技术促进合规，合规驱动流通，流通创造价值

智能风控是金融行业数字变革的重要交汇点，通过技术促进合规，合规驱动流通，流通创造价值，重构生产力与生产关系，实现金融数据价值的最大化。核心观点包括：

1. 数据要素流通：重构风险管理体系，激活数据资产价值，促进产业生态协同。创新数据产权观念，淡化所有权、强调使用权，聚焦数据使用权流通，明确数据要素价值分配机制。传统要素与数据要素在稀缺性、流动性、价值规律等方面存在差异，需重构定价与分配机制，强化技术治理与法治保障。

2. 智能应用升级：从“规则对抗”时代进入“模型对抗”时代。AI伪造“仿真人”突破静态规则，黑产技术升级，传统规则依赖历史数据与人工经验，但黑灰产利用生成式AI动态生成欺诈行为，导致数据依赖局限、规则迭代滞后、单一规则无法适配多场景需求。大模型时代要求风控系统具备毫秒级动态建模能力，银行机构倾向引入“第三方技术”与“合作开发”构建“模型对抗”风控策略。

3. 普惠金融升级：为经济复苏构建数字化的金融引擎。借贷双方信息不对称，现有信用评估难取信，征信数据相对静态，风险敞口被恶意利用，服务成本高企。通过整合多源数据，填补征信数据空白，保障真实合规，全流程线上化，降低服务成本和运营负担，实现“数字化平权”，助力金融机构从“抵押物依赖”转向“经营数据信用化”。

4. 金融风控智能全景图：涵盖多维度数据决策、智能自动化数据分析、合规价值驱动的数据管控、精细模型矩阵设计、敏捷模型持续迭代、精准风控大模型等。天御智能金融风控服务体系包括模型应用、数据环境、风险动态风险治理等。

5. 天御Plus数据：价值驱动的合规技术创新，全面数据涵盖政务、金融、支付等领域，通过隐私计算、联邦学习等技术保障数据安全。

6. 模型：涵盖事前、事中、事后的事前、事中、事后模型对抗体系，包括涉诈倾向预测模型、威胁情报模型、环境风险检测模型等。

7. 应用：多场景，全流程的动态全面风险治理，包括零售信贷欺诈管理、普惠金融风险管理、电信网络诈骗治理等。

8. 案例：中国银行深圳分行通过区块链、RPA等技术创新，构建线上化、高可信的普惠金融业务；某头部互金公司使用金融风控大模型实现高价值客户挽回；中信银行共建反诈防护体系，荣获《亚洲银行家》“中国最佳反欺诈和风险管理项目”。

9. 天御反电诈：扫黑+护白，统筹便民利民与风险防控的反电诈治理更稳健，将AI大模型用于自研风控引擎，从容应对诈骗翻新，精准研判金融通信网络高危。

10. 市场认可：天御入选国内外研报“大满贯”，客户信赖的业务与反欺诈市场“引领者”，包括Gartner HypeCycle™ for Security in China、Gartner MarketGuide Online Fraud Detection、中国信通院业务安全能力要求认证等。

结论：智能风控通过数据要素流通、智能应用升级、普惠金融升级等技术手段，推动金融行业数字化转型，提升风险防控能力，实现合规、流通、增值的闭环。