本文档主要介绍了大模型在账户风险管理中的应用，包括传统风险管理的流程与挑战、总体目标、方案思路、应用场景和后续规划。大模型技术为账户风险管理带来了新的思路和方法，有助于提高风险管理的效率和准确性。

1. 传统账户风险管理的流程与挑战

风险监控：现有风控规则开发流程包括数据预处理、特征工程、探索性分析、建模与评估、总结特征、录入规则、投产验证和持续迭代等环节，人工参与度低，系统运行稳定。

风控运营：全流程由运营人工跟进，缺少数字化产品支持，流程繁琐，信息来源多样，专业性强，对抗性强。

2. 总体目标与方案思路

总体目标：建立大模型迭代的数据闭环，实现风控运营流程数字化，辅助运营提高工作效率，提升风险感知与风控决策能力。

方案思路：包括整体架构、RAG技术、AutoAgent和Workflow Agent等，通过数据流转和大模型辅助，提高运营处理案件效率。

3. 应用场景介绍

案件风险点诊断：综合判断异构数据源，识别潜在风险点，确定核查方向，生成风险诊断报告。

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电话照会剧本生成：规范化业务流程，结合历史相似剧本进行RAG，增加生成质量，便于知识积累与维护。

管控建议及案件小结生成：对比剧本和实际通话记录，生成管控建议和案件小结，归档至业务知识库，达成数据链路闭环。

4. 后续规划：包括自动化流程质检、电话照会质量分、风控运营陪练、辅助风险监控、数据探索性分析、问题归因分析、生成风控案件信息、风险特征总结、生成优化方案、模拟电话照会场景、规则固化和辅助风控运营培训等，实现传统模型与大模型的有机结合。

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发布于：广东省