当前，金融风控行业正陷入一场与时间赛跑的苦战。随着数字金融的深化发展，欺诈手段正日益隐蔽化、复杂化，当传统风控模型还挣扎在长达1-2个月的迭代周期时，黑产已利用AI技术已将攻击手段的迭代速度提升至“小时级”甚至“分钟级”。面对瞬息万变的风险环境，“静态通用模型+动态规则调整”的传统“策略对抗”模式已逐渐力不从心，行业亟需从被动防御转向主动洞察的“模型对抗”新范式。

在此背景下，2025年9月15日，由腾讯云天御与朴道征信联合研发的朴智平台正式发布，以“多方数据融合+智能建模+全流程管理”为核心，实现自动化建模、快速迭代和动态风险对抗，助力金融机构从被动应对的“策略对抗”，升级为能够动态博弈、先于风险一步的“模型对抗”。FreeBuf受邀参与发布会后的媒体交流会，深入探访这一专注于金融风控领域的智能模型一站式开发平台如何重塑行业格局。

行业困局：数据孤岛与迭代迟滞成行业最大痛点

在当前金融业务加速线上化、欺诈手段日益复杂化、客户需求日益个性化的背景下，超过80%的银行及消金机构提到两个风控关键痛点：数据整合效率低下和模型精准适配困难。

朴道征信有限公司副总经理曹强

在朴智平台发布会的现场，朴道征信有限公司副总经理曹强披露了这两大痛点形成的深层原因：

“数据整合效率”被列为风控建模的首要难题，背后凸显的是数据孤岛造成的系统性损耗，核心矛盾在于“标准混乱”与“流程割裂”。曹强指出，一家消费金融公司若要做一个消费信贷风控模型，通常需对接3-5家数据供应商。每家供应商的数据标准不统一，更新频率各异，甚至同一变量名称在不同系统中定义完全不同，还有可能存在标签缺失、字段缺失等问题。更棘手的是调用流程复杂，需要与每个数据源单独对接、签署协议、开发接口，直接导致金融机构开展风控建模时，需投入大量人力物力进行数据清洗和预处理，效率极低。

传统模型难以精准适配复杂风险的原因则体现在样本依赖、静态决策、场景固化三个层面。传统风控模型多基于历史静态数据训练，难以应对动态风险，例如信用卡欺诈模型往往依赖“近6个月消费记录”，但以贷养贷人群的风险通常在3-6个月后无法周转时才会集中爆发，等模型发现异常时，坏账已经形成。“传统模型只看静态数据或偏单一维度，很容易造成漏判、误判，判断不准确。”曹强指出，这是传统风控模型的受限所在。

模型迭代迟滞同样也是金融风控行业无法忽视的一大难题，从需求提出到验证部署，动辄长达1-2个月的建模周期远落后于风险变化的节奏。这导致的结果就如同腾讯云天御总经理、首席科学家李超所说：“我们可能习惯模型半年才动一次，因为动一次可能就要一个月，我怎么能够频繁去动呢？”

但风险其实每分每秒都在变化，尤其是当黑产已广泛应用AI技术缩短了更新周期，在模型历经千辛万苦终于可以部署时，黑产的攻击模式可能已经迭代了好几轮，这种“攻防节奏差”正在让传统风控系统沦为“马其诺防线”。

技术破局：朴智平台的三重能力重构风控效率体系

面对行业痛点，朴智平台基于金融风控大模型，结合MaaS（Model-as-a-Service）模式，以三大核心能力实现风控模型的敏捷迭代与动态定制。

1. 极限压缩：建模周期从“月”到“天”的自动化革命

朴智平台的核心突破之一，在于实现了风控模型从数据准备到上线运营的全生命周期自动化管理。它将传统模式下割裂、繁复且高度依赖人力的过程，整合为一条高效、连贯的自动化流水线，使1-2个月的建模周期极限压缩至T+2，关键突破在于“三个一键”：

• 一键回溯：平台与数据源预设回溯接口，客户样本可一键调用所有数据源回溯数据，大幅缩短因样本需发不同机构回溯导致的延迟；同时，平台内置了强大的数据清洗和预处理功能，可自动筛除异化数据、补充缺失值，使整个模型建模到落地的效率提升70%以上，模型效果（如KS值）和模型稳定性均有提升。

• 一键建模：平台集成了自动机器学习（AutoML）能力。用户定义好黑白样本后，可一键触发自动化建模流程，降低了技术门槛，使业务人员也能参与模型创建，实现了“所建即所得”。

• 一键发布：平台提供一键发布功能，模型通过验证后，可自动部署至朴道征信的合规生产环境中，直接对接业务系统，打通了从实验到生产的“最后一公里”，实现“模型敏捷迭代”。

腾讯云天御总经理、首席科学家李超

腾讯云天御总经理、首席科学家李超强调，这种“敏捷性”的价值就在于，它让风控模型能够像调整策略一样实现“持续集成”，快速响应业务变化。

2. 智能内核：从“数据堆砌”到“智能融合”的认知升级

如果说自动化流程是平台的“骨骼”，那么多源数据与金融风控大模型就是朴智平台的“大脑”，有效解决了数据孤岛和小样本建模的行业难题，是平台实现从“数据堆砌”到“智能融合”跨越的核心技术壁垒。

朴智平台整合了包括朴道征信多年沉淀的特征数据、腾讯云天御的反欺诈特征，以及运通讯、支付类、电商SDK类等多家合规第三方数据源的画像标签，构成了一个即取即用的“特征超市” ，金融机构可根据业务需求按需选择，无需再与多家数据源进行繁琐的单独对接。

平台的金融风控大模型采用“无标签预训练 + 有标签微调 + Prompt Learning”的架构，客户可通过输入少量的业务相关标注样本，让已具备“学习能力”的大模型针对性调整，生成适配自身场景的垂直领域小模型。这种架构在相同数据下，使模型区分度（KS值）平均提升2个点，跨银行、消金、互金场景的泛化能力提升20%以上。

通过多元、合规、高质量的数据与金融风控大模型的深度耦合，金融机构能够快速、精准地为特定业务场景定制高可用模型，推动风控决策从“单点判断”向“全景洞察”升级。

3. 合规基石：确保外部数据黑手“进不来，看不见，拿不走”

在数据即石油的时代，合规与安全是所有数据驱动型平台的生命线，尤其是在高度敏感的金融征信领域。

朴智平台采用B/S架构，基于Kubernetes（K8s）、Docker等云原生技术构建。这种架构天然支持多租户模式，能够为银行、消金、互金小贷等不同类型的客户提供同时建模的服务，并实现严格的资源隔离与高效调度，保障各机构数据与模型的独立性与安全性。

同时平台根植于朴道征信的“个人+企业征信双牌照”资质，通过多层设计坚守“合规红线”：

• 严格的数据源准入审核：朴道征信对上游所有数据源机构设立了严格的准入门槛，审核其数据合作的合规性，确保所有数据字段的采集、加工和提供均获得合法授权，坚决杜绝违规数据流入。

• 端到端的安全传输与处理：与机构间的数据传输采用国密算法接口规范进行加密，确保数据在传输过程中不被篡改、窃取。

• 数据存储与访问安全：数据进入平台后，会进行分类分级的加密存储和脱敏处理。在人员权限上实行最小权限原则，实现精细到个人的安全管控，确保“外部数据黑手进不来，进来也看不见，看见也拿不走”。

• 隐私计算技术应用：为平衡数据“可用不可见”的需求，平台集成了联邦学习、多方安全计算等隐私计算技术。在不需要原始数据出域的前提下，实现多方数据的融合建模，最大化保障用户隐私和数据安全。

生态共建：多方协力推动行业数字化升级

朴智平台的成功构建，也并非单一依赖于技术的突破，还得益于多元生态伙伴的深度参与。平台充当“连接器”与“放大器”的角色，将征信机构、数据源、技术服务商、金融机构等各方力量汇聚一堂，构建了一个开放、协同的行业生态系统，形成共同进化的“正向循环”：

• 朴道征信作为持牌征信机构，利用其行业公信力，整合了上游众多合规数据源（如云真信、宝付、羽乐科技等），完成了数据标准的统一与合规准入，为生态奠定了安全与信任的基础。

• 腾讯云将其在云计算、AI大模型以及20余年的黑产攻防经验转化为平台的核心技术能力（如金融风控大模型、自动化引擎），是生态的技术驱动核心。

• 云真信、宝付、羽乐科技等数据源伙伴作为多元数据的提供者，丰富了平台的“特征超市”，为平台构建提供了底层“燃料”。

• 如中信消费金融一般的金融机构，不仅是平台的使用者，更是生态的价值共创者，在使用中产生的新数据和经验可以反馈至平台，“帮助其他机构避坑”。

正如朴道征信副总经理曹强所言，“朴智平台不是一个封闭的工具，更像是一个开放的枢纽”，将金融风控从各家机构的“单打独斗”转变为行业整体的“协同作战”，通过连接各方、明确分工、建立信任与共享机制，形成“数据-模型-应用”三位一体的健康生态，实现整个行业生态的协同进化，打造更安全、更智能的金融风控未来。

未来展望：从贷前风控到全生命周期管理

基于当前的成果，朴智平台的演进路线图清晰地指向更广阔的未来。朴道征信副总经理曹强表示，将在三个方向持续发力：

• 首先是关于平台的技术能力层面，通过腾讯的大力支持，平台将持续融合更多大数据、大模型等先进技术能力，并优化全流程自动化水平，保持技术领先性。

• 另一个重点方向是场景扩展，平台目前主要聚焦于贷前申请场景，未来计划将应用场景扩展至贷中、贷后等风险管理环节，为金融机构客户全生命周期的管理提供更全面的智能风控支持。

• 第三个重要方向是降低平台使用门槛，融入低代码开发能力，让“不能写代码的人，也可能有机会上去跑个模型试一下”，使一线业务人员能直接参与模型创建，释放业务洞察价值。

腾讯云天御总经理、首席科学家李超则强调，朴智平台的核心价值在于推动行业进入“模型敏捷迭代”的新范式，并表示：“中国的消费金融产业在全世界已经比较领先了，我们希望持续保持这一领先能力。未来将继续在大模型能力建设上投入，同时降低建模门槛，让不管是头部机构还是中小机构，都能更多关注产品、用户体验、信贷产品设计和风控。”

结语

数字化时代，安全的边界不断拓展，金融风控已从单纯的技术竞赛升级为效率、智能与合规的协同进化。朴智平台的价值不仅在于其“一键回溯、一键建模、一键发布”的自动化能力，或“多源数据+大模型”的智能内核，更在于它作为行业枢纽，构建了一个在合规框架内实现数据价值流通、模型敏捷迭代的生态体系。

真正的范式转移，始于技术突破，成于生态协作，终于合规信任。当行业从“策略对抗”走向“模型对抗”，朴智平台的实践揭示了一条清晰路径：将技术创新扎根于坚如磐石的安全与合规基础，让数据智能成为守护金融安全的最强屏障，赋能业务在动态风险中稳健增长。