北京国家金融标准化研究院&腾讯云：
《2025年金融业智能风控实践白皮书》

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北京国家金融标准化研究院与腾讯云联合发布的《2025 年金融业智能风控实践白皮书》，立足金融风险防控的政策要求与行业痛点，聚焦电信网络诈骗、信贷风控两大核心场景，系统梳理金融业智能风控的发展现状、核心挑战与建设思路，结合 6 家金融机构的实践案例，前瞻性展望行业未来趋势，为金融机构从 “人防” 向 “技防”“智控” 转型提供全景式参考，助力筑牢金融安全屏障。

一、研究背景：政策与风险双重驱动风控升级

（一）政策导向明确风控智能化要求

党中央高度重视金融风险防控，习近平总书记多次针对电信网络诈骗作出批示，《反电信网络诈骗法》《金融科技发展规划（2022-2025）》《推动数字金融高质量发展行动方案》等政策密集出台，明确要求推动风险管理从 “人防”“人控” 向 “技防”“智控” 转变，同时鼓励金融机构在合规前提下共享风控数据，提升反欺诈能力。国家标准（如基于文本数据的风控标准）与行业标准（如《基于大数据的支付风险智能防控技术规范》）进一步为智能风控提供技术支撑。

（二）风险形势严峻倒逼风控能力提升

全球金融诈骗损失持续扩大，2023 年达 4856 亿美元，我国电信网络诈骗案件频发 ——2023 年破获 43.7 万起，紧急拦截资金 3288 亿元，诈骗手段从传统 “冒充类” 升级为 AI 换脸、深度伪造等新型技术驱动模式，资金转移转向 “本人操作型”，隐蔽性与对抗性显著增强。信贷领域 “黑灰产” 形成完整犯罪链条，从数据窃取、虚假账户注册到跨境洗钱，对金融机构风控的实时性、精准性提出更高要求。

二、金融业智能风控建设现状

（一）发展历程：从传统模式向智能转型

1. 传统风控的局限性
   ：依赖征信、司法数据与黑名单，对征信白户、弱征信人群覆盖不足；算法以 “静态模型 + 动态规则” 为主，规则引擎滞后于风险迭代，难以应对线上业务 “扩散快、隐蔽化” 的风险特征。
2. 新技术驱动转型
   ：大数据技术整合多维度数据源（如运营商、电商数据），解决信息不对称；机器学习、深度学习等算法提升风险评估精准度；云计算提供弹性算力，支撑高并发场景实时监测；科技企业（如腾讯云）通过数据输出、算法赋能、平台搭建，助力金融机构降低研发成本，提升风控效率，已有 20 余家科技企业与金融机构合作布局智能风控。

（二）典型场景应用：聚焦电诈与信贷

1. 电信网络诈骗治理电诈流程分为 “诈骗准备 - 诈骗实施 - 资金转移”，金融机构主要监测资金转移环节，分为 “本人操作型”（受害者自主转账，设备 / IP 正常但交易异常）与 “非本人操作型”（诈骗分子盗号转账，设备 / IP 可疑）。当前防控难点在于 “本人操作型” 诈骗识别，需通过外部情报引入（如社交平台涉诈账户资料）、多维度模型防控（设备指纹、行为序列分析）提升精准度，部分机构已实现资金流与信息流融合识别。

2. 信贷风控全流程管控覆盖贷前、贷中、贷后全周期：

• 贷前
  ：集成生物识别、活体检测防范身份冒用，引入外部数据构建用户画像，结合知识图谱识别团伙欺诈；
• 贷中
  ：构建差异化评分体系实现风险定价，实时监测资金流向（如拦截流向房市、股市的信贷资金）；
• 贷后
  ：动态分类账户（高 / 中 / 低风险），结合行业周期开展压力测试，针对高风险客户压缩 “两高一资” 行业授信，中低风险客户提供灵活授信。

三、金融业智能风控的核心挑战

（一）数据共享与质量难题

1. 数据共享壁垒
   ：机构内部数据标准不统一、接口封闭，导致数据冗余无效；外部数据共享受《数据安全法》《个人信息保护法》限制，近九成机构面临数据量不足问题，无法支撑细分场景建模。
2. 数据质量隐患
   ：数据存在伪造、篡改风险（如数据投毒攻击），不同来源数据格式不统一，脱敏处理可能降低数据有效性，影响模型准确度。

（二）模型性能与风险升级不匹配

1. 风险类型多样化
   ：电诈场景中 AI 换脸、“本人操作” 诈骗导致正常与异常交易边界模糊；信贷场景中跨平台资产（电商、短视频平台）风险特征差异大，统一模型难以捕捉细分风险，模型衰减快、错判漏判频发。
2. 黑灰产技术升级
   ：黑灰产形成 “供 - 产 - 销” 完整链条，采用匿名通信、加密交易、跨境协作，攻击手段从钓鱼网站升级为深度伪造、生物信息窃取，自动化工具（如 “猫池” 批量注册）提升攻击效率，传统规则引擎难以应对。

（三）普惠金融与风控的平衡困境

1. 普惠服务成本高
   ：小微企业、农户等群体缺乏规范财务数据与征信记录，依赖线下尽调，审批慢、成本高，风险定价精准度低；
2. 中小机构能力不足
   ：偏远地区金融机构数字化基础设施薄弱，线上风险评估系统不完善，模型更新周期长，难以形成有效用户画像，普惠广度与风控深度难以统一。

四、金融智能风控建设思路：数据 - 模型 - 应用闭环

（一）数据：价值驱动的合规治理

1. 拓宽数据维度
   ：通过持牌征信机构与合规工具，接入运营商、电商、三方支付等多维度数据，从关联网络、设备指纹、生物特征等维度刻画风险，突破传统风控的立体化防控局限；
2. 自动化数据分析
   ：构建 “数据清洗 - 特征工程 - 模型训练 - 报表生成” 自动化流程，满足信贷秒级响应与 7×24 小时运行，覆盖弱征信客群；
3. 合规技术保障
   ：应用隐私计算（联邦学习、多方安全计算）实现 “数据可用不可见”，结合 RPA、区块链存证确保数据流通合规，解决纸质材料时效差、易篡改问题。

（二）模型：动态升级与精细化管理

1. 构建风控大模型
   ：通过知识蒸馏提取跨场景风险特征，形成泛化能力强的基础大模型，再结合业务场景生成专属模型，支持知识库补充、风险变化后的敏捷迭代（如模型迭代周期从 2 周缩至 2 天）；
2. 精细化模型矩阵
   ：针对不同场景（信贷、反洗钱、盗刷）与同一场景不同环节（如支付拒付场景下的跨境电商、游戏行业）构建专属模型，提升准确率与召回率，例如某机构搭建 “贷前反欺诈 - 贷中预警 - 贷后催收” 全流程模型矩阵。

（三）应用：场景化落地

1. 信贷反欺诈
   ：贷前接入设备指纹、人脸识别数据交叉核验，贷中引入短周期多头指标预警，贷后识别反催收联盟客群；通过 “冠军挑战者机制” 优化模型，新业务借助迁移学习实现冷启动。
2. 电诈治理
   ：接入画像预测型（个人行为数据）、涉诈载体型（涉诈电话卡 / 账户）、资金交易型（账户 / 交易信息）数据，搭建 AI 驱动的涉诈识别模型，实时判断账号风险（如可信设备认证）。
3. 普惠金融风控
   ：获取小微企业、农户的经营流水数据，结合经营周期预测，搭建 “数据 + 指标 + 模型 + 策略” 平台，冷启动阶段依赖专家经验或迁移学习，业务开展后快速微调模型。

五、实践案例：多类型机构的智能风控探索

（一）中国银行深圳分行：普惠业务数字化风控

通过区块链与公证处技术确保经营流水真实性，依托 1000 + 智能风控指标与 AI 模型评估客户信用，实现流水处理全线上化，决策流程从 “数日” 缩至 “当日”，客户无需线下提交材料，简化普惠业务流程。

（二）中信银行 “哨兵” 系统：全流程反电诈

整合行内交易数据与腾讯云外部反诈情报，构建 “事前预警 - 事中拦截 - 事后处置” 体系，建立总分支三级联动机制与警银协同，累计拦截被诈客户 3509 名，保护资金 6.07 亿元，覆盖 80 + 风控场景，日均决策超千万次。

（三）深圳前海微众银行：设备可信识别

独创 “相机指纹” 技术（通过手机相机传感器参数验证人脸视频真实性），构建多维度设备风险画像，嵌入全业务流程，解决终端异构（Android/iOS/H5）导致的设备 ID 不稳定问题，提升交易欺诈检测精准度。

（四）四川新网银行：多模态信贷反欺诈

开发全自动化多模态智控平台，融合文本、图像、行为流数据，采用 Apache Flink 实现毫秒级特征处理，授信响应缩至 20 秒；通过多方安全计算与其他机构共建联防联控机制，2024 年拦截欺诈资金超 5 亿元，伪盗类信贷损失为 0。

（五）沧州农商银行（巨鹿支行）：县域农户信用体系

联合政府构建 “数字农户” 体系，开发 “融信普惠” 小程序实现 15 张表格电子化，对接农业数据实现 AI 秒级风控，预授信覆盖巨鹿县 28 万适龄人口（8 万农户获授信），信用贷款发放 5320 万元，推动乡村振兴普惠金融落地。

（六）中原消费金融：存量客户风险运营

引入金融风控大模型，以 MaaS 模式迭代私有化模型，应用于反欺诈、拒绝回捞等场景；结合隐私计算整合生态数据，推出 “7 天无理由还款” 权益，平衡风控与客户体验，实现消费金融产品创新突破。

六、未来趋势：联防联控与生态共建

1. 行业联防联控
   ：建立风控数据共享标准（加密、匿名化），依托隐私计算、大模型构建行业级公共风控平台，提升整体风险识别能力；
2. 生态协同发力
   ：头部机构输出风控技术，中小机构借助外部算力与成熟模型实现 “弯道超车”，形成 “头部引领 + 中小协同” 格局；
3. 科技深度赋能
   ：科技企业发挥 AI、大数据优势，参与风控全流程，与监管、金融机构共建技术标准与伦理规范，构建 “安全 - 高效 - 智能” 的风险管理新范式，支撑金融业高质量发展。

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