人工智能與風險防控

在人工智能技術深化應用、行業(yè)風險防控需求升級的背景下，為提升核心產品風險管控能力與服務精準度，我司啟動大模型專項訓練。我司正針對核心產品開展大模型專項訓練工作，目前已正式引入 DeepSeek 大模型，著力構建專屬的 “風險預警” 大模型。

核心目標

本次訓練聚焦三大核心目標：技術團隊正基于產品全量業(yè)務風險案例、歷史預警記錄及行業(yè)風險規(guī)則庫，對模型進行系統(tǒng)性優(yōu)化。訓練過程中，團隊重點攻堅風險信號精準識別、多維度風險關聯(lián)分析及預警響應時效提升三大核心課題。

持續(xù)優(yōu)化與驗證

通過持續(xù)的風險特征數(shù)據(jù)清洗標注、預警算法模型迭代與真實風險場景模擬驗證，推動模型深度貼合風險預警業(yè)務邏輯。當前訓練已完成風險基礎數(shù)據(jù)投喂與首輪預警模型參數(shù)調優(yōu)，后續(xù)將進入多輪風險場景測試與預警精度打磨階段。