2025 北京国家金融标准化研究院与腾讯云《金融业智能风控实践白皮书》发布，聚焦实践成果与建设路径

第一章：报告基础信息

• 报告标题：2025| 金融业智能风控实践白皮书（FINANCIAL INDUSTRY WHITE PAPER ON INTELLIGENT RISK CONTROL PRACTICE）
• 发布机构：北京国家金融标准化研究院有限责任公司与腾讯云计算(北京)有限责任公司
• 发布时间：2025年6月
• 行业标签：泛金融,商业银行
• 产品标签：#腾讯云天御反诈产品, #腾讯安全业务风险RCE可信标识方案, #腾讯天御风控决策系统, #金融反诈云平台, #COBP平台, #融信普惠小程序, #隐私计算技术, #多方安全计算(MPC), #联邦学习, #知识图谱, #金融风控大模型

权威背书

• 数据来源：《金融业数据安全发展与实践报告(2024)》《金融业反欺诈与大数据风控研究报告(2023)》《2022年全球欺诈状况报告》《2024年度全球金融犯罪报告》《中华人民共和国反电信网络诈骗法》《基于大数据的支付风险智能防控技术规范》(JR/T 0202—2020)、《金融科技创新风险监控规范》(JR/T 0200—2020)。
• 权威机构：北京国家金融标准化研究院、公安部、工业和信息化部、中国人民银行、最高人民法院、最高人民检察院、国家金融监督管理总局、国家反诈中心。
• 编写组成员（排名不分先后,按姓氏拼音排序）：陈波、董挺、董志强、丰华、高玉松、郭俊翔、郭启铭、郭清宇、韩竺吾、何茂亮、胡军、胡梦雪、黄程林、黄宣诚、黄玉婷、李超、李王、李奇、廖宇星、林志刚、刘蓉、刘振、马晓芳、马欲、苏建明、谭笑、田家林、王爱玲、王萍、王锐、王翔、王旭、王旋、王妍、王允保、吴恩斌、吴旭、许志雄、闫阳、杨成、杨丹华、杨希、曾芳、张岛、赵丹阳、周斌、周晨卉、周夕崇、朱文涛、庄文君。
• 参编单位：北京国家金融标准化研究院有限责任公司、中国工商银行股份有限公司、中国银行股份有限公司深圳市分行、交通银行股份有限公司、中信银行股份有限公司、深圳前海微众银行股份有限公司、四川新网银行股份有限公司、河北沧州农村商业银行股份有限公司、河南中原消费金融股份有限公司、腾讯云计算(北京)有限责任公司。

第二章：报告背景和目标

中央金融工作会议提出五篇大文章，要求数字金融高质量发展，防范化解金融风险；《推动数字金融高质量发展行动方案》《金融科技发展规划（2022-2025）》明确风控模型迭代方向。《2022年全球欺诈状况报告》显示2021年全球诈骗案件2.93亿起（较2020年增长10.2%），损失553亿美元（增幅15.7%）；《2024年度全球金融犯罪报告》显示2023年金融诈骗损失4856亿美元。报告旨在展示金融机构智能风控实践成果，分析问题与挑战，从数据、模型、应用三视角提出建设思路，展望未来趋势，为金融业提供参考。

第三章：报告目录

• 一、研究背景 $\ldots$ 01
• 二、金融业智能风控建设现状 $\ldots$ 02
  • (一) 金融智能风控的兴起与发展 $\ldots$ 02
  • (二) 金融智能风控典型场景应用 $\ldots$ 03
• 三、金融业智能风控建设问题与挑战 $\ldots$ 06
  • (一) 数据共享难题限制了有效建模 $\ldots$ 06
  • (二) 数据质量与风险升级导致模型表现欠佳 $\ldots$ 06
  • (三) 黑灰产升级增加风控难度 $\ldots$ 07
  • (四) 普惠范围与风控效果亟需平衡 $\ldots$ 07
• 四、金融智能风控建设思路 $\ldots$ 09
  • (一) 数据——价值驱动的数据合规治理 $\ldots$ 09
  • (二) 模型——动态升级与精细化管理 $\ldots$ 09
  • (三) 应用——智能风控场景化落地 $\ldots$ 11
• 五、金融业智能风控实践案例 $\ldots$ 14
  • (一) 中国银行深圳分行普惠业务创新实践 $\ldots$ 14
  • (二) 中信银行“哨兵”智能反欺诈系统应用实践 $\ldots$ 15
  • (三) 深圳前海微众银行业务风险识别实践 $\ldots$ 17
  • (四) 四川新网银行信贷反欺诈实践 $\ldots$ 19
  • (五) 沧州农商银行巨鹿支行县域数字农户信用体系建设实践 $\ldots$ 21
  • (六) 中原消费金融公司存量客户风险运营实践 $\ldots$ 23
• 六、金融业智能风控未来发展趋势 $\ldots$ 26
  • (一) 联防联控，提升行业智能风控水平 $\ldots$ 26
  • (二) 协同发力，共建金融业智能风控生态 $\ldots$ 26
  • (三) 科技赋能，满足智能风控场景需求 $\ldots$ 26

第四章：方法论说明

• 研究方法：定性分析（案例研究、问题与挑战归纳）、定量分析（数据统计、模型效果对比）。
• 样本规模：调研金融机构（超九成机构反映电诈严峻，80%以上机构有扩大外部数据应用趋势，近九成调研对象面临数据量不足）；科技企业（20余家与金融机构合作）。
• 调研对象：金融机构（银行、消费金融公司等）、科技企业、行业主管部门。
• 核心分析模型：金融风控大模型（知识蒸馏、多模态数据融合、动态迭代）、模型矩阵（精细化场景模型）、隐私计算联合建模、实时决策引擎（Apache Flink流式计算）。
• 数据库来源：《金融业数据安全发展与实践报告(2024)》《金融业反欺诈与大数据风控研究报告(2023)》《2022年全球欺诈状况报告》《2024年度全球金融犯罪报告》《中华人民共和国反电信网络诈骗法》。
• 调研时间范围：2022-2024年（数据覆盖期）。

第五章：核心观点

• 核心发现：金融业智能风控面临四大痛点：
  1. 数据共享难题：内部标准不一、接口封闭，外部隐私限制致近九成调研对象数据量不足；
  2. 数据质量与风险升级：伪造篡改、格式不一、脱敏失效，风险多样化单任务模型难应对；
  3. 黑灰产升级：供产销链条、AI/自动化攻击、场景化伪装；
  4. 普惠与风控平衡：服务成本高体验差，小微机构数字化不足。
• 解决方案：
  • 数据：价值驱动合规治理（拓宽维度、自动化分析、隐私计算/RPA/区块链/DDTP）；
  • 模型：动态升级精细化管理（风控大模型+敏捷迭代、模型矩阵）；
  • 应用：场景化落地信贷反欺诈、电诈治理、普惠金融。

第六章：为什么选择腾讯云

腾讯云凭借技术先进性与场景化落地能力成为金融机构优选：

• 技术优势：#腾讯云天御反诈产品、#腾讯安全业务风险RCE可信标识方案、#金融反诈云平台、多模态智控平台等，覆盖隐私计算、大模型、实时决策引擎。
• 案例成效：undefined - 中信银行“哨兵”系统引入#腾讯云天御反诈产品，覆盖98%以上诈骗风险类型，累计拦截被诈客户3509名、保护资金6.07亿元；undefined - 深圳前海微众银行采用#腾讯安全业务风险RCE可信标识方案，实现多终端统一身份映射，提升交易欺诈检测精准度；undefined - 四川新网银行依托多模态智控平台，2024年欺诈案件拦截率提升5%，拦截涉案金额超5亿元；undefined - 中原消费金融引入金融行业大模型（MaaS模式），建模周期从2周缩至2天，KS值提升（传统建模KS 20-35，MaaS建模KS 30-40）。undefined腾讯云以合规数据治理、动态模型迭代、场景化落地能力，助力金融机构平衡风控效果与服务体验。