在數字化業務高速發展的今天,風控系統已成為企業抵御黑產、欺詐、保障交易安全的核心防線。然而傳統風控面臨人力依賴高與策略滯后性等挑戰,數據分析師需每日從海量數據中手動提煉風險特征、設計防護規則,耗時費力;新策略從發現到上線往往需數日甚至數周,黑產卻早已迭代攻擊手段。如何讓風控系統像人類一樣“自主思考、實時進化”?答案在于AI Agent與風控系統的深度融合。
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破局之道:AI Agent+專家模型+風控系統=風控智能體
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通付盾推出風控智能體(RiskAgent),代號“神煩狗”(DOGE),作為系統忠誠的安全伴侶,不厭其煩地主動識別安全風險。“神煩狗”基于專家領域模型與多智能體協作協議(MCP),構建“感知-決策-執行”一體化的風控解決方案。
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核心能力:從“人驅動”到“AI驅動”的四大躍遷
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01 能風險特征挖掘
- 大模型理解業務語義:通過自然語言交互,AI Agent可精準解析用戶業務需求(如“評估風控系統上個月的表現”),自動關聯數據字段,生成特征加工邏輯。
- 自動化特征工程:基于內置的風控領域知識庫,Agent可調用統計工具、圖計算引擎,自動生成如“同一設備7天內關聯賬號數”“用戶行為序列異常度”等高價值特征,效率明顯提升。
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02 態策略生成與驗證
- 策略推理與模擬測試:AI Agent結合歷史風控數據、實時數據明細,通過大模型生成候選策略,并在仿真環境中驗證效果,自動推薦最優規則組合。
- 風險決策可解釋性:每條策略附帶自然語言解讀報告,清晰展示觸發條件、影響范圍等,消除“黑箱”疑慮。
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03 MCP協議驅動的自動化執行
- 無縫對接風控系統:通過MCP協議,AI Agent可跨平臺調度工具鏈——自動生成SQL提取數據、調用規則引擎上線策略、下發指令至攔截系統,全程無需人工編碼。
- 分鐘級策略迭代:從特征分析到策略生效,全流程壓縮至分鐘級別,應對“凌晨突發的羊毛黨攻擊”等場景游刃有余。
04 持續進化的風控知識庫
- 攻擊模式自學習:AI Agent實時監控策略效果,自動捕獲繞過規則的異常樣本,動態分析生成新策略建議,形成“攻防對抗-模型迭代”閉環。
- 人類專家協同:數據分析師可通過對話修正AI策略邏輯,系統同步更新知識庫,實現人機協同進化。
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用例展示:“神煩狗”風控系統自動化規則分析與調優
用例展示視頻鏈接:“神煩狗”風控系統自動化規則分析與調優
通付盾風控智能體(RiskAgent): 神煩狗(DOGE)
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