在金融行业数字化转型浪潮中，风险防控能力已成为金融机构核心竞争力的重要体现。面对层出不穷的新型风险形态和海量异构业务数据，传统基于单一规则或事后分析的风控系统逐渐暴露出局限性。同盾科技凭借自主研发的垂直领域大模型技术，推出了一系列面向特定业务场景的决策智能体（AI Agent），通过人工智能与风控业务的深度融合，构建了具备多维度感知、实时推理和闭环决策能力的"智能风控专家"，为信贷审批、反欺诈、合规监管等领域提供了新一代智能决策基础设施。
以信贷风险核查场景为例，同盾科技开发的智能决策体突破了传统风控模式的技术边界。该系统创新性整合了大语言模型（LLM）、规则引擎、决策工具、机器学习子模型和知识图谱等核心技术，构建了立体化、智能化的综合决策体系。通过这种技术融合，系统能够精准识别身份冒用、资料造假、团伙欺诈等复杂信用风险，同时支持类案匹配、团伙识别、决策报告分析等多样化业务场景，显著提升了金融机构在复杂环境下的风险决策能力。
在风险特征提取环节，该智能体采用机器学习与图计算技术，对原始业务数据进行深度加工。系统能够从海量数据中精准识别关键风险特征，将复杂的关联交易、股权嵌套等信息转化为结构化子图。例如，通过定义担保圈链密集、资金流向异常等典型风险模式，系统可以将这些业务经验转化为可量化的风险信号，为后续模型推理提供高质量输入。这种处理方式有效降低了大模型"幻觉"导致的误判风险，提升了决策的可靠性。
针对非结构化数据处理难题，智能体引入了LLM技术构建协同分析机制。系统能够自动解析地址信息、交易备注、舆情数据等文本内容，识别潜在风险关联并生成分析摘要。更值得关注的是，系统可根据不同风险类型动态调整LLM的提示词，实现模型能力与业务场景的精准匹配。这种自适应能力不仅提高了风险评估的准确性，还增强了系统对多样化业务场景的适应性。
通过知识图谱构建技术，智能体将分散的业务数据转化为关联知识网络。系统能够从申请人、证件、地址等多个维度识别潜在风险，例如验证申请人与证件的真实性关联、检测地址异常等。配置化的规则引擎设计使得业务人员可以自主调整风控规则，快速响应市场变化，无需依赖技术团队排期。这种敏捷性显著提升了风险响应速度和规则迭代效率。
同盾科技的创新实践不仅带来了技术突破，更推动了行业风控范式的变革。通过多技术融合构建的立体化决策流程，实现了从经验驱动型风控向数据闭环、实时感知、主动预判的体系化动态防控的转变。这种转型帮助金融机构建立了更高效的风险防控体系，有效应对日益复杂的金融风险挑战。
在技术实践层面，同盾科技的智能风控体系展现了显著优势。系统通过实时数据抽取和图谱构建技术，将离散的业务字段转化为可分析的知识网络。这种转化不仅提升了决策效率，还通过多维度关联分析增强了风险识别的精确度。配置化的规则引擎设计进一步强化了系统的灵活性，使业务人员能够自主调整风控策略，快速适应市场变化。
