配资账户最大亏损人工智能重塑金融风控的路径与实践

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文/中国石油金融风控科研课题组

随着“人工智能+”行动深入推进，金融业依托资金、数据、人才等资源禀赋，孵化出诸多智能、高效的应用场景，面向客户的应用审慎推进，主要集中于营销、办公、风控等领域。基于Transformer基础架构，大模型参数规模持续扩大促进混合专家模型（MoE）、稀疏注意力机制（NSA）等算法结构创新，以及智能体技术加速发展，使得对金融复杂业务知识理解趋于精准。然而，金融数据体量大、多源异构、维度高，且普遍分散、信噪比低等问题，同时隐私保护法规与数据安全要求持续收紧，进一步提高金融风险监测及前置防控的技术门槛与合规难度。为此，金融风控科研课题组将围绕金融垂域大模型、金融高质量数据集与金融智能体的协同技术攻关，力求打造可复用、可推广的金融风控解决方案。

面向金融风控的大模型技术架构

在金融风险管理的实践中，文本、表格、舆情等多源异构数据的语义差异大、关联性弱，导致风险信号难以被有效整合与解析。若采用单一模态处理或简单拼接，容易忽略数据间的深层语义关联，使得风险表征碎片化且缺乏动态适应性。另外，传统风险分析高度依赖人工规则与静态阈值，难以应对市场快速变化与风险传导的复杂性。为此，课题组聚焦多源异构数据融合、垂域大模型预训练微调、多智能体协同决策等技术研究，构建基于中国石油集团昆仑大模型的金融风险智能分析与预警关键技术体系，架构主要涉及金融标准高质量数据建设、金融垂域大模型训练微调、金融业业务本体（Ontology）设计、金融智能体集群搭建等（见图1）。各个架构资产间相辅相成，承接业务架构的价值变现，在架构管控要求下落实业务应用分层解耦，实现更具前瞻性的架构体系设计，更好地支撑未来业务发展。

金融标准高质量数据集建设。根据《高质量数据集建设指南》（TC609-5-2025-01）标准要求，金融标准高质量数据集是以金融业务场景驱动，经过采集、清洗、标注、测试等数据处理环节，直接用于开发和训练人工智能模型的数据集合，主要包括通识数据集、金融行业数据集和金融专识数据集三部分。与原始数据相比，高质量数据集具有三个显著特征：一是主题明确，围绕特定目标系统化组织；二是质量达标，在多个维度达到较高标准；三是即用性强，经过处理后可直接输入AI模型。

金融业业务本体设计。金融业积累了大量具备高准确性、完整性与时效性的优质数据，但在面对大模型落地应用时，大量非结构化数据因场景高度碎片化，需经复杂预处理才能构建统一语义表示。金融数据的核心价值，源于所蕴含的广泛知识关联，知识图谱常被构建为一个附加的虚拟数据层，置于现有数据库之上，实现对多源数据的大规模链接。金融业业务本体（FIBO，Financial Industry Business Ontology）专门针对金融行业开发，明确定义了金融业务应用中的核心业务对象及其相互关系，旨在为金融数据提供通用语言与统一标准，为构建可解释、可计算的金融知识体系提供了清晰的技术范式。通过将金融领域长期积累的行业共识、内部数据资产和专家经验进行系统性整合与机器可读化编码，借助灵活的数据映射实现物理集成，最终通过深度的规则语义嵌入激活智能价值，从而为上层智能应用提供精准、连贯且富含逻辑的知识图谱。

金融垂域大模型构建。金融业是特殊的信息处理行业，如何在降低运营成本的同时提升服务覆盖面与精准度，解决“既要、又要、还要”的多重矛盾，成为行业发展的核心痛点。通用大模型虽具备广泛的知识覆盖，但在面对金融行业高度专业化、高严谨性要求的业务场景时，会出现适应性不足，主要体现在：一是金融核心数据属于高度敏感且受严格保护的封闭领域，通用大模型易触发监管合规风险；二是通用大模型内部的黑箱机制，难以匹配监管强制要求的证据链条“决策可追溯、逻辑可解释”；三是金融领域拥有高度结构化、规范化的知识体系，通用大模型对此类专业知识的深度掌握不足。为此，金融垂域大模型从初始即聚焦金融数据进行预训练与优化，通过金融语料微调，强化大模型泛化能力（见图2）。

金融智能体集群建设。智能体是一种具备自主思考与行动能力的智能实体，通过将大模型的语义理解、逻辑推理能力与外部工具调用、环境交互能力深度融合，构建起具备环境感知、任务规划、动态决策与工具调用的复合智能系统，超越了传统对话式AI的单向响应模式，演化为具备目标导向与持续进化的数字认知主体。参照“人机协同、权限渐进”的融合路径，金融智能体的协作根据其在流程中的介入深度，承担角色覆盖范围：一是数据搜集，监控各类数据源，实时获取最新的公告、财报、行情和另类数据；二是信息处理，调用大模型，对非结构化数据进行清洗、实体识别、情感分析和关键事件抽取；三是分析建模，利用代码执行环境，进行财务指标计算、量化模型回测、构建估值模型；四是报告生成，整合所有分析结果，按照预设模板自动生成研究报告的初稿；五是风险监控，持续跟踪各类业务风险敞口，并根据市场异动发出预警。

大模型赋能金融风控的管理创新与实践

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聚焦金融领域治理结构复杂、金融领域风险类型多、风险传染渠道多、金融业与实业交叉传染叠加效应大的业务痛点，金融风控课题组以“共享复用、资源集约、成本效益最优”为准则，通过突破多模态数据统一表征、基于大模型的多智能体协同风控、动态阈值预警等核心技术，建成多层次、多模态、大小模型协同融合金融垂域大模型，利用智能体框架，形成一套可解释、可扩展、高实时性的金融风控解决方案，推动中国石油金融风险管理由被动响应向智能预防转变。技术创新与实践内容主要包括金融风险知识大模型建设、风险偏好驱动的多智能体协同、金融风险管控场景应用。

金融风险知识大模型。基座模型选型上，基于Transformer架构和自注意力机制，捕获长距离依赖关系，理解复杂上下文、数据不出域等能力指标，选择中国石油昆仑大模型70B模型作为基模，进行预训练和全参数微调，搭建知识管理系统，实现金融风险知识的向量化与动态更新。研究异构数据语义解析方法，构建金融风险知识高质量数据集，设计金融风险知识图谱的本体结构，实现金融风险知识问答、传导路径的深度挖掘与实时推理。

金融风控综合智能体。通过对金融风险场景解耦为信用评估、市场风险、操作风险等专属智能体，每个智能体搭载专用图神经网络与强化学习模块，遵循单一职责原则，利用消息传递和状态机控制形成高效的协作网络，确保复杂任务的精准分解和有序执行。基于AutoGen框架构建多智能体协作系统，构建风险事件、股权关系查询、关联交易、集中度风险、风险知识图谱、风险简报生成、金融风险知识问答等7大类15个专业化智能体分工协作，采用团队编排器和基于意图的自定义路由机制，实现从用户意图识别到任务执行的完整流程。

金融风控场景示范应用。关联交易是指公司或其附属公司与关联方发生的转移资源或义务的事项，包括授信、担保、资产转移、提供服务及银监会规定的其他关联交易。通过引入机器学习、知识图谱、大模型等智能技术，实现管理方式的信息化转变，将关联交易由管理型向分析型转变。结合金融控股集团的实际业务场景，设计多层次、可量化的关联交易指标体系，覆盖关联方识别、交易行为监控、风险评估和预警等内容，支持实时或准实时风险监测。通过金融风控综合智能体和金融风险知识大模型协同联动，实现关联方链路动态穿透识别、监管G15关联报表一键生成、能源行业定价公允性AI检验等场景应用。

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课题组主要成员：程飞、吕宗健、张延平、吴广伟、史朝煜、李德辉、林秀峰、陈炼、王俊彦、夏文豪、申伟、孙镇涛、陈捷、朱艳玫、蒋发明等

（此文刊发于《金融电子化》2026年7月上半月刊）

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