财务状况和行为数据等信息对客户进行信用风险评估。预训练模型可以改变传统金融产品统一定价的模式，根据每个客户的情况实现差异化定价，从而更准确地评估贷款和信用卡风险，加强早期预警信号检测，提高贷款效率，并最终降低信用违约风险。

（2）减少操作运营风险。金融机构的操作流程存在人为错误或内部业务流程不完善，会发生操作风险，从而导致财务损失。为了应对这种风险，预训练大模型可以通过许多自动化流程取代手工流程，减少人为错误的同时提高工作效率。例如，大型金融机构可以使用预训练大模型自动化审批过程，减少手动输入和处理错误。同时，预训练大模型可以分析机构内部非结构化业务流程数据，以帮助机构预测和确定风险范围，并优化需要改进的业务流程，提高运营效率，大大降低因人为错误和内部流程不完善而导致的操作风险。

（3）提升声誉风险管理和应对能力。当金融机构在网络上发布信息时需要承担声誉风险，因为不当的宣传或错误的信息可能会引起客户的不满和不信任。预训练大模型可以帮助金融机构降低声誉风险。一方面，机构可以使用预训练大模型对客户的投诉、社交媒体上的反馈以及其他渠道中的文本数据进行情感分析和主题分类，从而快速了解客户的需求和反馈，进而改进产品和服务，减少不必要的声誉影响事件。另一方面，预训练大模型可以用于对机构在网络发布的内容进行内容识别审查，以识别可能存在的声誉问题，从而规避潜在的声誉影响。通过这种方式，金融机构可以更好地管理声誉风险，增强客户信任感，提高品牌价值。

ChatGPT 也给出了大语言模型在银行风控领域，可以应用于以下场景 ：

（1）舆情监测：通过对社交媒体、新闻报道等大量文本数据的监测和分析，及时发现与银行相关的负面消息和风险事件，从而采取相应的应对措施。

（2）客户关系挖掘：通过对客户的历史交易记录、投诉记录、评价等文本数据进行分析，挖掘客户的偏好、需求和行为模式，从而提高客户满意度和忠诚度。

（3）客户评级：通过对客户的信用报告、财务报表等文本数据进行分析，评估客户的信用风险和还款能力，从而制定相应的信贷策略和措施。

（4）异常预警：通过对银行内部的文本数据进行监测和分析，及时发现异常交易、欺诈行为等风险事件，从而采取相应的风险控制措施。

大语言模型在风控领域的优势主要在于以下几个方面：

（1）自动化程度高：大语言模型可以通过学习大量的文本数据，自动提取文本的特征和规律，从而实现对文本的自动分类和分析，减少了人工干预的成本和误差。

（2）精度更高：大语言模型可以通过学习大量的文本数据，提高对文本的理解和分析能力，从而实现更准确的文本分类和分析，提高了风控的精度和效果。

（3）可扩展性强：大语言模型可以通过不断地学习和迭代，不断提高对文本的理解和分析能力，从而适应不断变化的风险环境和需求。