21世纪经济报道记者家俊辉长沙报道

  日前，由 21世纪经济报道联合腾讯安全主办的“共建金融风控科技”系列闭门研讨会第五场在长沙举行。三湘银行风险与数据管理部总经理助理麦星在研讨会上发言时，就大模型在金融风控领域的应用前景分享了自己的看法和见解。

  麦星表示，作为经营风险的金融机构，银行尤其是中小银行搭建大模型的条件与资源很有限，因为天然不能积累过多的“坏样本”,并且总体样本也比较小，大多时候只能是硬规则和策略先行，之后再逐渐建立迭代模型。另外，即便是普通的机器学习模型，在模型迭代频率上，银行的压力也非常大，“市场变化太快，我们每个月，甚至每周都要做重点产品的精细复盘，对客户画像、模型准确性、客户分群准确性，以及拒绝情况都要做深度复盘”。

  麦星指出，现阶段，中小银行在更高端的模型或者科技前沿做投入，从短期来看显然并不是最好选择，但必须要密切关注大模型在金融领域发展和应用。

  麦星进一步表示，大模型最让人惊艳的应该是多模态入参，而不仅仅是以多模态的方式进行训练。“多模态入参是中小银行最想要的结果。我们面对的都是中小微企业、个体工商户，想要收集整齐划一的风控模型入参数据非常困难，想要深入挖掘一个行业的话，数据准备要相当充分，但受制于数据平台不一致、小企业的内部管理等问题，客户端常常难以拿出统一的结构化场景数据，这就意味着模型无法应用，因为没有统一的结构化入参，也没有办法确保数据入参的质量。我最希望的是有一个能够更自由地接受入参的模型，比如，随便拿来一个合同复印件或者银行流水就能够直接入参，虽然现在看上去还有点遥远，但我相信这一天会到来，而且不用太久，这是我们从专业的角度对金融风控大模型的期待”。

（文章来源：21世纪经济报道）