AI在金融风控中的应用：从规则引擎到智能模型

在金融科技领域工作五年，见证了风控系统的AI化演进： **第一代**：纯规则引擎，误杀率高 **第二代**：传统ML（XGBoost等），特征工程为主 **第三代**：深度学习+图神经网络，关联欺诈检测 **第四代**：大模型辅助，自然语言分析（舆情、合同审查） **实际效果**： - 欺诈识别率提升40% - 误杀率下降60% - 审核效率提升5倍 但金融场景对模型的可解释性要求很高，黑盒模型很难直接上线。我们目前的做法是：大模型做辅助分析，最终决策仍由可解释模型完成。