随着金融科技的飞速发展，金融风险管理面临着前所未有的挑战。依赖大量的数据进行运作，数据泄露、滥用、篡改等问题可能导致重大的金融风险。新兴的金融科技如区块链、人工智能等，其技术复杂性和不确定性也可能导致新的风险。在该背景下，由腾讯主导发起，中国信息通信研究院、中国科学技术大学、新加坡南洋理工大学、中原消费金融、微众银行、马上消费金融、度小满等科研院校及金融机构共同积极探索新的风险管理模式，助力推出了IEEE金融风控大模型标准。

IEEE金融风控大模型标准是全球范围内首个金融风险控制领域的大模型国际标准。旨在为金融机构风控建模环节中应用AI大模型技术提供参考和指引，使金融机构能够在日益复杂和数据驱动的金融环境中高效预测、衡量和管理业务风险。该标准适用于金融零售信贷场景的风险控制管理，帮助金融机构在运用AI技术生成金融风控大模型的过程中提供参考，包括应用场景、基本条件、模型创建以及迭代等环节。启动会现场明确了标准的研制方案，并计划于明年9月正式发布。

近日发布的《2023年商业银行风控趋势调研报告》中指出，受内外部多重因素影响，银行风控策略正在从高度依赖专家经验与历史数据的“策略对抗”，转向基于机器学习、人工智能开展动态风控管理的“模型对抗”。

“由于样本积累速度和模型复杂度的限制，传统的风险控制模型在风险识别和迭代频率上存在明显不足。以大规模人工智能模型为例，基于生成网络和深度学习的模型可以学习更长周期、更复杂的风险模式。它可以利用迁移学习对不同的业务垂直领域进行自适应匹配，提高风险控制识别的准确性，并显著降低样本要求。”腾讯云天御首席科学家、IEEE 金融风控大模型标准工作组主席李超在会上解读了金融风控大模型标准的立项初衷。与传统风控模型相比，基于大规模AI算法的风控模型能高效融合海量的金融反欺诈先验知识形成大模型，在应用时能显著提升模型的风险识别性能以及跨场景的泛化能力。

作为此次金融风控大模型标准制定的参与方，中原消费金融自成立之初就确定了以科技创新为驱动的发展战略，持续提升大数据、云计算、人工智能研发实力,全面推进数字化转型升级。尤其是在风控方面,中原消费金融将“风控策略”与“算法模型”深度融合,通过数据源及数据分析平台,建立出“数据+模型+策略”三位一体的风险识别与防范体系,实现风险识别数据化、反欺诈防范自动化、风险防范实时化。

在此基础上,中原消费金融搭建的红岸机器学习平台、雾伞特征工程平台、阶梯变量加工平台、雪地模型部署平台等四大平台,不仅可以准确判定客户是否为“合格借款人”,还能为客户提供“千人千面”的差别化信贷服务。

下一步，中原消费金融将不断探索新技术、新应用，提高自身金融科技能力,以科技与创新的力量推进企业高质量发展。

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