邦盛科技在大數據實時智能處理領域積累了豐富的業務經驗和技術底蘊,始終以實際業務價值為導向推動技術落地。隨著大語言模型及DeepSeek等AI技術的興起,我們正積極探索如何深度應用并深入垂直領域,推動大模型應用縱深發展。

    金融業作為數字化和智能化的先行者,具備人工智能應用的場景舞臺和技術實施基礎。在銀行數智化發展過程中,數字員工成為發展數字金融的重要應用載體,人工智能從基本的對話功能逐步發展到能夠執行復雜任務、推動創新和進行組織管理的階段,同時生成式人工智能的迅猛發展為數字金融帶來新的發展方向。

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    以人工智能自主性差距為例,傳統型聊天機器人的特性是低自主性模式,具有靜態、響應式、簡單任務、簡單場景和有監督的特點。基于大語言模型的智能助手,具備一定程度的自適應性和規劃能力,能夠處理更復雜的目標和場景。

    而具有高自主性的智能代理,在適應性和主動性方面超越了傳統聊天機器人和基于大語言模型的智能助手,具備主動規劃、復雜目標、復雜場景和自執行的能力,實現了更高水平的自動化和智能化。

    作為領先的大數據實時智能處理技術企業,金融風控領域是邦盛科技成熟應用的場景。盡管基于DeepSeek等大語言模型可快速應用于風控文檔解讀、生成以及風控問答等場景,但仍屬于大語言模型的淺層應用,真正的深度應用需要進一步挖掘大模型的潛力,結合金融行業的獨特需求,實現更復雜的業務賦能,打造垂直行業的數字員工。

    目前邦盛科技基于實時智能技術體系,從“熱數據”走向“熱知識”,形成了一整套面向風控的對抗成熟度模型,以流批一體的數據處理能力為核心驅動力,構建了五階遞進式成熟度架構,實現從傳統風控模式向智能體賦能的業務科技融合范式演進路徑。

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    初始級階段的特點是“業務動動嘴,科技跑斷腿”,業務的需求需要科技部門付出較大努力去實現。這個階段,往往需要科技人員投入數周甚至數月時間完成投產動作,風險對抗效率低下。

    基礎級階段引入規則引擎實現業務邏輯顯性化,建立靜態風控策略庫,規則維護依賴專家經驗沉淀,缺乏動態調優能力。發展級階段通過“規則+指標”雙輪驅動體系,實現指標動態監控與規則半自動迭代。

    在優化級階段,引入初段數字風控師智能聯動,建立端到端自迭代風控中臺,實現策略推薦、智能規則生成、智能特征生成,輔助規則回測、預警回溯、指標冷啟動的能力。這一階段強調自動化和智能化,具有多種智能功能來優化業務規則。

    該階段,數字風控師主要輔助風控專家完成規則全生命周期的快速聯動。從場景分析、案例分析出發,自動完成指標生成、條件篩選、閾值調整、規則生成等全過程,同時在邦盛強大的規則回測能力下進行智能化回測,自動解讀回測結果,并持續小步迭代,從而快速生成生產效果明顯的業務規則。該階段將會極大地提升風險運營效率,解放風險業務專家的生產力。

    在卓越級階段,高段數字風控師作為數字員工,在規則的基礎上,引入機器學習模型的相關能力,進一步通過AutoML和AutoFE實現端到端的自迭代,業務與科技達到高度自動化和智能化,實現“業務動動嘴,數字風控師跑斷腿”的“數據飛輪(dataflywheel)”效應,這種深度融合將為金融風控領域帶來更高效、更智能的解決方案。

    同時在邦盛科技實時智能技術體系的支持下,實現規則模型的一鍵上線,并借助AI驅動的RPA(機器人流程自動化)技術,完成“人在回路”的高效協同。未來,數字風控師的引入,讓銀行基于分層架構和成熟度模型,實現業務垂直領域的數智化轉型升級路徑。