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人工智能+新质生产力智能金融风控技术可行性分析报告

一、总论

从政策背景看，《“十四五”数字政府建设规划》《关于推动银行业和保险业高质量发展的指导意见》等文件明确提出“加快金融科技应用”“提升智能化风控水平”，为智能金融风控技术发展提供了政策保障。从市场需求看，随着数字经济快速发展，金融交易规模持续扩大，2023年我国数字经济核心产业增加值占GDP比重达8.8%，金融机构面临的风险数据量年增速超30%，传统风控手段在数据处理效率、风险识别精度等方面存在明显短板，智能风控市场需求迫切。从技术基础看，人工智能算法模型（如深度学习、强化学习）、大数据处理框架（如Hadoop、Spark）、云计算平台等技术日趋成熟，为智能风控系统构建提供了坚实的技术支撑。

本项目以“技术赋能风控，风控服务实体”为核心理念，总体目标是通过人工智能技术与金融风控业务的深度融合，构建覆盖贷前、贷中、贷后全流程的智能风控解决方案，实现风险识别从“经验驱动”向“数据驱动”、风险处置从“被动响应”向“主动预警”、风险管控从“单点防控”向“全链协同”的转变。具体目标包括：一是突破多源异构数据融合、动态风险画像、实时反欺诈算法等关键技术，形成具有自主知识产权的智能风控技术体系；二是开发智能风控平台原型，实现信贷审批效率提升50%、风险识别准确率提升30%、人工干预率降低40%；三是推动技术在商业银行、互联网金融平台等场景的试点应用，形成可复制、可推广的行业解决方案。

项目主要内容包括智能风控技术研发、平台建设与应用落地三个维度。技术研发方面，重点攻克基于图神经网络的关联风险识别技术、融合知识图谱的动态风险画像技术、基于强化学习的自适应风控策略优化技术等核心技术；平台建设方面，构建集数据采集与治理、模型训练与部署、风险监控与预警于一体的智能风控平台，支持多场景灵活适配；应用落地方面，针对个人信贷、企业信贷、供应链金融等典型场景，开发定制化风控模块，验证技术实用性与经济性。

项目采用“理论研究-技术攻关-平台开发-场景验证”的研究路径，综合运用文献研究法、案例分析法、实验验证法、产学研协同法等多种研究方法。文献研究法用于梳理国内外智能风控技术发展现状与趋势；案例分析法用于总结金融机构风控痛点与最佳实践；实验验证法通过模拟数据与真实数据测试模型性能；产学研协同法则联合高校、科研院所、金融机构，实现技术攻关与需求对接的深度融合。

预期成果包括技术成果、应用成果与社会效益三方面。技术成果将形成5-8项核心专利、10-15篇学术论文、1套智能风控技术标准；应用成果将完成2-3家金融机构的试点应用，形成3-5个行业典型案例；社会效益体现在提升金融风险防控能力，降低系统性金融风险，支持中小微企业融资，促进金融服务实体经济质效提升。

本项目实施对推动金融业数字化转型、培育新质生产力具有重要意义。从行业看，智能风控技术将重构金融风控业务流程，提升金融机构核心竞争力；从技术看，人工智能与金融风控的融合将催生一批创新技术成果，助力我国金融科技水平跻身世界前列；从经济看，通过精准识别风险、优化资源配置，将为实体经济提供更高效、更安全的金融服务，助力经济高质量发展。

二、项目背景与必要性

2.1政策背景

2.1.1国家层面政策导向

2024年，国家“十四五”规划进入关键实施阶段，《数字中国建设整体布局规划》明确提出“加快金融数字化转型，提升智能风控水平”的核心任务。2024年3月，国务院印发的《关于推动金融高质量发展的意见》进一步强调“强化科技赋能金融，构建智能化风险防控体系”，将智能金融风控列为金融科技发展的重点方向。2025年1月，国家发改委联合多部门发布的《数字经济“十四五”规划中期评估报告》指出，金融业数字化转型需重点突破“数据驱动、智能决策”的瓶颈，为智能风控技术提供了政策支撑。

2.1.2金融监管政策演进

2024年，国家金融监督管理总局发布《关于进一步强化金融科技监管的指导意见》，要求金融机构“建立覆盖全业务流程的智能风控系统”，明确将人工智能技术应用纳入监管评级体系。2025年2月，央行发布的《金融科技发展规划（2024-2026年）》提出“到2026年，银行业智能风控覆盖率需达到80%以上”，并要求重点提升反欺诈、信用风险评估等场景的智能化水平。此外，2024年《数据安全法》《个人信息保护法》的实施，为智能风控中的数据合规使用提供了法律框架，推动技术发展与监管要求协同。

2.1.3地方政策支持

2024年，上海市发布《金融科技发展“十四五”规划（修订版）》，设立50亿元金融科技专项基金，重点支持智能风控技术研发与试点应用；深圳市则推出“金融科技赋能计划”，对采用智能风控系统的金融机构给予税收减免，2024年已有23家银行申报该计划。地方政策的