01零售信贷风控应用现状当前促消费、扩内需政策的持续“加码”为零售信贷业务赋予了新使命。一方面，金融机构要聚焦于惠企，致力于为小微企业和个体工商户纾困减负；另一方面，商业银行需要着力推动个人消费提质增效。在此背景下，金融机构纷纷加大市场渗透，加速下沉市场的零售布局。这一趋势迫使金融机构敏捷迭代信贷风控模型，以适应新客群的信用风险特性。同时，零售信贷业务的扩张也吸引了黑灰产利用先进的AIGC技术开展新型欺诈攻击，不断寻找现有风控规则的漏洞。机遇与风险同时驱动着金融机构将大模型技术引入信贷风控领域，构建以“模型对抗”为主的新型风控体系，提升自身对复杂风险环境的应对能力。
02AI大模型在零售信贷领域的比较优势1.传统风控模型的局限性近年来，金融机构广泛运用的信贷风控模型以“静态风控模型 动态风控策略”的模式为主，更倾向于传统的“策略对抗”。即先借助机器学习、深度学习等算法通过静态的历史金融数据构建风控模型，再通过不断调整风控策略与规则来应对不同的风险场景，其实质是运用过去的数据预测未来的行为。这种模式的不足之处主要体现在以下两点：第一，对大规模、多维度数据的处理与分析能力有限，难以全面挖掘风险因子，传统风控模型多采用决策树、随机森林、评分卡等传统机器学习领域的分类或回归模型方法，高度依赖专家经验与历史数据，在输入没有明确范围的情形下较难发挥作用。第二，灵活性与时效性不足，在现今客群动态变化加快、黑灰产加速利用AI技术开展新型欺诈攻击等新形势下，传统风控模型已逐渐“失效”，风控策略的调整无法实时应对随时出现的信贷风险隐患。《2023年商业银行风控趋势调研报告》中指出，众多金融机构的风控策略正逐渐从传统的“策略对抗”进入“模型对抗”为主的新时代。与传统风控模型相比，大模型技术具有以下几项突出优势：第一，大模型对复杂数据的学习处理能力更强，能明显提升金融机构对于海量多维数据的处理与分析能力，构建更多元化、更高效的风控模型。第二，大模型技术可以开展动态风控管理，提升风控的自动化与智能化水平，缩短风控模型迭代周期，从而显著增强风控模型应对黑灰产恶意欺诈攻击等外部环境变化的处理能力。大模型技术在应用于信贷风控领域时仍面临着多方面的技术挑战。在数据方面，信贷风控大模型依赖于高质量、多渠道与多形式的海量数据，如何在保障数据隐私与安全的前提下全面收集、整合数据集来训练与优化大模型仍是一个难题。在模型表现方面，信贷风控大模型需要具备较高的泛化能力来应对各种场景下的信贷风险，而信贷业务的复杂多样性导致大模型难以在所有场景都保持高性能与高准确度。在可解释性方面，由于大模型通常具有复杂的训练逻辑与决策过程，这可能会导致模型生成的风控决策“难以解释”，从而影响金融机构对于大模型的信任度与接受度。
03AI大模型在零售信贷领域的应用探索1.风险识别与评估传统的信贷风控模型以专家模型（Expert Model）和逻辑回归（Logistic Regression）为代表，往往局限于企业财务信息和人行征信信息等结构化数据，并基于决策树、随机森林等传统机器学习方法，通过一套预定义的标准来评估客户信用。尽管在常规场景中这些信息能够提供可用的数据见解，但是这种被动调整风控的策略难以全面审视申请人的信用状况，在准确性和速度上有一定的滞后性。信贷风控领域的大模型本质就是利用循环神经网络（Recurrent Neural Network）以及长短期记忆网络（Long Short-Term-Memory）的时间识别序列和长时间记忆模式的能力，在短时间内进行海量的数据处理分析。这不仅包括客户征信、身份信息等传统数据，还包括社交媒体活动、客户在线行为和交易历史等非传统数据源以及各种非结构化数据。大模型技术能够将信贷风险所需要的数据要素进行标准化、结构化的处理，形成可用、易用、可扩展的信息，以此识别出这些数据中的时间关联性以及他们的趋势，帮助商业银行更全面地了解申请人的财务行为和信用风险。RNN能够将数据转化为认知特征，从而使风控决策系统增强精细度。通过分析非传统的数据点，预测可能在未来影响其信誉的潜在生活事件，并通过自动化的审批来做授信敞口和定价，无需大量人工干预并可在在几十秒内完成整个流程。这种明显强于传统信审的模式可以帮助商业银行更加全面、准确的预测客户的潜在信用风险。围绕写好普惠金融大文章的要求，近两年商业银行的信贷业务加速覆盖普惠金融，经营的客群也更加多样化。由于不同客群在信贷行为、还款意愿和还款能力上存在显著差异，因此通过对客群进行分层，可以更精准地识别不同客群的风险特征。这一策略有助于商业银行制定更具针对性和差异化的风控策略，提升整体风险识别的准确性和有效性，因此需要更有效的模型技术来进行客户信息整合和客群分层。AI大模型技术可以针对不同客群，开发出高度细化的定制风险模型，满足不同客户群体的需求：例如针对小企业主，风险评估模型可以重点关注业务收入、行业趋势以及在线评论等因素，帮助商业银行实现更加精细的评估，确保信贷决策与每个申请人的独特特征保持一致。这不仅可以降低违约风险，还能够为传统风险评估模型过度过滤的个人及企业提供信贷服务。商业银行的传统欺诈监测模型主要依靠静态的、基于规则的方法，例如通过建立一组预定义的规则来识别可疑交易，若一笔交易超过了规则的限定额，或者发生在可疑的地理位置，则会被标记。然而由于黑灰产欺诈策略的动态性，传统模型在准确性和速度上有滞后性，银行难以实时干预。而大模型技术具备实时分析大量交易数据的能力，意味着AI能够自主从大量历史交易数据中总结出客户的交易规律，并准实时地识别出异常模式和潜在威胁。传统欺诈监测模型依赖于统计方法和历史数据，但在捕捉非线性依赖关系、市场突发变化时往往显得手足无措。而AI大模型所应用的深度学习技术（Deep Learning）搭配循环神经网络（RNN）能够很好地为商业银行增强欺诈监测：其具备的自适应性和可扩展性，以及处理大量数据和识别长时间序列中复杂交易模式的能力意味着他们可以以更高的精度预测潜在欺诈风险。随着新数据的流入，AI大模型能够自主调整，利用AI对历史数据长时间的“记忆”，从大量交易数据中挖掘模式、找寻规律，完善他们对合法和可疑活动的理解，这在不断变化的网络威胁和欺诈策略环境中尤为重要。此外，AI大模型能够利用图分析技术的可视化能力，将客户的交易映射到网络或者图结构上：在这样的图中，节点代表个人账户实体，边代表不同账户之间的交易或者关系。例如，若资金在紧密相连的账户之间快速流动，这可能表明存在洗钱计划或者分层交易，旨在掩盖资金的原始来源。考虑到整个交易网络并不是孤立的活动，这有效提高了模型对欺诈检测的准确性和全面性。随着欺诈者不断改进他们的技术，从一种策略转向另一种策略，模型也会随之适应，重新校准它们的监测机制，最终导向一个不断自我更新的防御机制。
04总结与展望随着金融科技的不断发展，金融风控正走向数字化、智能化、自动化，其在零售信贷领域的应用场景也逐渐从“强变量”的逻辑性判断转向更多“弱变量”的组合。AI大模型凭借强大的海量计算、语义理解及智能整合能力，能够迅速从这些看似边角料的“弱变量”中找出有效信息，为商业银行精确且迅速地捕捉零售信贷市场动态变化规律提供了强有力的工具，为建立更加全面的信用及欺诈风险评估体系奠定了基础。在确保数据隐私与安全的基础上，AI大模型技术为商业银行有效应对零售布局的加速下沉提供了坚实的理论与方法支持，有望在未来提升商业银行的风险管理效率，保障零售信贷业务的可持续发展。
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