（一）數據?價值驅動的數據合規治理 （二）模型?動態升級與精細化管理 （三）應用?智能風控場景化落地 研究背景黨中央高度重視金融風險防控工作。黨的十八大以來，習近平總書記對防范化解金融風險、維護國家金融安全作出系列重要論述。其中，曾先后十余次針對電信網絡詐騙網絡詐騙法》明確了銀行業金融機構、非銀行支付機構等不同行業主體的反詐職責，金聯合最高人民法院、最高人民檢察院進一步完善“兩卡”犯罪法律適用標準，全面提升名制，全力整治虛商卡，對短信端口、語音專線、云服務等重點業務加大APP制作開發、網絡直播、引流推廣等涉詐重點領域，約談曝光問題突出企業，網絡生態環境不斷得到凈化。中國人民銀行深入推進“資金鏈”治理，支付行業常態化治理格局持續完善，組織商業銀行、支付機構、清算機構協助公安機關阻斷大量美元。詐騙案件數量增多、損失金額增大，給人民群眾造成嚴重經濟損失。金融機構作金融業智能風控建設現狀國家標準層面，風控領域標準覆蓋面廣泛，不僅涵蓋風險管理術語、框架等通用性基礎標準，還拓展到基于文本數據的風控、互聯網金融智能風控領域，為金融機構多個場景下的風控奠定了技術基礎。行業標準層面，風控標準起步更早。金融業早在2020年發布了金融機構智能風控技術的使用，為金融機構智能風控建設提供標準支撐。傳統的風控模式難以滿足金融業風險防范需求。數據層面，傳統風控依賴征信數據、司法數據以及黑名單等構建風控體系，能夠對征信記錄良好的用戶實現風險管控，但是對征信白戶以及弱征信人群的風險管理效果并不理想。算法層面，傳統風控主要依托歷業務規則引擎易實施、好部署，但是規則引擎的風險防控效果存在滯后性，隨著金融機構線上業務的快速增長，風險呈現擴散快、隱蔽化的特征，對風險管理的敏捷度與精準新技術發展為風控帶來新活力。一是大數據技術為金融風控注入新的數據源，通過契合金融業務的實時屬性，提升了風控的敏捷性。二是數據驅動算法（如機器學習、深度學習、強化學習等）在海量數據的加持下，風險評估更加全面精準，提升金融服務的效率與安全性。三是云計算的分布式算力，加速復雜模型的訓練，增強風控模型的計算科技企業能力輸出提升金融智能風控水平。一是科技企業積累了海量的用戶數據，包括消費行為、關系網絡等多維信息，拓寬了金融機構的數據面，使得金融機構得以構建更精準的用戶畫像。二是企業的算法能力突出，將創新的風險評估算法在金融風控領三是科技企業集成數據、模型等能力的平臺，通過自動化和智能化流程，進一步增強了金融機構實時監測風險的能力，平衡了業務風控和效率之間的問題。據調研[調研數據機構開展合作，合作領域包括數據引入、算法模型與策略制定以及系統平臺建設，推動據調研1，超九成的機構反映電信網絡詐騙形勢最為嚴峻，其次是網絡賭博、網絡信貸授信欺詐與營銷欺詐，因篇幅有限，選取電信網絡詐騙、信貸風控兩個在金融智能風電信網絡詐騙，是指以非法占有為目的，利用電信網絡技術手段，通過遠程、非接常見的電詐流程包括以下三個步驟：詐騙準備、詐騙實施、資金轉移。金融機構當前主要依賴對資金轉移環節的監測，即通過資金流的特征以及賬戶行為分析是否為涉詐交易。雖然電詐話術不斷翻新，但在資金轉移階段，可將資金轉移操作大致分為本人操表1資金轉移操作類型概況流的特征以及賬戶行為分析是否為電詐交易；部分金融機構以威脅情報的方式引入了暴露在社交平臺的賬戶資料，以資金流與信息流融合方式綜合識別受害者和涉黑卡賬戶。信貸風控指的是金融機構利用技術手段預測申請貸款用戶違約的可能性，從而評估督管理總局聯合部署開展金融領域“黑灰產”違法犯罪集群打擊工作，聚焦貸款領域等重點方向，嚴打信用卡詐騙、貸款詐騙等各類犯罪活動。根據信貸業務特點，信貸風控貸前核驗環節，一是通過建設綜合身份認證平臺，集成生物識別、活體檢測等技術，防范用戶身份冒用風險。二是通過引入運營商等外部數據，從多維度描繪貸款主體的操作行為、交易習慣和風險特征，構建精準的用戶畫像，并結合知識圖譜等技術，有效識貸中審批環節，一是授信審批方面，構建更加精細的客戶評分體系，形成風險預警模型，基于貸前準入的用戶畫像，對不同用戶進行信用風險評估，形成基于差異化額度的風險定價。二是實時監測資金流向，借助大數據分析，重點監測信貸資金流向房市、股市、理財、民間借貸等風險場景，對貸款賬戶風險進行攔截，在交易過程中識別可疑行業授信，針對中低風險客戶提供更高授信產品等。同時，結合行業經濟周期和區域性機構內部數據共享方面，不同業務部門或者系統之間數據標準不一致或數據接口不開放，不同業務、不同時期的數據在用途、結構、價值和質量水平方面存在差異，造成數據重復、冗余、無效等問題，增加了數據采集和整合的難度，降低了內部數據的流動機構外部數據接入方面，為滿足數據驅動的智能風控算法的要求，金融機構需要融增長，目前已接入工商、運營商、司法、征信為主的多個來源的數據，并深入應用于風勢。但是在隱私保護和個人信息保護的政策規范下，跨機構、跨行業的數據共享難以高數據質量方面，一是在實際操作中，數據可能存在偽造、篡改、假冒等問題，特別是數據投毒攻擊，導致模型準確度下降，影響智能風控水平。二是在數據收集和使用過程中，不同來源數據格式不同，缺乏標準化。三是為滿足數據安全等法規政策要求，金風險類型方面，形式與手段更加多樣化，傳統的單任務模型難以應對新型風險。信貸場景中，金融機構資產接入渠道更加多元化，例如電商平臺、第三方支付平臺、短視頻平臺等，不同平臺資產的風險特征存在差異性，統一的風控模型無法捕捉差異化的風險特征。電詐場景中，一方面，AI技術的發展為電詐犯罪團伙提供了新型詐騙形式，AI換臉冒充親友騙取受害人信任后實施詐騙，模型難以有效適應新形式的詐騙手段。另一游由通過內部人員泄露數據、社工庫、撞庫攻擊等方式，竊取用戶個人信息；中游由網攻擊手段方面，新技術的興起不僅為金融機構提供了新的智能風控解決思路，也降低了黑灰產攻擊的門檻，黑灰產的攻擊手段從傳統的釣魚網站、木馬病毒、短信詐騙，升級為更具欺騙性的深度偽造（Deepfake）、AI換臉、生物信息竊同時利用自動化工具（如“貓池”批量注冊賬號）和機器學習優化攻擊策略等方式，提升攻擊效率，這些技術手段的升級，給金融機構依賴傳統規則引擎的風控體系帶來極大攻擊場景方面，隨著金融機構加強常規交易監控，黑灰產的攻擊場景也不斷演變，利用國家政策、社會熱點進行偽裝，例如冒充“一帶一路”利用“鄉村振興”政策虛構助農貸款、結合數字人民幣試點偽造官方錢包APP或虛假兌換渠道等，所利用的金融產品涉及面越來越廣，場景化攻擊極大增加了金融機構識別管普惠金融方面，金融機構面臨服務成本高與用戶體驗差的雙重壓力。普惠金融作為五篇大文章之一，旨在通過可負擔的金融服務覆蓋傳統金融體系難以觸達的群體，如小微企業、個體工商戶、農民、低收入人群等。由于普惠對象缺乏規范的財務數據、有效的征信記錄，業務人員需要線下實地走訪調研的方式進行客戶盡調，風險評估手段相對落后，這種方式不僅導致審批流程慢、運營成本高，而且風險評估主要依靠業務人員的風控效果方面，小微金融機構數字化基礎設施不足以支撐智能風控。雖然頭部機構已經布局線上智能風控模式，但多數偏遠地區的金融機構由于科技實力欠缺或缺乏普惠群體數據支撐，線上風險評估系統或評估體系尚不完善，風險評估模型更新周期長，普惠對象的線上信用風險評估難度高、準確度低，難以形成有效的用戶畫像，從而導致普數據是智能風控的基礎支撐。金融智能風控的核心在于對風險精準、高效識別，高質量數據是風控決策的基礎。依托機構內部多維度數據，并結合多方外部數據，金融機構建立更全面的客戶畫像，增強對新型欺詐的防控能力，提升風險識別的廣度。模型是深度學習、知識圖譜、自然語言處理等）被應用于構建動態風險評估模型，模型動態升金融智能風控以提升業務安全性和效率為最終目標，通過普惠金融風險管理等領域應用落地，并通過業務場景產生的數據優化模型，形成金融智零售信貸欺詐管理應用零售信貸欺詐管理模型數據普惠金融風險管理電信網絡普惠金融風險管理電信網絡詐騙治理賬號身份風險識別存量客戶風險運營動態風控模型體系建設精細-模型矩陣設計｜敏捷-模型持續迭代｜精準-風控大模型價值驅動的數據合規治理豐富-多維度數據決策｜智能-自動化數據分析｜合規-價值驅動的數據管控一、數據—價值驅動的數據合規治理拓寬數據維度助力精準決策。通過持牌個人征信機構以及創新合規工具，金融機構接入用戶授權的運營商、電商平臺、三方支付機構、互聯網平臺、SDK廠商等多維度數網絡行為、經營趨勢等維度刻畫用戶欺詐和信用等風險，突破傳統風控難以實現立體化數據分析自動化提升風控效率。自動化數據分析涵蓋自動化數據清洗、自動化特征工程、自動化模型平臺以及自動化報表生成模塊，通過實時處理海量多維度數據，結合風險決策的全流程智能化，滿足信貸場景秒級響應，并保障7&24小時運行，克服人工審批的主觀性，降低人工成本，將服務的群體拓展到更多弱征信客群，實現金融普惠的有效保障數據安全并保護個人隱私，實現金融機構與政務，互聯網平臺等數據的有效互用戶個人參與到數據要素流通的過程中，使用戶從被動的數據提供者轉變為數據流通中的參與者，滿足信息主體明示告知、個人授權清晰完整等要求，同時解決傳統紙質材料二、模型—動態升級與精細化管理搭建金融風控大模型并敏捷迭代。金融機構將以往積累的多模態風控知識，包括海量跨場景的有標記樣本與眾多風險場景定制模型，通過知識蒸餾方式，提取跨行業、跨場景、相對通用的、全面的風險特征，形成泛化能力較強的金融基礎風控大模型，在此模型策略制定更加精細化。為了應對日益復雜的風險環境與合規要求，金融機構不全知識全知識全模型全模型全特征全特征…金融風控大模型通用金融風控大模型TransformerTransformerPromptLearning領域金融風控大模型反洗錢模型等，而且對于同一個風控場景下的不同環節，構建更加精細的模型，形成風控模型矩陣，例如支付拒付場景，金融機構針對制不同的拒付識別模型，精細化識別和管理可能面對的拒付風險。精細化的模型構建有效克服風控業務人員的主觀性，提升模型在不同場景的準確率和召回率，從而有效應對營銷管理用戶準入分層模型用戶準入分層模型分渠道獲客模型分渠道獲客模型反電詐識別模型反電詐識別模型反欺詐模型反欺詐模型用戶用戶A卡模型用戶收入模型用戶收入模型貸前管理償債能力模型償債能力模型用戶資質模型用戶資質模型額度模型額度模型人行征信模型人行征信模型多頭策略多頭策略定價模型定價模型貸中運營貸中管控模型貸中管控模型拒量回撈拒量回撈睡眠激活模型睡眠激活模型貸后管理易訴模型易訴模型黑灰產關聯圖潛黑灰產關聯圖潛催收評分模型催收評分模型三、應用—智能風控場景化落地數據接入方面，金融機構在行內數據與人民銀行數據基礎上，可借助持牌征信機構和三方工具，接入用戶行為、消費流水、資產證明類數據，通過銀行SDK采集用戶設備模型策略方面，一是搭建信貸全周期的風控模型。貸前環節設計反欺詐識別、收入資質評估、定額定價等模型，立體化把控黑灰產的準入和授信額度；貸中環節引入短周降低因催收導致的損失，并針對不同風險等級的用戶采取差異化策略與動態退出機制，動態調整風險運營策略，化解債務風險。二是持續優化提升模型性能。跟蹤模型在不同產品和不同渠道的表現，通過“冠軍挑戰者機制”選用最優的模型和策略。對于新上線將有表現的樣本加入知識庫進行模型微調，通過持續迭代和精細化運營的方式驅動信貸數據接入方面，金融機構充分發揮跨行業多主體協同治理效能，接入涉電信網絡詐騙樣本信息數據，根據數據特點可分為畫像預測型數據、涉詐載體型數據、資金交易型數據，各類數據類型描述如表2所示。通過引入多維外部數據，金融機構加強涉詐用戶模型策略方面，一是識別賬號風險。在終端設備風險識別中，基于可信設備標識識表2電詐治理接入的數據類型天御金融反電詐天御金融反電詐金融反電信網絡詐騙全域治理方案“掃黑”應用場景賬戶風控運營管理賬戶解控/提額賬戶風控運營管理從開立到存續的賬戶全生命周期防范賬戶涉賭涉詐幫信風險,并落實分級分類治理涉詐賬戶治理業務價值主要面向銀行類金融機構降低處罰風險規避負面輿情降低處罰風險規避負面輿情維持展業秩序避免客戶投訴流失“護白”應用場景零售儲蓄（轉賬）卡中心業務信貸業務用戶發起轉賬、支付、貸款申請與信用卡授信等操作時實時判斷用戶被詐騙風險狀態,并采取止損保護措施受害者實時保護受害者實時保護業務價值主要面向銀行/消金/互金/支付等金融機構滿足滿足合規要求保護保護儲戶資產規避規避壞賬與投訴判斷涉詐賬戶等級。二是搭建結合AI和大數據畫像并基于海量多維度特征中精準且自主研判賬戶可疑交易風險，從而科學有效的決策，輔助金融機構精準研判、精確打擊，提升處置運營的精細化程度和科學性，從而有效統籌數據接入方面，對于普惠金融的觸達對象?小微企業，個體工商戶和農戶群體而言，除了銀行流水外，具有經營屬性的收單流水能夠更準確地反映其經營狀況。金融機構通過線上渠道獲取真實的經營流水數據，在此基礎上結合經營周期進行趨勢預測，最終生或者由遷移學習技術從其他場景信貸樣本遷移。在業務正式開展后，結合場景樣本對模型進行快速微調和策略迭代，保證風控模型和策略效果與產品和普惠對象的風險特征保普惠金融作為金融服務實體經濟的重要抓手，是國家金融政策重點引導和扶持的方向。中國銀行深圳分行積極響應國家號召，緊密圍繞“服務實體經濟、防控金融風險、深化金融改革”三大任務，將普惠金融作為戰略重點，大力扶持小微企業、個體工商戶等經濟薄弱環節，助力深圳經濟高質量發展。面對日益激烈的市場競爭和不斷變化的客戶需求，傳統銀行業務模式已難以滿足現代市場的多元化需求。因此，中國銀行深圳分行積極擁抱科技變革，以數字化轉型為引擎，推動普惠業務創新與發展，努力實現降本合規性方面，隨著金融監管政策的日益嚴格，如何確保業務操作符合法律法規要求、避免違規風險，成為擺在銀行面前的一道難題。服務可得性方面，如何讓更多小微企業和個體工商戶獲得便捷、高效的金融服務，是銀行需要深入思考的問題。數據真實性保障方面，在普惠金融業務中，由于客戶群體多樣且分散，如何準確核實客戶的真實經營狀況和財務信息，成為銀行面臨的一大考驗。客戶體驗方面，如何簡化業務流程、優化一是對多維度流水數據的綜合分析，精確評估客戶的信用狀況和還款能力。引入的數據不僅包括客戶的交易金額、交易時間、交易對手等基本信息，而且涵蓋了消費習慣、信用記錄等更深層次的信息。通過合規手段獲取用戶的真實經營流水數據后，借助1000+智能風控指標，并依托大數據和人工智能技術建立了智能風控模型，對客戶的信用狀況、還款能力、交易行為等多維度信息進行深入分析和評估，有效提高信貸決策的二是通過區塊鏈技術和公證處司法可信手段，確保數據的真實性和合規性。在區塊鏈技術具有去中心化、不可篡改等特點，有效防止數據被篡改或偽造；公證處司法可信手段則通過第三方權威機構的認證，進一步增強了存儲、傳輸和使用等各個環節，嚴格遵守相關法律法規要求，確保客戶數據的合法性和三是構建規范化的業務流程體系。從業務受理到審批放款，全流程遵循同一套規范化的操作標準。不僅降低了操作風險和人為失誤的可能性，而且提高了業務處理的效率和準確性。同時，銀行還通過線上業務流程系統實現了各環節的自動化和智能化處理，簡化業務流程，優化客戶體驗。依托智能風控手段，簡化業務流程、優化用戶界面設計、提高系統響應速度等，決策流程由原來的幾個工作日縮短為當日完成，提高業務處理的準確度和響應速度，同時節省了人力物力和時間成本。完成流水處理工作的全線施的欺詐行為呈現高對抗性、隱蔽性及資金轉移快速化特征。監管部門要求金融機構強一是感知難。銀行處于電詐鏈條末端，對于鏈條前端事件缺乏必要的洞察，而僅依靠內部交易數據難以有效感知涉詐交易，需引入外部欺詐情報并有效整合，以將電詐防快速更新詐騙手法，要求銀行及時感知到新型態勢，并快速制定、部署防控策略以有效三是防控難。為對抗銀行的防控策略，電詐手法越來越向“誘導客戶本人操作”的方式轉移，客戶在被“洗腦”的情況下在自主配合詐騙分子進行各種操作，給勸阻核實全流程的“主動防、智能控、全面管”的智能風控體系，提升風險防控精準性、實時性事件數據，構建跨渠道風險特征集市，生成數百個實時決策因子。外部情報方面，引入騰訊云天御反詐產品，打破信息孤島，依托其在詐騙黑灰產攻防領域多年的技術積累，防控方向數據+技術防控方向數據+技術機制保障打造“主動防、智能控、全面管”的智能反欺詐風控體系三個攻防主戰場的常態化運營對抗非法開戶防控非法開戶防控從源頭隔離風險,“放心開戶”涉賭涉詐賬戶查控打擊黑產資金鏈守護客戶的錢袋子搭建涵蓋事前、事中、事后,以機控為主、人機深度融合的數字化風控平臺事前料敵為先欺詐情報+終端安全+數據服務事中風險識別反賭反詐策略+實時模型+智能決策事后挖掘核查機器學習+知識圖譜+關聯反查情報數據獲取與整合情報數據獲取與整合交易風險預警與管控交易風險預警與管控風險事件核查與處置風險事件核查與處置建立總分支、內外部高效統籌、敏捷協同的組織體系總行跨部門協同機制總行跨部門協同機制外部聯防聯控外部聯防聯控總分支聯防聯控分析，及時掌握涉詐態勢，遵循“預測防御檢測響應”的閉環策略運營流程，建立覆蓋有效防范電詐風險。三是通過聯防聯控機制解決“防控難”的問題。一方面，建立“總、分、支”三級聯動處置機制，將高風險預警事件及時下發至支行，由客戶經理對客戶進行勸阻，更容易取得客戶信任，提升勸阻效果。另一方面，積極與公安機關進行系統連通，綜合警銀風險防控效能提升。中信銀行“哨兵”智能反欺詐系統通過整合內外情報信息，利在數字化金融服務場景日益復雜、多平臺交互頻繁的背景下，傳統設備指紋技術的《數據安全法》等法規政策對用戶數據的收集、存儲和使用提出了嚴格要求。用戶意識方面，客戶信息安全保護意識持續增強，對銀行服務的安全防護體系提出更高要求，金融機構面臨市場競爭壓力與監管合規雙重挑戰。程序等終端的操作系統架構、安全策略和數據采集權限存在本質差異，導致設備標識的生成邏輯不可復用，并且伴隨黑產的攻擊更加難以建立有效關聯，影響業務連續性與精二是技術演進導致設備ID存在安全與真實性風險。一方面，安全威脅日益復雜，新型設備攻擊手段不斷涌現，虛擬環境與模擬器可偽造設備運行環境特征，導微眾銀行在嚴格遵循數據隱私保護法規框架下，將業務風險識別RCE融入移動金融一是全業務場景層層防護，降低運營壓力。通過采集設備多維度數據，運用大數據分析與人工智能算法，對客戶端設備進行風險評分，形成全面的設備風險畫像。該畫像整合設備基礎信息、使用行為、網絡環境等要素，建立多維設備風險名單庫，精準識別設備潛在安全威脅。在業務風控環節，設備風險畫像深度嵌入事前風險預警、事中交易二是業務風險高效化，提升業務精準度。通過實時監測與分析設備運行數據，精準識別網絡攻擊、環境異常、操作行為偏差等安全威脅。基于前后端協同的多層級風險處置架構，實現風險事件的快速響應與分級管控，顯著提升移動金融交易的安全性與風險三是針對新型身份核驗攻擊場景，完成業務安全防護。獨創相機指紋，利用手機相機傳感器參數充當相機指紋，根據上傳的人臉視頻與相機指紋的關聯性，并通過實時下發特定的隨機參數信息，判斷人臉視頻是否來自于該設備攝像頭拍攝的，從而保證核驗身份過程中刷臉操作是實時進行的，規避視頻注入等作弊風險。業務風險識別RCE，由后端對當前設備進行可信認證，有效攔截攝像頭劫持、惡意注入等攻擊類型，驗證用戶是否存在欺詐或作弊行為，加強業務流程的安全性。強化用戶賬號安全，結合用戶行為和設備信息建模，搭建風險感知引擎系統，判斷業務流程風險等級，根據風險等級智能選擇對應的驗證模式，如低風險業務流程使用輕量驗證，靈活切換驗證難度，有效攔截騰訊安全業務風險RCE最新可信標識方案通過構建標準化的多終端可信標識，可實現對Android、iOS、H5頁面及小程序等多形態終端的統一身份映射與安全綁定。不僅實現后續業務用戶行為關聯分析，顯著提升交易欺詐檢測、異常登錄識別等風險防控場面臨欺詐樣本少、特征挖掘淺、響應速度慢等瓶頸，亟需通過多模態數據融合與AI技術重構風控體系，以應對復雜多變的欺詐風險。在此背景下，新網銀行啟動“全自動化信貸反欺詐多模態智控平臺”項目，旨在通過多模態數據協同計算、實時決策引擎及跨機一是欺詐手法快速演變，傳統風控手段存在滯后效應。黑灰產利用AI換臉、虛擬設備等技術偽造材料，傳統規則引擎誤判率較高；同時單一數據模型難以識別新型欺詐手傳統數據交換模式效率低下。三是風控實時性與客戶體驗難以兼顧。多模態數據處理耗新網銀行開發了一套全自動化信貸反欺詐多模態智控平臺。該平臺通過構建基于多模態數據與多重人工智能技術融合的智能防御體系，實現文本、圖像、時序、圖結構等跨模態數據的協同認知計算，實現信貸反欺詐的全面數字化、自動化轉型，攻克了普惠同時，依托多方安全計算技術與數據隱私共享機制，構建金融反詐云平臺和COBP全自動化信貸反欺詐多模態智控平臺聯防聯控平臺前置系統全自動化信貸反欺詐多模態智控平臺聯防聯控平臺惡意騙貸電信詐騙虛假材料惡意逃廢債職業背債賬戶盜用惡意騙貸電信詐騙虛假材料惡意逃廢債職業背債賬戶盜用AB貸信貸欺詐手法分層身份偽冒金融反詐云平臺設備指紋平臺流程引擎集成無監督學習自適應模型實時運算閾值體系分布式流程引擎集成無監督學習自適應模型實時運算閾值體系分布式埋點采集平臺深度學習語義識別知識圖譜深度學習語義識別知識圖譜大模型模型引擎圖像識別基于多方安全計算技術的圖像識別基于多方安全計算技術的COBP平臺特征工廠行為數據倉庫用戶畫像數據關聯網絡數據信貸業務系統多媒體數據行為數據倉庫用戶畫像數據關聯網絡數據信貸業務系統數據組件金融機構存儲文件存儲服務數據組件金融機構存儲文件存儲服務向量數據庫圖數據庫數據標注系統日志存儲服務內存數據庫數據備份存儲向量數據庫圖數據庫數據標注系統日志存儲服務內存數據庫數據備份存儲圖6全自動化信貸反欺詐多模態智控平臺平臺，實現了金融機構間欺詐信息的共建共享、聯防聯控，最大化釋放數據價值，有效通過圖像識別（如虛假證件檢測等）、語音語義分析（如電信詐騙關鍵詞捕捉等）、采用流式計算框架，基于ApacheFlink實現毫秒級特征處理，授信響應時間壓縮至搭建隱私計算平臺，采用多方安全計算（MPC）技術，與多家金融機構共建數據價推動當地數據服務中心建設和金融系統建設，助力縣域政府建立數字農戶體系。滄州農商銀行（巨鹿支行）在全縣探索金融科技應用，深入鄉村走訪調研，幫助解決當地“金銀花農戶”迫切的金融需求難題，打造科技助力鄉村振興在縣農村金融領域存在信息不對稱、交易成本高、風險大等問題，以往村鎮銀行的金融服務基本靠線下服務、線下填表等傳統模式，數字化應用水平較低，農村金融服務存在便捷性的硬傷。金融數字化是重構農村金融的有效策略，但金融科技往往在國有大行以及頭部商業銀行取得了有效實踐，如何在農村金融中發揮作用，以及與當地金融機構的構建一體兩翼“數字農戶”體系，其中一體為一個“數字農戶”體系，兩翼為抓手，實現了縣域地區的“數字農戶”體系建設，滄州農商銀行（巨鹿支行）通過“數字農戶”應用，實現了農戶金融服務授信評估的全覆蓋，提高了農戶農民金融服務的可得性。該體系不僅用于行內智能風控和決策，并且與當地政府大數據中心聯動，成為當地信用體其次，為解決農戶金融信貸的便利性，滄州農商銀行（巨鹿支行）開發了“融信”普惠微信小程序，將線下15張表格實現電子化錄入，通過智戶金融服務的授信、定額審批，助力鄉村振興金融數字化水平提升。當地農戶通過“融信易貸”小程序申請貸款，銀行側通過風控模型對接當地農業數據，決定用戶的審批是否通過，線上申請到放款到賬僅需幾分鐘，簡化了傳統的人工咨詢、填寫、資質證明等最后，為鼓勵鄉村農戶使用金融服務，融信銀行與當地政府聯合打造兩個“金融助圖7智能風控底座—鄉村振興普惠風控云展示圖持教育宣傳，在防范風險的基礎上，幫助農戶獲得安全實惠的金融服務支持，充分發揮滄州農商銀行（巨鹿支行）充分發揮黨建引領，實現“黨建+金融”工作模式，開一是銀行金融服務提質增效。決策引擎實現1秒內反饋結果，覆蓋信貸客戶分層、定額并快速審批。2023年以來，依托大數據科技支撐，創新信貸業務，與河北資擔保有限公司合作，發放農擔貸款490萬元，充分運用支農支小再貸款金融工具，發人，其中8萬農戶獲得預授信。金銀花種植以家庭為單位，批量預授信的容量比原來村客戶申請進件系統騰訊天御風控決策系統基于縣農數據的基于縣農數據的農戶信用評級結果智慧大屏銀行客戶經理中原消費金融公司是全國性非銀行金融機構，致力于通過技術創新、渠道整合