TL;DR：
面对信贷市场饱和与传统风控局限，腾讯天御推出了一款基于Transformer+MoE的判别式金融风控大模型。该模型通过深度融合全要素风控知识，有效解决了小样本/零样本建模难题，并已通过MaaS平台和跨机构协作，显著提升了金融机构的风险识别效率和商业拓展能力，预示着风控行业向Agent协同决策和开放生态迈进。
在数字经济的浪潮中，金融信贷正经历从粗放“拉新”到精细“存量挖掘”的深刻转型。然而，日益复杂的业务场景、不断变化的客群结构以及传统建模在小样本/零样本场景下的效率瓶颈，对金融机构的风险控制能力提出了前所未有的挑战。当通用大模型以其惊人的生成能力席卷各行各业之际，腾讯天御则以一种务实而深刻的“判别式”路径，构建了一个融合海量风控知识的专属大模型体系，这不仅是技术层面的突破，更是对数字信贷时代信任基石的重塑。
技术原理与创新点解析
腾讯天御的金融风控大模型，并非大众语境中的生成式AI，而是聚焦于精确、一致风险判断的判别式大模型。它借鉴了通用语言大模型的成功经验，采用了基于Transformer + MoE（Mixture of Experts，专家混合）的架构1。这一核心设计，巧妙地解决了金融风控领域特有的复杂性和挑战：
- “全要素”知识融合：模型的核心创新在于其对风控“全要素”知识的系统性整合，包括欺诈、黑产相关的底层用户行为数据、覆盖多类风险场景的有标签/无标签样本，以及在客户服务中沉淀的运营/运维模型。这些知识被转化为统一的训练样本，通过多阶段流程（无监督预训练、半监督预训练、有监督训练、MoE训练、Router微调）进行深度学习，构建出一个参数量级达亿级、输入维度数千级的通用基座模型1。
- Transformer + MoE架构的精妙：底层多源输入（“场景 × 个体 × 行为”）经Embedding表征后，通过多层Transformer Encoder进行表征学习。MoE模块则引入了“通用型场景专家”与“垂直场景专家”，使得模型能够针对不同风险模式，通过多专家协同（如投票/集成）的方式，汇聚判断，最大化组合风控能力。这种设计显著增强了模型对复杂风险模式的感知与迁移能力，尤其在小样本场景下，实测效果可带来20%以上的提升1。
- 判别式模型的价值坚守：与生成式模型可能存在的“幻觉”风险不同，判别式模型在金融风控这一对精确性和可靠性要求极高的领域，提供了确定且可解释的风险判断，有效避免了不确定性。
- 大模型到小模型的实用转化：为满足线上推理效率和客户本地部署需求，天御设计了一套精密的模型压缩与蒸馏方案。通过知识库检索增强、基座模型微调、以及多专家投票联合蒸馏，将大模型的强大能力固化为可高效部署的小模型，甚至能在资源受限的16核CPU环境下，以接近GPU的效率完成微调，实现能力与效率的完美平衡1。
商业价值与产业生态重塑
天御风控大模型的推出，不仅是技术上的胜利，更是对金融风险管理商业模式的深刻重塑，展现出强大的商业敏锐度和产业生态洞察：
- 解决核心痛点，提升商业效率：在信贷市场转向存量挖掘的背景下，传统风控模型响应慢、小样本建模难的痛点日益突出。天御大模型通过标准化、自动化的算法链路，将传统需要数月完成的定制化建模周期大幅缩短，并能在小样本/零样本条件下快速建立可用模型。实际案例显示，在“回捞模型”中效果提升约12-20%，冷启动“零样本建模”提升约16%1。这直接转化为金融机构降本增效、拓展业务边界的强大驱动力。
- MaaS平台：风险能力的SaaS化输出：天御依托云原生技术，构建了基于B/S多租户架构的MaaS（Model-as-a-Service）平台，将大模型能力以服务的形式开放给银行、金科、消金等各类客户。这种平台化、订阅式的商业模式，极大降低了金融机构应用先进风控AI的门槛，加速了行业数字化转型进程。平台上的“风控大模型集市”概念，更预示着一个开放、多元的风控能力交易市场。
- 推动跨机构协作，构建行业新格局：腾讯积极推动与合作部门及头部风控厂商的联合共建，甚至联合发布了《IEEE 3410-2025金融风控大模型国际标准》2，这是全球范围内首个金融风控领域的大模型国际标准。这一举措旨在建立行业层面的协作网络与能力共享，共同构建以MCP（Multi-Party Computation Protocol，多方安全计算协议）为核心的未来风控新格局。这意味着竞争与合作并存，将从底层改变现有风控建模的生态。
- 数据留域解决方案：针对金融行业严格的数据隐私和安全要求，天御提供了在数据留域条件下可携带的大模型建模方案，通过分离部署和轻量化技术，确保客户数据不出域即可获得大模型赋能，解决了数据合规与技术应用之间的核心矛盾。
社会影响与未来范式展望
天御金融风控大模型的实践，不仅关乎技术与商业，更触及金融公平、信任机制和未来智能协作的深层哲学思辨：
- 普惠金融的科技助推：解决小样本和零样本建模难题，意味着那些历史数据不足、资质尚不明朗的“中间客群”和“冷启动”场景也能被有效评估风险，从而获得金融服务。这对于提升金融服务的覆盖面和普惠性，具有重要的社会意义。通过更精准的风险画像，可以避免过度授信或无理拒贷，促进金融市场的健康发展。
- 重新定义“风险感知”与“信任”：在传统风控中，风险感知往往依赖于人工经验和固定规则。大模型通过融合海量、多模态数据和专家知识，能够实现对风险更全面、更细致的“360°感知”，甚至在复杂模式中发现人类难以察觉的关联。这在某种程度上改变了金融机构对“信任”的量化与评估机制，使其从主观判断走向数据驱动的客观洞察。
- 迈向AI Agent驱动的协同风控：腾讯对生成式AI的未来期待——通过构建面向风控智能体的MCP协议，实现不同机构或能力侧的智能体在统一协议下进行联合作答与协同判断。这预示着一个由多个AI Agent协作完成风控流程的未来。每一个Agent都可能拥有特定的风险分析专长，通过安全、透明的协议交互，共同产出更稳健、更高效的风险决策。这不仅是技术愿景，更是对未来金融监管、责任划分和多方利益平衡的哲学性探索。
- “知识涌现”的深层意义：在风控任务中期待出现类似生成式AI的“知识涌现”，意味着模型将不再仅仅是历史数据的归纳器，而可能发展出超越人类预设逻辑的、对风险本质的深层理解。这种“涌现”将挑战我们对AI能力的认知边界，也要求我们更深入地思考如何确保这些高阶智能在关键社会功能中是可控、可信赖的。
综上所述，腾讯天御的金融风控大模型不仅是一项强大的技术工具，更是一扇窗口，让我们得以窥见数字信贷的未来图景：一个由AI驱动、更加精准、高效、普惠且协同的风险治理体系。它在技术创新、商业模式、社会责任和未来范式等多个维度上，都展现出卓越的洞察力与前瞻性。