大模型下的多模态智能风控落地实践

大模型下金融风控面临的新问题和挑战

1. 现有风控问题

   • 欺诈手段升级：团伙作案更隐蔽（多设备、多联系人、AB贷等），中介代理维权，反催收等。
   • 模型性能瓶颈：AI欺诈手段高明（AI换脸/声、数字人、视频生成等），传统模型KS提升有限，特征依赖结构化数据。

2. 新型AI风控问题

   • 高逼真生成式AI：实时AI换脸、换声绕过摄像头采集，生成逼真身份证/人像/房屋照片等。
   • 智能对话能力：ASR+LLM实现实时对话，TTS合成语音。
   • 语音生成能力：声音克隆技术复刻个人音色，支持情绪/语调合成。

3. 生成式大模型风险挑战

   • 生成内容逼真度高（AI换脸/声等以假乱真）。
   • 生成内容丰富（可生成身份证、人像、声纹等多样化材料）。
   • 造假成本低（生成式AI零成本，无需专业人才）。

大模型下金融风控破局之道

1. 大模型技术方案

   • 生成式大模型：对话问答生成标签（方案不公开）。
   • 大模型+小样本微调：快速开发风控模型，解决传统建模痛点（样本积累、开发周期、代码维护等）。
   • MaaS平台：集成主流模型平台（Huggingface等），支持模型快速开发、编排、部署和共享。

2. 视频流+AI模型技术

   • 基于多帧视频流建模，识别AI换脸、证件编辑等细节特征。
   • 结合大模型+小模型提升风控能力。

基于大模型的多模态智能风控解决方案

1. 视觉风控基座大模型研发

   • 数据准备：使用Milvus向量数据库进行高效近N个Embeddings计算，检索相似样本。
   • 模型训练：自主研发视觉风控基础大模型，集成主流小模型（ResNet、MobileNet等）。
   • 子模型微调框架：用户可选不同基础模型，微调完成图像子任务，以概率输出结果。

2. 多模态风控技术

   • 多层级欺诈识别：动态调用活体识别方式（在线/离线），覆盖APP/H5等场景。
   • 多模态身份防伪：结合眼球+人脸+声纹+图像深度分析，增加攻击难度。
   • 深度图像分析：识别AI换脸、电子头等新型攻击，进行拦截。
   • 身份防伪分：提出信用分、欺诈分、合规分、中介分解决方案。

3. 音视频AI平台

   • 一站式验证风控模型，支持视频流+AI模型风险防控（如AI换脸检测）。

基于大模型的多模态智能风控应用案例

1. 落地案例

   • 视频流AI风控演示、多模态关系图谱、金融图像识别引擎、微表情识别、房抵通、语音场景、OCR场景、身份防伪场景、视频双录场景等。

2. 技术总结

   • 造假成本低、生成内容逼真、生成内容丰富，需通过多模态关联性计算（如背景相似性、声纹相似性）挖掘团伙欺诈。

多模态风控大模型下一步研发方案

1. 技术方向
   • 构建多模态关系网络，挖掘欺黑产、中介团伙。
   • 结合非结构化多模态数据与结构化数据，优化端到端风控策略。
   • 直接对音视频建模识别欺诈，避免分模型丢失高维特征。