在数字化业务高速发展的今天,风控系统已成为企业抵御黑产、欺诈、保障交易安全的核心防线。然而传统风控面临人力依赖高与策略滞后性等挑战,数据分析师需每日从海量数据中手动提炼风险特征、设计防护规则,耗时费力;新策略从发现到上线往往需数日甚至数周,黑产却早已迭代攻击手段。如何让风控系统像人类一样"自主思考、实时进化"? 答案在于AI Agent与风控系统的深度融合。
破局之道:AI Agent+专家模型+风控系统=风控智能体
通付盾推出风控智能体(RiskAgent) ,代号**"神烦狗"(DOGE)** ,作为系统忠诚的安全伴侣,不厌其烦地主动识别安全风险。"神烦狗"基于专家领域模型与多智能体协作协议(MCP),构建**"感知-决策-执行"** 一体化的风控解决方案。
核心能力:从"人驱动"到"AI驱动"的四大跃迁
01 能风险特征挖掘
- **大模型理解业务语义:**通过自然语言交互,AI Agent可精准解析用户业务需求(如"评估风控系统上个月的表现"),自动关联数据字段,生成特征加工逻辑。
- **自动化特征工程:**基于内置的风控领域知识库,Agent可调用统计工具、图计算引擎,自动生成如"同一设备7天内关联账号数""用户行为序列异常度"等高价值特征,效率明显提升。
02 态策略生成与验证
- **策略推理与模拟测试:**AI Agent结合历史风控数据、实时数据明细,通过大模型生成候选策略,并在仿真环境中验证效果,自动推荐最优规则组合。
- **风险决策可解释性:**每条策略附带自然语言解读报告,清晰展示触发条件、影响范围等,消除"黑箱"疑虑。
03 MCP协议驱动的自动化执行
- **无缝对接风控系统:**通过MCP协议,AI Agent可跨平台调度工具链------自动生成SQL提取数据、调用规则引擎上线策略、下发指令至拦截系统,全程无需人工编码。
- **分钟级策略迭代:**从特征分析到策略生效,全流程压缩至分钟级别,应对"凌晨突发的羊毛党攻击"等场景游刃有余。
04 持续进化的风控知识库
- **攻击模式自学习:**AI Agent实时监控策略效果,自动捕获绕过规则的异常样本,动态分析生成新策略建议,形成"攻防对抗-模型迭代"闭环。
- **人类专家协同:**数据分析师可通过对话修正AI策略逻辑,系统同步更新知识库,实现人机协同进化。
用例展示:"神烦狗"风控系统自动化规则分析与调优
通付盾风控智能体(RiskAgent): 神烦狗(DOGE)
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