蚂蚁数科发布新一代融合AI风控引擎

每个企业在数字化转型过程中，都会遇见风控问题。随着数字化不断发展和风险形态的不断变化，风险管理变得越来越复杂，挑战越来越高。如何利用领先的数字化工具，动态、实时地监测风险并直接辅助于决策，是企业风控部署的首要考量。

自ChatGPT发布，生成式AI在理解、分析、推理、生成新内容等技术上快速发展，其具备的深度理解和解决复杂问题的能力，为新的应用创新的可能性带来想象空间，让过去的 A I 风控系统变得更智能。

6月25日， 蚂蚁数科旗下蚁盾发布新一代融合AI风控引擎“AIR Engine（AI FUSE Risk Engine）”，在原有的决策式AI架构上通过引入生成式AI，进一步提升风控智能化水平。

蚁盾CTO张凯隆介绍道，生成式AI具有“理解推理+自主决策”的能力及特性，“AIR”引擎借助生成式AI，大幅简化了原有需要专业算法工程师深度参与的操作流程，在风险管理复杂度综合降低50%的前提下，将风险对抗时效从天级别降低到了小时级，在部分业务场景下，仅需少量甚至无需人工介入即可完成，这直接缩短了从识别风险到实施风险布控策略的时间差。

从现场演示来看，通过生成式 AI 智能辅助，“AIR” 引擎自动化部署上线了一个风控模型；通过对企业的多维数据进行理解、分析和推理，在2分钟之内生成了一份数据分析报告。

银行作为风控的重点领域，在不断推进数字化的过程中，也遇到很多挑战。长沙银行开发中心主任助理周波表示，在过去银行基本上是线下场景，当从线下转移到线上时，所有的商业逻辑和技术逻辑都发生了变化。在数字化时代，以往各部门数据是孤岛，现在要打通孤岛，整合数据。以往的线下场景中，风控纯靠个人专家经验，到线上时，则需要规则策略支撑，这是一个非常大的挑战。

“我们在数智经营进阶、生态银行全面建设、科技赋能上都有很多亮点。特别可提到的是我们蚂蚁的平台支撑，长沙银行风控模型就是蚁盾，正因为有了这些系统的支撑，我们才能在数字化转型过程中如鱼得水。”周波说道。

“对于专业从事风控管理及运营的人员来说，理解复杂的风险管理诉求及快速布控是具有挑战性的，调整风险策略宛如调转一艘航空母舰。”张凯隆进一步介绍，AI持续对决策目标和决策结果进行更新和优化，提升了风控系统的适应力和智能化水平，降低了风险策略运营的复杂度，“有了生成式 AI 的加持，基础运营人员也能轻松驾驭复杂多变的风险场景。”据了解，在开放联合建模场景，“AIR” 引擎通过AI 对业务全流程进行智能辅助，将特征加工与建模效率均提升了40%。

据悉，蚁盾目前在国内已服务了金融、大宗贸易、出行、电商等数十个行业的2000余家客户。

从现场了解到，蚁盾将逐步把沉淀多年的核心风控技术或能力进行全面开放。“AIR”引擎将开放300多个APIs，支持全面定制化开发。此外，“AIR”引擎的核心框架将于今年 10 月份开源。