人工智能大模型原理与应用实战：大模型在金融风控中的应用

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分类专栏： LLM大模型落地实战指南 文章标签： 大数据 人工智能 语言模型 AI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
于 2023-12-18 01:32:29 首次发布
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本文深入探讨了人工智能大模型在金融风控中的应用，包括欺诈检测和信用评估。介绍了大模型的优势，如更强的表征能力、更少的标注数据需求和更好的可迁移性。详细阐述了大模型在欺诈检测和信用评估中的操作步骤、算法原理，并通过逻辑回归和XGBoost模型进行了实例讲解。同时，提到了未来发展趋势，如模型轻量化、多模态融合和联邦学习，以及面临的挑战，如数据安全、模型可解释性和鲁棒性。

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文章目录

人工智能大模型原理与应用实战：大模型在金融风控中的应用0

1. 背景介绍

1.1 金融风控的挑战

金融行业作为数据密集型行业，一直面临着各种风险，如信用风险、市场风险、操作风险等。传统的金融风控手段主要依赖于专家经验和规则引擎，难以应对日益复杂的金融市场和海量的交易数据。近年来，人工智能技术的快速发展为金融风控提供了新的解决方案，尤其是大模型的出现，为构建更加智能、高效的风控体系带来了新的机遇。

1.2 大模型的优势

大模型，如GPT、BERT等，在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了突破性进展。相较于传统的机器学习模型，大模型具有以下优势：

  • 更强的表征能力: 能够学习到数据中更复杂、更抽象的特征，提升模型的泛化能力。
  • 更少的标注数据需求: 可以通过自监督学习的方式，利用海量的无标注数据进行预训练，降低对标注数据的依赖。
  • 更好的可迁移性: 预训练好的大模型可以作为基础模型，应用于不同的下游任务，只需进行少量的微调即可。

2. 核心概念与联系

2.1 大模型在金融风控中的应用场景

大模型在金融风控中的应用场景非常广泛，例如：

  • 欺诈检测:
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大模型在金融风控中的应用案例
AGI×大数据，开启智能时代的认知跃迁；解码AGI，赋能数据驱动的智能革命。
01-20 1790
1. 背景介绍 在当今快速变化的金融行业，风险控制（Risk Control）是一项至关重要的任务。传统的风控方法已无法满足当前的需求，因为它们无法处理海量数据、复杂模式和实时变化的市场。大模型（Large Models）的出现为金融风控带来了新的希望，它们能够处理和分析大量数据，发现复杂模式，并提供实时预测。
金融风控领域的大模型落地实践
最新发布
m0_65555479的博客
05-21 962
Akulaku 作为一个海外互联网金融平台，运用大模型优化金融风控、客服及电商推荐等场景，通过集成图像（如 KYC 人脸识别）、文本（如智能客服）与设备数据，增强风控系统效能与用户体验。大模型的引入旨在提升效率，通过优化小模型构建与工作流程自动化，减轻业务人员负担。智能体在金融领域的应用包括欺诈调查与数据分析助手，预示着通过大模型辅助构建类 AGI 系统的可能性，能够进一步提升金融风控的效率与效果，在金融领域拥有广泛的应用前景。本文将分享 Akulaku 在金融风控领域的大模型落地实践。 今天的介绍会围绕
大模型赋能风控运营：效率跃升的密码
东境物语
08-31 6477
随着金融行业的迅速发展和数据量的爆炸式增长，传统的风控运营手段逐渐难以满足复杂多变的风险形势。大数据、人工智能等技术的不断进步，为大模型在风控运营领域的应用提供了技术支撑。金融机构面临着日益多样化的风险类型，如信用风险、市场风险、操作风险等，对风险识别和管理的精度、速度提出了更高要求。
浅谈大模型及其在金融行业中的应用
2301_76168381的博客
05-16 1565
大模型是人工智能细分领域的新技术，其关系结构如图1所示。通俗来说，大模型就是用于人类语言处理的一种技术（随着多模态应用的出现，实际上大模型已不仅仅应用于人类语言的处理）。其专业解释即基于机器学习和自然语言处理（Nature Language Process，NLP）技术的模型，通过对大量的文本数据进行训练，来学习服务人类语言理解和生成的能力。
Leo赠书活动-22期 【大模型在金融行业的应用场景和落地路径】文末送书
分享思想，留下痕迹。
03-29 1903
这是最好的时代，也是最坏的时代。尽管大模型技术在金融领域具有巨大的应用潜力，但其应用也面临不容忽视的风险和挑战。本文将深入研究大模型在金融领域的数据隐私和安全风险、模型可解释性和透明度、监管和合 规要求，梳理中国、美国、欧洲等地 AIGC 技术的应用规则，探索对应的风险管理和应对策略。以上便是本文的全部内容，本人才疏学浅，文章有什么错误的地方，欢迎大佬们批评指正！我是Leo，一个在互联网行业的小白，立志成为更好的自己。如果你想了解更多关于Leo，可以关注公众号-程序员Leo，后面文章会首先同步至公众号。
大语言模型（LLM）如何改变金融风控？
aolan123的博客
01-06 1603
近年来，随着科技的飞速发展，金融风险控制领域也在悄然发生变革。其中，大语言模型（LLM）无疑是推动这一变革的重要力量。作为一项具备和能力的技术，LLM 正逐步渗透到金融风控的各个环节，帮助企业在复杂的风险环境中保持前瞻性和智能化的应对能力。今天，我们来聊聊 LLM 在金融风控领域的核心应用与趋势，以及为什么要分阶段应用 LLM 的不同能力。
大模型落地应用
程序员鑫港的博客
11-29 1063
大模型（如大型语言模型、深度学习模型等）在各个领域的落地应用已经成为当前技术发展的热点。这些模型通常具备强大的数据处理和分析能力，能够在多个行业中提供智能化的解决方案。以下是一些大模型落地应用的具体场景和案例，涵盖金融、医疗、制造、教育等多个领域。1. 金融领域1.1 风险管理应用描述：利用大模型分析大量的历史数据，预测贷款违约风险、市场波动等。具体案例：某银行利用大模型对客户的信用评分进行评估，提高了信贷审批的准确性和效率。1.2 智能投顾。
人工智能大模型原理与应用实战：金融风控的应用与实战
AI天才研究院
11-02 337
作者：禅与计算机程序设计艺术 1.背景介绍 金融领域的应用中，机器学习和深度学习算法都得到了广泛应用。而在金融风控领域，传统的机器学习模型并不能很好地处理特征数据不全、分布偏态等实际场景中的问题，因此，需要采用大模型进行有效防御。 随着互联网、大数据和云计算技术的发展，传统的机器学习模型已经无法实时
大语言模型在金融风控中的应用
AI天才研究院
03-09 1560
金融风控是金融机构确保其资产安全和业务稳定的重要手段。随着金融市场的复杂性和交易量的增加，传统的风控方法已难以应对日益增长的风险。近年来，随着大数据和人工智能技术的快速发展，金融风控领域逐渐引入了新的技术手段，其中大语言模型的应用尤为引人注目。大语言模型（Large Language Models, LLMs）通过在大规模文本数据上进行预训练，具备了强大的语言理解和生成能力。这些模型不仅能够处理结构化数据，还能从非结构化文本中提取有价值的信息，从而为金融风控提供了新的解决方案。
多模态大模型：技术原理与实战 多模态大模型在金融领域中的应用
AI大模型应用之禅
06-07 863
多模态大模型在金融领域展现了巨大的潜力，但也面临一些挑战。首先，多模态数据的获取和预处理是一个复杂的过程，需要大量的计算资源和时间。其次，多模态大模型的训练和调优也需要高水平的技术和经验。未来，随着计算资源的提升和算法的改进，多模态大模型在金融领域的应用将更加广泛和深入。
深度学习原理与实战：深度学习在金融风控中的应用
AI天才研究院
12-03 434
1.背景介绍 深度学习是人工智能领域的一个重要分支，它通过模拟人类大脑的学习过程，使计算机能够自主地学习和理解复杂的数据模式。深度学习在近年来取得了显著的进展，并在各个领域得到了广泛的应用，包括图像识别、自然语言处理、语音识别等。 金融风控是金融行业中的一个重要领域，其主要目标是预测和管理金融风险。传统的金融风控方法主要包括统计方法、经济
大数据智能风控核心：模型
weixin_41007582的博客
09-02 561
概述模型线性判别分析方法，Sir Ronald Fisher最早提出模型评分的概念。个人FICO模型信用分。巴塞尔委员会发布巴塞尔Ⅱ协议，推出内部评级法（Internal Rating Based Approach，IRB）。IRB综合考虑客户评级和债项评级，通过违约概率(Probability of Default, P...
大数据风控模型靠谱吗？
木东的博客
08-11 3296
现在很多信贷公司斗宣称有自己的风控模型，并且使用的是传统风控不曾用到的数据、特征，所有业务都是自动化审批，那么这些模型到底靠不靠谱呢？ 一个模型整出那么多变量，真的有必要吗？动辄强调自己的模型成千上万个特征，还特别强调是弱特征，而且整合了逻辑回归、贝叶斯统计、决策树、深度学习等，听起来是不是很厉害？而实际情况呢，只有内行人清楚。 为什么要用那么多变量，而不用传统信贷业务用使用的
真香啊，一文讲透金融风控建模全流程(Python)
Python学习与数据挖掘
06-17 3323
信贷风控是数据挖掘算法最成功的应用之一，这在于金融信贷行业的数据量很充足，需求场景清晰及丰富。信贷风控简单来说就是判断一个人借了钱后面（如下个月的还款日）会不会按期还钱。更专业来说，信贷风控是还款能力及还款意愿的综合考量，根据这预先的判断为信任依据进行放贷，以此大大提高了金融业务效率。与其他机器学习的工业场景不同，金融是极其厌恶风险的领域，其特殊性在于非常侧重模型的解释性及稳定性。业界通常的做法是基于挖掘多维度的特征建立一套可解释及效果稳定的规则及风控模型对每笔订单/用户/行为做出判断决策。其中，对于（贷前
金融领域大语言模型应用安全探析
xiangxueerfei的博客
09-17 1187
大模型泛指能够理解、生成自然语言的大规模语言模型，借助深度学习技术，通过对大规模的文本乃至多模态数据进行预训练与微调，获得语言的理解与生成能力。GPT是目前最广为人知的大模型之一，能够处理以前难以解决的复杂语言任务，美国开放人工智能研究中心（OpenAI）于2022年推出了ChatGPT（Chat Generative Pre-trained Transformer），其一经发布就很快受到广大用户追捧，且被称为近20年来用户增长速度最快的消费者应用程序。
【智能金融】【风控】探索大数据时代风控模型技术和应用
产业智能官
12-25 1494
注：来源大数据风控联盟，编辑：Fynlch（王培）最详细大数据项目落地路线图实践总结作者：田军   来源数据观                    今天，来谈一谈“大数据项目如何落地？”这个话题。从事过多个大数据项目的规划方案及项目落地工作，在这里与大家分享一些心得，主要是关于大数据项目如何成功落地并取得预期目标，也可以说这些是实践出来的观点。对于一个大数据应用项目/产品的落地，可以大致总结为五
大模型微调 金融风控
02-28
### 大型模型微调用于金融风险控制的最佳实践和技术 #### 数据准备 为了有效应用大型语言模型于金融风险控制，数据的质量至关重要。应收集并整理来自多个渠道的数据集，包括但不限于市场交易记录、信用评分报告以及宏观经济指标等。这些数据需经过清洗处理去除噪声和异常值，并标注好正负样本以便监督学习使用。 #### 特征工程 除了原始输入外，还可以构建额外特征来增强模型的表现力。例如时间序列特性可以帮助捕捉趋势变化；而基于领域知识设计的风险因子则有助于提高预测准确性。对于特定应用场景下的复杂逻辑关系也可以转化为数值形式作为新维度加入到训练集中[^1]。 #### 微调策略选择 考虑到资源消耗与效果平衡，在实际操作过程中通常会采用迁移学习的方式来进行预训练大模型上的参数调整而不是重新从头开始训练整个网络架构。具体来说： - **冻结部分层**：只更新最后一两层全连接层或其他新增加模块中的权重，保持其他更深层不变。 - **低学习率初始化**：设定较小的学习速率使得优化过程更加稳定平滑地收敛至局部最优解附近而不至于破坏原有良好泛化性能。 - **自适应批量大小**：根据硬件条件灵活调节每批次传入样本数量以加快迭代速度同时保证内存占用合理可控。 ```python from transformers import AutoModelForSequenceClassification, Trainer, TrainingArguments model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained('deepseek-r1', num_labels=2) training_args = TrainingArguments( output_dir='./results', evaluation_strategy="epoch", learning_rate=2e-5, per_device_train_batch_size=8, per_device_eval_batch_size=8, weight_decay=0.01, ) trainer = Trainer( model=model, args=training_args, train_dataset=train_dataset, eval_dataset=val_dataset, ) trainer.train() ``` #### 安全性和鲁棒性的考量 由于金融市场环境高度敏感多变且涉及巨大经济利益，因此所部署的大规模AI解决方案必须具备足够的安全性防护措施防止恶意攻击篡改决策流程造成不可挽回损失。借鉴MACER框架下提出的混合训练机制能够有效地抵御对抗性扰动影响从而保障系统稳定性[^2]。 #### 合规审查与透明度建设 鉴于当前监管政策日益严格的要求，金融机构在引入新技术时务必重视合规性审核工作。开发者应当参照行业先例建立起完善的安全论证体系向外界展示内部治理结构健全可靠，确保各项业务活动均处于法律法规允许范围之内。这不仅有利于树立企业形象赢得客户信任支持，同时也为长远发展奠定了坚实基础[^3]。 #### 成本效益分析 值得注意的是尽管近年来算力成本有所下降但仍维持在一个较高水平线上。企业在规划项目预算时要充分考虑这一点，寻求性价比最高的方案组合实现预期目标的同时尽可能降低运营开支压力。目前市场上只有少数几家头部科技巨头才有实力独自承担起如此庞大计算量带来的财务负担，所以中小企业往往会选择合作共建生态共享成果的方式来分摊费用支出[^4]。
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