在金融行業數字化轉型浪潮中，風險防控能力已成為金融機構核心競爭力的重要體現。面對層出不窮的新型風險形態和海量異構業務數據，傳統基于單一規則或事后分析的風控系統逐漸暴露出局限性。同盾科技憑借自主研發的垂直領域大模型技術，推出了一系列面向特定業務場景的決策智能體（AI Agent），通過人工智能與風控業務的深度融合，構建了具備多維度感知、實時推理和閉環決策能力的"智能風控專家"，為信貸審批、反欺詐、合規監管等領域提供了新一代智能決策基礎設施。

以信貸風險核查場景為例，同盾科技開發的智能決策體突破了傳統風控模式的技術邊界。該系統創新性整合了大語言模型（LLM）、規則引擎、決策工具、機器學習子模型和知識圖譜等核心技術，構建了立體化、智能化的綜合決策體系。通過這種技術融合，系統能夠精準識別身份冒用、資料造假、團伙欺詐等復雜信用風險，同時支持類案匹配、團伙識別、決策報告分析等多樣化業務場景，顯著提升了金融機構在復雜環境下的風險決策能力。

在風險特征提取環節，該智能體采用機器學習與圖計算技術，對原始業務數據進行深度加工。系統能夠從海量數據中精準識別關鍵風險特征，將復雜的關聯交易、股權嵌套等信息轉化為結構化子圖。例如，通過定義擔保圈鏈密集、資金流向異常等典型風險模式，系統可以將這些業務經驗轉化為可量化的風險信號，為后續模型推理提供高質量輸入。這種處理方式有效降低了大模型"幻覺"導致的誤判風險，提升了決策的可靠性。

針對非結構化數據處理難題，智能體引入了LLM技術構建協同分析機制。系統能夠自動解析地址信息、交易備注、輿情數據等文本內容，識別潛在風險關聯并生成分析摘要。更值得關注的是，系統可根據不同風險類型動態調整LLM的提示詞，實現模型能力與業務場景的精準匹配。這種自適應能力不僅提高了風險評估的準確性，還增強了系統對多樣化業務場景的適應性。

通過知識圖譜構建技術，智能體將分散的業務數據轉化為關聯知識網絡。系統能夠從申請人、證件、地址等多個維度識別潛在風險，例如驗證申請人與證件的真實性關聯、檢測地址異常等。配置化的規則引擎設計使得業務人員可以自主調整風控規則，快速響應市場變化，無需依賴技術團隊排期。這種敏捷性顯著提升了風險響應速度和規則迭代效率。

同盾科技的創新實踐不僅帶來了技術突破，更推動了行業風控范式的變革。通過多技術融合構建的立體化決策流程，實現了從經驗驅動型風控向數據閉環、實時感知、主動預判的體系化動態防控的轉變。這種轉型幫助金融機構建立了更高效的風險防控體系，有效應對日益復雜的金融風險挑戰。

在技術實踐層面，同盾科技的智能風控體系展現了顯著優勢。系統通過實時數據抽取和圖譜構建技術，將離散的業務字段轉化為可分析的知識網絡。這種轉化不僅提升了決策效率，還通過多維度關聯分析增強了風險識別的精確度。配置化的規則引擎設計進一步強化了系統的靈活性，使業務人員能夠自主調整風控策略，快速適應市場變化。