导读：近日，《中国金融》杂志刊发腾讯金融科技副总裁陈功署名文章。文章指出，人工智能应用共享的重点是将风险信息、模型工具、实施方法和治理经验转化为可组合、可适配的能力，由使用机构根据业务和风险偏好自主决策。
作者｜ 陈 功 腾讯金融科技副总裁
文章｜《中国金融》2026年第20期
随着人工智能加快进入金融业务，金融机构正从单点工具应用转向体系化能力建设。《关于银行业保险业人工智能安全开发应用的指导意见》提出，“推进人工智能金融行业应用基础设施建设，促进人工智能应用成果在行业共享复用”。在风险治理领域，人工智能既提升了信息处理和风险识别效率，也推动了数据、模型、策略和运营流程的协同重构。将实践经验沉淀为可复用的能力，已成为金融业智能化转型的重要课题。
支付业务高频、海量、强实时，欺诈、洗钱、赌博及违规收单风险持续演变，“黑灰产”更组织化、隐蔽化、技术化，支付风控是人工智能较早深入应用并体现价值的场景。财付通以本体模型将分散异构的支付数据转化为“业务数字孪生”，实现风控特征自动挖掘；构建端到端风险大模型，完善覆盖风险感知、识别和策略运营的智能风控体系。其经验表明，金融业人工智能技术共享应统筹基础设施、技术产品、场景方案与风险治理，通过标准化、模块化、平台化建设，将内部积累转化为行业可复用能力。
夯实智能风控基础设施
智能风控基础设施不仅包括模型训练和推理所需的计算资源，还涵盖数据获取、特征加工、样本管理、模型训练、实时决策、运行监测和知识管理。唯有打通这些环节，人工智能才能成为稳定的业务能力。
在智能风控基础设施中，风险信息的获取与感知是起点。支付风险信息来源分散、结构复杂、对抗性强，传统人工收集和研判方式，难以适应其快速变化。为提高风险发现时效，财付通构建了分层的风险情报感知与分析体系。在依法合规获取风险信息的前提下，结合专家经验和自然语言处理技术建设风险知识库；通过多源分析和实时解析机制，提高对风险变化的捕捉能力；运用大模型、光学字符识别等多模态技术，对非结构化文本和图片进行辅助解析和线索提取。
经过持续建设，财付通智能风控体系可以持续分析和结构化处理海量多源风险信息，从分散的信息中辅助形成多类风险线索，为后续研判和策略制定提供支持。在风险识别环节，财付通进一步建设了统一样本、特征、模型和决策的基础设施。通过全局样本管理和预计算机制提高样本数据复用效率，以统一特征管理减少不同团队和风险场景下的重复加工，并衔接离线模型训练和在线实时决策，支持经过验证、审核的策略进入业务流程。
从能力共享角度看，智能风控基础设施不宜简单照搬大型机构系统架构，也不能以交换敏感数据为前提。较为可行的路径是对数据加工、特征管理、模型训练、实时决策和运行监测等共性能力进行模块化封装，由使用机构根据自身业务规模、数据基础和风险偏好进行适配。
推动风控能力产品化
财付通建立了统一的风险分组体系，综合考虑业务敏感程度、数据分布差异、风险集中程度和用户体验等因素，将用户及交易群体划分为边界相对清晰的子分组。当系统发现异常现象后，可以定位风险集中的群体、业务或交易模式，为模型训练和策略制定明确的对象与范围。同时，风险分组与策略管理相互解耦，一组策略可以关联一个或多个风险分组，兼顾特定高风险群体的差异化管控与统一治理。
在此基础上，财付通将策略建模划分为样本准备、特征评估、模型训练和策略评估等标准环节，以统一样本管理提高数据复用效率，以统计分析方法量化特征的风险预测能力，支持多种模型方法，在提升识别效果的同时兼顾可解释性，再按照统一模板，从风险覆盖、误报情况和投入产出等维度评价策略。为降低研发门槛，财付通还建设了基础算子库和专用策略表达体系。分析人员可以组合不同基础能力生成风险特征，并以统一方式描述特征加工和策略逻辑，减少离线验证与在线执行之间的转换成本。策略完成效果验证并履行与其风险等级相适应的审核程序后，即可线上部署和运行。针对策略上线后的漏报、误报问题，财付通探索运用人工智能辅助开展策略执行链路还原和原因分析，帮助分析人员识别策略未命中或误触发的可能原因，将更多精力投入风险研判和策略优化。
构建智能风控解决方案
财付通智能风控体系以风险感知、识别和策略运营为主线，推动人工智能进入业务流程，促进三个阶段衔接反馈。
风险感知阶段主要解决风险发现问题。系统持续分析依法合规获取的多源风险信息，运用自然语言处理、大模型和多模态识别技术进行辅助解析，提取具有研判价值的风险线索，再通过统一分组体系将宏观风险现象定位到具体问题群体。
风险识别阶段主要解决策略形成问题。系统围绕目标风险分组完成样本准备、特征评估、模型训练和效果验证，将风险信号转化为目标明确、效果可评估的策略建议。通过标准化流程和技术工具的运用，提高了策略研发质量和审核效率。
策略运营阶段主要解决效果管理和持续优化问题。策略上线后，系统持续监测风险拦截、误报和用户反馈等指标，评估策略运行状态。当发现策略效果衰减或出现异常时，系统可以启动归因分析和优化流程，将相关策略重新送回识别阶段进行调整和验证。
由此，形成风险情报驱动策略研发、执行结果反哺模型优化、业务反馈促进风险再识别的闭环。目前，财付通已在多个主要风险场景形成覆盖风险感知、识别和运营的闭环能力，策略研发、验证和部署效率得到了明显提升。在部分风险变化较快的场景中，系统能及时形成风险提示和策略建议，并按照既定权限及审核流程完成验证和部署，为应对新型风险提供支持。此外，统一的特征管理、策略生产和效果评价体系也推动风控知识由分散的个人经验转化为可复用、可追溯的组织能力。
健全人工智能风险治理机制
随着外部算力、模型、技术产品和解决方案进入业务流程，金融机构必须厘清能力提供方、技术服务方和使用机构之间的权责边界。
一是加强数据治理。明确数据来源、处理目的、使用范围、访问权限和保存期限，严格执行数据分类分级和最小必要原则。尽量采取工具平台输出、数据留在使用机构内部的方式，并针对模型训练、知识检索和实时推理等环节设置数据访问和安全控制要求。
二是加强模型管理。建立模型准入、版本管理、效果评测和持续监测机制，综合考量稳定性、可解释性、公平性和安全性。外部模型必须开展适配性和安全性评估，避免依赖单一模型或技术服务商。
三是加强策略管理。记录策略形成依据、适用范围、评价结果和调整过程。人工智能给出的策略建议应通过与风险等级相适应的测试、验证、审核和发布程序；同时，应建立灰度验证、运行监测、及时回退和紧急停用机制。
四是完善人机协同机制。对涉及用户权益或具有重要业务影响的措施，应建立人工复核、结果解释、申诉处理、策略回退和责任追溯机制，确保关键业务判断和责任仍由具有相应能力的人员承担。
五是依法履行反洗钱义务。人工智能可以辅助异常识别、线索分析和风险预警，但不能替代客户尽职调查、资料及交易记录保存、大额和可疑交易报告等法定反洗钱义务，也不能削弱相关人员责任。
六是加强外部合作管理。通过合同协议明确数据安全、模型变更、安全事件报告、服务连续性和退出安排，定期评估合作机构的技术能力和安全管理水平，防范供应链和服务集中度风险。
总体来看，人工智能治理不应是独立于业务之外的合规环节，而应嵌入基础设施建设、产品研发、策略上线和运营评价全过程。只有技术能力与治理能力同步建设，才能在发挥人工智能效率优势的同时，守住安全底线。
深化行业共建共享
金融风险呈现跨平台传播、快速变异和协同作案等特征，仅靠单家机构难以全面应对。财付通已与银行机构开展了反诈联防联控合作，针对部分银行数据维度有限、账户级限额较粗、交易级管控能力不足等问题，建立了风险前置的精准管控模式，实现了“信息共享，双向赋能”的风险协同治理。
在依法合规、保障用户信息安全的前提下，双方共享支付风险信息，弥补单一机构数据视角不足的短板。财付通在资金链路上游加强打击，银行侧则在下游对非黑名单用户解除“一刀切”的账户级限额，从而实现在保障用户资金安全的前提下，大幅降低交易摩擦。截至2026年8月，财付通已与25家银行进行合作，合作银行微信支付渠道相关涉案金额及涉案账户数大幅下降，支付成功率显著提升，累计改善超8亿用户的支付体验。
实践表明，金融业人工智能应用共享的重点是将风险信息、模型工具、实施方法和治理经验转化为可组合、可适配的能力，由使用机构根据自身业务和风险偏好自主决策。大型金融机构和科技企业可输出标准化工具与经验，中小金融机构应提升承接和运营能力，行业组织则应推动风险分类、模型评测和安全测试等标准建设，从而形成多方协同、权责清晰的风险治理格局。
内容来源：中国金融
*本文如有侵权，请及时联系我们删除。
“金融科技50人论坛”成立九周年啦，特别感谢热心读者对我们的支持，我们建立了“金融科技·读者微信群“，发布研究成果、促进交流合作、赠送金融科技图书，欢迎您的参与。
入群方法：加群主为微信好友（微信号：serenazys）,添加时备注个人姓名（实名认证）+单位+职务+入群，经群主审核后，即可被邀请进群。欢迎读者朋友多多留言与我们交流互动。
学术研究、会议合作和专题培训联系：
办公电话：010-62561700
邮箱地址：songzeying@cft50.com.cn
金融科技50人论坛（CFT50）：金融科技50人论坛（CFT50）成立于2017年4月22日，论坛近年来紧密围绕金融科技理论、实践与政策前沿，积极推动“政产学研用”交流与合作，逐渐建设成为在金融科技领域具有较高影响力的独立学术平台。论坛组织或参与出品《中国金融科技运行报告》《中小银行金融科技发展研究报告》《数据要素：领导干部公开课》《绿色金融：助力碳达峰碳中和》《金融科技15讲》《银行业数字化转型20讲》等重要学术成果，与《金融理论探索》杂志合作开设数字金融学术专栏，普遍受到政策层、学界和业界人士的高度评价。2019年以来，论坛参与发起北京市东城区立鼎金融与发展研究院、厦门鹭江金融科技研究院等机构。
更多内容，请长按识别二维码关注
