近年来，随着科技的飞速发展，金融风险控制领域也在悄然发生变革。其中，大语言模型（LLM）无疑是推动这一变革的重要力量。作为一项具备理解、生成、多模态融合和推理决策能力的技术，LLM 正逐步渗透到金融风控的各个环节，帮助企业在复杂的风险环境中保持前瞻性和智能化的应对能力。
今天，我们来聊聊 LLM 在金融风控领域的核心应用与趋势，以及为什么要分阶段应用 LLM 的不同能力。
一、LLM 进化中的三大核心能力
大语言模型的应用能力目前可以划分为三个关键能力：理解与生成、多模态融合与推理决策。
1、 理解与生成能力：
LLM 在文本的理解与生成方面已经达到成熟水平。它不仅能够精准理解大量的非结构化文本数据，还可以生成高质量的文本内容。
过去，金融风控在接入 AI 时，更多依赖的是关键词匹配和简单的规则引擎。现在，LLM 就像一位不知疲倦的“情报分析师”，能够快速理解各种文本的深层含义、情感倾向和上下文，更精准地识别潜在的风险，例如市场情绪的突变、公司负面新闻的爆发等。这已经超越了简单的关键词匹配，真正实现了对风险信息的深度挖掘。
应用场景：
1.1 、舆情监控与预警：
LLM 可以实时分析社交媒体、新闻报道等非结构化数据，帮助企业快速识别潜在的市场或品牌风险。
1.2、客户投诉智能分析：
对于金融机构，成千上万的客户投诉往往隐藏着潜在的系统性问题，LLM 可以快速分类和提炼投诉的核心内容，帮助企业找到共性问题并迅速应对。
1.3、合同风险条款识别：
在合同审阅过程中，LLM 能够快速识别高风险条款，减少法律漏洞。
1.4、“智能报告生成器”提升效率：
风控人员不再需要花费大量时间撰写各种报告。LLM 能够根据数据分析结果自动生成高质量的风险评估报告、合规报告等，不仅提高了效率，也保证了报告的规范性和一致性。
通过理解与生成能力，LLM 已经解决了文本数据的海量处理与分析瓶颈，极大提升了效率，并降低了人工审阅的风险。
2、多模态融合能力
进入多模态融合阶段，LLM 能够处理不仅限于文本的数据，进一步扩展到图像、视频、音频等模态信息。这使得金融机构在风控中能够更加全面地感知复杂的风险信息。
应用场景：
2.1、 智能身份核验：
金融机构可以通过 LLM 融合人脸识别、证件验证和语音分析，实现更安全的身份核验流程。
可预计很快传统的照片上传方式后快速进化为视频验证方式，LLM 的加入，不仅能读取必要的身份信息，还能从视频中捕捉到更多维度的人类行为和情绪等信息。
2.2、保险理赔反欺诈：
当面对保险理赔时，LLM 可以综合分析文本描述、图片和视频证据，从中识别潜在的欺诈行为。
2.3、远程客户服务风险识别：
在远程客服中，LLM 能通过语音、视频、文本的多模态分析，识别客户的异常行为或潜在风险。
3、推理与决策能力
如果说理解和多模态是感知信息，那么推理能力就是基于信息进行深度思考和决策。
尤其值得关注的是，Agent 技术的兴起正在加速 LLM 推理能力在金融领域的落地。Agent 是一种具有自主行为的智能系统，它们能够自动处理金融系统中复杂的风险管理任务。通过结合 LLM 的推理和决策能力，Agent 可以根据输入的数据自动分析和做出决策，从而降低金融机构对人工干预的依赖，提升效率并减少人为错误。
Agent 是一种能够自主执行复杂任务的智能体，它能够与银行的内部数据系统和外部信息源相结合，利用 LLM 的推理能力进行决策。与传统风控系统相比，Agent 的优势在于能够实时分析大量数据、进行自动化的风险检测和决策，并且在面对动态市场环境时具有更强的灵活性。例如，传统风控系统往往依赖固定的规则和人工介入，而 Agent 则能够根据实时数据自主调整规则和策略，发现新兴风险点，并快速采取行动，减少金融风险的发生概率。
应用场景
3.1、更深层次的风险关联挖掘：
Agent 可以连接企业工商信息、交易数据、新闻舆情等多个数据源，利用 LLM 的推理能力，自动分析企业之间的股权关系、供应链关系、资金流向等，发现隐藏的风险关联，例如识别出复杂的洗钱网络或潜在的交叉违约风险。
3.2、更智能的异常检测与根因分析：
Agent 可以接入交易系统、日志系统等，利用 LLM 理解事件描述、系统报错信息，结合交易数据进行推理，更准确地判断交易异常的原因，并提出相应的处置建议。
3.3、 基于知识图谱的企业风险传导分析
通过构建企业知识图谱，LLM 能够推断出某些企业行为对市场或行业的潜在风险传导效应。
3.4、更主动的风险应对：
在特定场景中，LLM 可以通过 Agent 技术实时监控市场并做出主动的风险管理决策，如执行预警或采取相应的风险缓释措施。
二、如何稳步切入？
从2025年AI发展趋势看，多模态融合能力的成熟时间和推理决策能力是并行的，在引入 LLM 技术时，可以根据不同阶段的能力进行分步布局：
1、现阶段可落地的：
利用 LLM 的理解与生成能力，解决非结构化数据分析问题，提高合规报告和客户分析的效率。
场景的选择应重点放在数据量大、人工处理耗时长、但风险相对可控的领域。例如，舆情监控涉及海量的非结构化数据，通过 LLM 能快速分析和提取重要信息。客户投诉分析则可以帮助识别潜在的服务或产品缺陷，并通过自动分类和情感分析提高效率。合同审核过程则能借助 LLM 自动识别高风险条款，减少法律合规方面的风险。
在这些选定的场景中，可以通过小范围的试点项目来验证 LLM 的有效性和可行性。试点结束后，通过对比人工处理结果与 LLM 自动化处理的效率和准确度，可以初步验证模型的有效性。对于表现出较好效果的模型，可以进一步扩大应用范围。对于尚有不足的部分，则应及时进行模型优化，例如对识别错误较多的场景进行专项分析和调优。此过程应遵循逐步迭代优化的策略，逐步扩大 LLM 应用的场景，确保在大规模部署前，模型的稳定性和准确性达到要求。
2、紧密关注和跟踪：
多模态融合与推理决策能力预计将在2025年共同达到成熟，可以让金融机构逐步实现身份核验、反欺诈、异常分析等领域的全面智能化。
金融机构应尽早开始积累图像、视频、音频等多模态数据，并系统性地研究和探索不同模态数据融合的技术和方法。同时，Agent技术的研究与应用应当被提上议程，特别是在风险关联挖掘、异常检测和根因分析等领域进行试点项目，确保技术的可行性和可扩展性。
三、面临的挑战与未来展望
尽管 LLM 在金融风控中的潜力巨大，但它依然面临一些挑战。多模态信息的融合技术、推理决策能力仍在不断进化，模型的可解释性、鲁棒性和公平性问题需要金融机构保持关注。此外，数据隐私和安全性也是多模态数据处理中的关键问题。
未来，随着 LLM 技术的进一步成熟，Agent 在金融风控中的应用将进一步扩大，并可能取代传统风控流程的某些环节。例如，在高度自动化的风险管理系统中，Agent 可以全权负责日常的风险监控、识别和响应，极大减少了对人工的依赖。这不仅能够提升风控的效率，还能为金融机构提供更加实时、精准的决策支持。未来，金融风控将迈入一个“智核时代”，风险管理将更加智能化、主动化，推动金融行业实现更高水平的风险防控与管理。金融机构如果能够抓住这一技术变革的契机，将在风控体系中占据更加主动的位置，实现更加精准、高效的风险管理。
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