研究背景 - 政策推动金融风险管理向"技防""智控"转变，数字金融高质量发展提出新要求[1][12] - 全球诈骗案件数量从2020年2.66亿起增至2021年2.93亿起（+10.2%），损失金额从478亿美元增至553亿美元（+15.7%）[18] - 2023年金融诈骗导致全球损失达4856亿美元，金融机构亟需提升智能风控水平[18] 金融业智能风控建设现状 - 政策驱动智能化转型，《金融科技发展规划(2022-2025)》明确要求优化风控模型[20] - 传统风控依赖静态模型与规则引擎，对征信白户和新型风险应对不足[21] - 大数据、机器学习、云计算技术提升风控实时性，20余家科技企业与金融机构开展数据算法合作[22] - 电信诈骗涉案资金拦截量：2021年3291亿元，2022年3180亿元，2023年3288亿元[24] - 信贷风控覆盖全流程，贷前综合身份认证平台集成生物识别技术，贷中构建差异化评分体系[26][27] 建设问题与挑战 - 机构内部数据标准不一，80%机构需扩大外部数据接入但受隐私政策限制[29] - 数据投毒攻击导致模型准确度下降，AI换脸等新型诈骗手段使传统模型失效[30][31] - 黑灰产形成"供-产-销"链条，利用深度伪造、自动化工具提升攻击效率[32][33] - 普惠金融面临尽调成本高、偏远地区数字化基础设施不足的双重压力[34][35] 建设思路与实践案例 - 数据治理：拓宽维度+自动化分析+合规流通，模型建设：风控大模型+敏捷迭代[36][37] - 中国银行深圳分行运用区块链技术优化普惠业务风控效率[2] - 中信银行"哨兵"系统整合内外情报提升反欺诈能力[2] - 微众银行、新网银行通过技术手段构建差异化风控体系[2][27] 未来趋势 - 联防联控提升行业整体水平，协同共建风控生态，科技赋能场景需求[14][36]