一、项目背景及目标

1.项目背景

自 2014 年民营银行试点启动以来，我国民营银行已发展至 19 家，成为多层次金融市场体系的重要组成部分（数据来源：联合资信评估股份有限公司，2025）。然而，随着监管政策收紧与市场竞争加剧，民营银行的发展逐渐陷入瓶颈：一方面，民营银行客群以小微企业、下沉市场个人用户为主，客群结构复杂、抗风险能力较弱，2025 年上半年民营银行整体不良贷款率攀升至 1.66%，创下历史新高（数据来源：第一财经，2025）；另一方面，传统风险策略管理模式高度依赖研发人员的硬编码开发，策略迭代效率低下、验证能力不足，无法应对民营银行客群快速变化带来的风险挑战。

 2026年更是“十五五规划”的开局之年，坚持创新在我国现代化建设全局中的核心地位，把科技自立自强作为国家发展的战略支撑，完善科技创新体系，强化国家战略科技力量，提升国家创新体系整体效能。以坚持创新驱动发展，加快推进科技自立自强为动力，构建现代化产业体系。坚持把发展实体经济作为着力点，推动制造业高端化、智能化、绿色化发展，加快传统产业转型升级，提升产业链供应链韧性和安全水平。高质量发展中更是将民营企业发展作为重要一环，因此重庆富民银行借助推动高质量发展的力量，加快发展新质生产力，加快人工智能、大数据、物联网、工业互联网等新型基础设施布局和建设，为新质生产力发展提供支撑。

2.项目目标

在"数字中国"战略和金融科技发展规划的推动下，以及利率市场化改革持续推进，净息差持续收窄，金融监管趋严，民营银行必须通过技术创新提升风控能力。人工智能技术为破解上述瓶颈提供了新路径。大语言模型、自然语言处理、机器学习等技术的成熟应用，使得风控策略的自动化生成、智能验证和实时监控成为可能。重庆富民银行作为民营银行之一，探索构建基于自然语言解析与可视化编排的“AI驱动型银行风险策略全流程管控平台”，旨在实现策略"所想即所得、快验快上线"，全面提升风控敏捷性、准确性与自动化水平，为民企银行数字化风控转型提供可复制的实践范式。

二、创新点

1.全流程自主化管理创新

通过自然语言解析与可视化编排技术，实现业务人员自主完成风险策略从需求开发到线上监控的全流程管理，无需研发人员介入核心环节，打破了传统模式下业务与技术的壁垒。这一创新彻底改变了传统风控策略管理的协作模式。在传统模式下，业务人员提出需求后，需要等待研发人员拆解需求、编写代码、测试验证，整个过程沟通成本高、周期长。本系统通过 AI 技术将业务语言自动转化为技术实现，业务人员可直接在可视化界面完成策略配置，大幅提升了工作效率。同时，业务人员更懂业务逻辑，自主管理策略能够更精准地响应业务需求，减少因沟通理解偏差导致的错误。

2.全链路智能验证创新

构建了线下仿真验证与灰度验证的全流程智能验证体系，线下仿真验证覆盖度提升至 98% 以上，灰度验证支持真实流量模拟，有效规避策略上线后的逻辑漏洞与运行风险。这一创新建立了多层次、多维度的验证机制。线下仿真验证在策略上线前进行全面测试，覆盖各种业务场景和边界条件，确保策略逻辑正确。灰度验证在真实业务环境中进行部分流量测试，验证策略在实际运行中的表现。两个验证环节相互补充，形成完整的验证闭环。系统自动生成验证用例，覆盖正常场景、异常场景、边界场景等多种情况，确保多维度验证。验证结果可视化展示，业务人员可快速识别问题并进行策略优化。

3.高效发布与监控创新

实现策略一键热发布，发布响应时间小于 2 毫秒，同时搭建策略健康体检与智能归因模块，问题排查时间从小时级缩短至分钟级，大幅提升运维效率。这一创新解决了传统发布模式的痛点。传统发布需要停机维护或分批发布，影响业务连续性。本系统采用热发布技术，策略更新无需停机，业务无感知。发布过程自动化，减少人工操作失误。健康体检模块持续监控策略运行状态，及时发现异常。智能归因模块自动分析问题根源，提供解决建议，大幅缩短问题定位时间。运维人员可从繁琐的日常监控中解放出来，专注于系统性优化和技术创新。

4.技术架构可借鉴创新

本系统采用标准化接口架构，可快速适配各类银行及金融机构，具备规模化输出能力，为其他民营银行的风控数字化转型提供可复制的技术方案。这一创新体现了系统的开放性和扩展性。标准化接口设计使系统能够与不同银行的核心系统、数据平台、风控系统等进行无缝对接。模块化架构支持灵活配置，不同机构可根据自身需求选择功能模块应用。本系统还提供了完整的部署文档和其他相关的系统知识库，降低实施门槛。这一创新不仅为富民银行自身创造价值，也为整个民营银行行业提供了可借鉴的转型路径，推动行业整体风控水平提升。

5.AI大模型深度应用创新

本系统是国内民营银行中较早将大语言模型深度应用于风控策略管理的实践案例。通过大模型的自然语言理解能力，实现业务需求的智能解析和策略代码的自动生成。大模型能够理解复杂的业务逻辑和规则描述，准确提取关键信息，生成符合规范的策略代码。同时，大模型具备持续学习能力，随着使用数据的积累，解析准确率和生成质量不断提升。这一创新为金融行业 AI 应用提供了新的思路和实践参考。

三、项目技术方案

 1.系统整体架构

本系统采用微服务架构设计，基于 “数据层 - 算法层 - 工程链路层 - 监控层” 四层架构实现，各层独立部署、协同工作，支持横向扩展，可快速接入各类民营银行的现有风控系统。

数据层：负责数据的存储、同步、清洗与加密，为整个系统提供标准化、高质量的数据支撑，同时保障数据安全与隐私合规。

算法层：以多模态大模型 DeepSeek-R1 为核心，提供自然语言解析、策略规则生成、归因分析等核心算法支撑，是系统实现 “AI 智能” 的核心层。

链路层：实现系统各模块的协同工作，提供接口适配、流程调度、权限管理等功能，保障系统的稳定运行与可扩展性。

监控层：实时监控系统运行状态、策略运行表现，及时发现异常并告警，保障系统稳定运行与策略有效落地。

图一：应用架构（Application Architecture）

注：

后台管理系统：负责提供需求管理功能、策略规则生成、额度模型脚本生成功能。

核心审批系统：负责提供策略预编译及策略预编译能力。

审批验证系统：集成微内核具备启动时加载读取预编译策略及策略集能力，加速启动速度。

多主体审批系统：集成微内核具备启动时加载读取预编译策略及策略集能力，加速启动速度。

图二：逻辑架构（Logical Architecture）

图三：系统交互关系

图四：部署架构

图四：技术架构

图五：系统技术栈

研发语言：JAVA

研发框架：Spring-Boot、Spring

数据库：MySQL

缓存：Redis

消息中间件：Kafka、RocktetMQ

配置管理：Apollo

其他：Skywalking

2.核心功能模块

2.1 可视化需求文档管理模块

该模块采用标准化文档管理界面，支持风险策略业务人员自主完成策略需求文档的编排、编辑、上传，系统对文档进行统一存储、版本管理与权限控制。系统提供标准化需求模板（含风险场景、规则条件、阈值范围、额度模型要求等必填字段），确保需求文档的规范性与完整性。     技术细节：文档存储采用分布式文件系统，支持单文档最大 100MB，版本可永久保留；文档比对采用字符串差分算法，比对响应时间≤500ms；系统提供API 接口（接口定义：/risk/strategy/document/upload，请求方式 POST），实现与现有系统的对接。

2.2 可视化策略规则的 AI 智能编排模块

该模块以多模态大模型 DeepSeek-R1 为核心，系统自动读取策略需求文档，通过自然语言解析技术提取需求中的风险规则、阈值条件、额度模型要求等核心信息，自动生成、更新或删除对应的策略规则及额度模型所需的脚本代码（JAVA，适配银行现有风控系统）。技术细节：自然语言解析采用分词、实体识别、意图提取三级处理，解析准确率≥95%；脚本代码生成后自动进行语法校验（校验覆盖率 100%）；业务人员可在可视化界面手动调整策略规则，支持规则条件的逻辑组合（与 / 或 / 非）；执行流画布层采用拖拽式操作，支持规则块、决策节点的自由串联，配置完成后自动生成流程拓扑图。

图六：页面规则

图七：系统画布页面

2.3 可视化线下仿真验证工具模块

针对逻辑复杂的规则和模型，该工具支持上线前的全面验证。系统自动读取已配置好的策略规则和模型，业务人员可手动录入或批量导入入参数据，系统自动生成标准化验证用例，验证执行逻辑为 “测试用例入参计算值 vs 策略规则执行值”，比对维度包括决策结果、额度输出结果、规则命中情况等。     技术细节：验证效率达千条用例≤3 秒，验证覆盖度≥98%；支持验证结果导出、异常用例标记，异常用例自动关联对应的策略规则 / 模型节点，便于快速定位问题。

图八、九、十：系统页面流程图

2.4 可视化灰度验证配置及实时数据核查模块

该模块采用可视化界面配置灰度验证计划，支持模拟灰度验证与正式灰度验证两种模式，业务人员可按流量比例（1%-100% 可配置）、进件笔数（100 笔 - 10 万笔可配置）、执行时间创建灰度计划，无需研发人员介入。     技术细节：通过 Kafka 实时消费进件事件，双跑策略结果写入对比数据库；模拟灰度验证模式下，系统自动复制数据执行预发布策略，实时展示预发布策略与线上正式策略的核心数据比对，比对数据刷新频率≤10 秒；正式灰度验证模式下，按配置的切流比例分配真实流量至预发布策略，支持全流程变动的验证，同时保留流量分配日志，便于追溯。

图十一、十二：系统页面流程图

2.5 一键热发布生效模块

待线下仿真验证、灰度验证均通过后，业务人员点击 “一键发布” 即可完成策略上线，实现热部署（发布响应时间≤2 毫秒），无需研发人员通过后台发布代码包。系统自动校验发布场景与策略规则的对应关系（校验覆盖率 100%），发布过程支持断点续传，发布完成后生成发布日志。

图十三、十四、十五：变更计划与变更包管理流程图

2.6 策略健康体检与智能归因模块

针对上线后的策略，该模块提供可视化健康检测与归因诊断功能，业务人员可配置健康体检项，支持固定体检与临时体检。系统采用规则引擎 + 实时监控结合的方式，体检响应时间≤1 分钟；发现问题后，系统自动进行归因分析，生成标准化归因报告，明确问题根源与解决方案。

四、运营情况

本系统在重庆富民银行进行了为期 24 个月的深度应用，运营过程中建立了完善的管理机制，确保系统稳定运行和持续优化。

1.版本管理机制

对系统功能与策略规则进行版本管理，保留历史版本，支持版本回溯与比对，确保策略变更可追溯。版本管理采用语义化版本号，清晰标识主版本、次版本和修订版本。每次版本变更需经过完成审批流程，确保变更合理可控。版本比对功能直观展示不同版本之间的差异，包括新增功能、修改内容、删除项等。历史版本可随时回滚，当新版本出现紧急问题时，可快速回滚至稳定版本。版本文档详细记录变更原因、影响范围、测试情况等信息，便于后续内外部审计和追溯。

2.权限管理机制

系统就不同岗位的业务人员设置不同的权限，保障系统与数据的安全，避免误操作。基于角色分配权限，遵照最小必要、合规、安全原则，系统预设多种角色，包括策略管理员、验证专员、发布审核员、系统管理员等，每个角色有明确的操作范围。权限审批流程确保权限分配合理，避免权限滥用。权限审计模块定期审查权限使用情况，发现异常及时告警。权限变更需经过审批，确保权限管理严格规范。

3.迭代优化机制

根据业务需求与运行反馈，持续优化系统功能，如提升自然语言解析的准确率，完善验证模块的功能，适配更多的业务场景。迭代优化采用敏捷开发模式，每两周为一个迭代周期。需求收集模块汇总业务人员反馈，优先处理高优先级需求。开发测试模块快速实现功能优化，确保质量稳定。上线发布模块采用灰度发布策略，降低上线风险。迭代回顾模块总结每个迭代的经验教训，持续改进开发流程。24 个月运营期间，系统完成 48 次迭代优化，功能不断完善。

4.培训管理机制

针对业务人员开展系统操作培训，将新人培养周期从 3 至 6 个月缩短至 1 个月以内，确保业务人员能够熟练使用系统完成策略管理工作。培训体系包括线上课程、线下实操、案例分享等多种形式。新人入职后需完成系统操作认证，考核通过后方可独立操作系统。定期组织进阶培训，帮助业务人员深入理解系统功能和最佳实践。建立内部知识库，积累常见问题和解决方案，便于业务人员自助学习。培训效果评估模块跟踪培训后业务人员的操作熟练度和策略质量，持续优化培训内容。

五、项目成效

1.效率与成本成效

1.1策略迭代效率大幅提升

策略发布周期从原来的 3 至 7 个工作日缩短至小时级，T 日上线率达 84%，能够快速响应客群变化与市场波动。在年均策略迭代量超 1500 次的背景下，T 日策略交付率由 10% 提升至 84%。这一成效意味着业务人员提出的策略需求，超过八成可以在当天完成上线，大幅提升了业务响应速度。在欺诈风险高发期，系统能够支持当日多次策略调整，及时遏制风险蔓延。策略迭代效率的提升，使银行能够更灵活地应对市场变化，抓住业务机会，降低风险损失。

1.2人力成本显著降低

业务人员可自主完成策略全生命周期管理，无需研发人员介入核心环节，人力培养成本降低了 60% 以上，新人培养周期缩短至 1 个月以内。传统模式下，每个策略需求需要业务人员与研发人员多次沟通，研发人员需要理解业务逻辑、编写代码、测试验证，耗费大量人力。本系统上线后，业务人员可直接完成策略配置，研发人员可专注于系统优化和技术创新，人力资源得到更合理的配置。新人培养周期的缩短，降低了人员流动带来的影响，提高了团队稳定性。

1.3运维效率大幅提升

策略上线后的健康体检响应时间小于10分钟，问题排查时间从1小时以上缩短至分钟级，有效降低了因策略异常导致的经济损失。传统运维模式下，策略问题发现依赖人工监控，问题定位需要逐层排查，耗时耗力。本系统通过自动化监控和智能归因，能够快速发现并定位问题，大幅缩短故障恢复时间。运维效率的提升，减少了业务中断时间，提升了客户体验，降低了运营风险。

2.风控效果成效

2.1验证能力全面提升

线下仿真验证的覆盖度提升至 98% 以上，千条用例验证时间从 1 小时缩短至 3 秒，有效规避了策略上线后的逻辑漏洞；灰度验证功能支持真实流量的模拟验证，策略上线后近两年生产事故率为 0%。

2.2风控效果优化

有效降低了民营银行的不良贷款率，提升了风险响应速度，能够及时应对客群变化带来的风险挑战。系统上线后风险响应速度的提升，使银行能够及时发现和处置风险信号，减少风险损失。

3.经济与社会成效

3.1经济效益

助力富民银行推出"极速贴"、票据服务等科产融生态产品，从立项到上线仅用不到 1 周时间，为江西某航空设备制造有限公司等小微企业提供了高效的融资服务，累计为该企业提供票据融资服务约 637 万元。截止 2024 年末，富民银行资产总额 622.94 亿元，贷款总额 399.91 亿元，存款总额 395.56 亿元。自 2016 年成立以来，累计缴纳各项税收合计 21 亿元，累计服务客户超 7000 万户。系统的应用使银行能够快速推出创新产品，满足小微企业融资需求，支持实体经济发展。业务效率的提升带来了收入增长，同时风险控制的加强减少了损失，整体经济效益显著。

3.2知识产权与行业价值

该系统申报相关软著、专利等知识产权 10 余项，包括《一种智能验证系统及方法》CN113918922A、《一种风控策略评估分析系统》CN115330528A、《一种基于冠军挑战者策略的风控策略管理系统及方法》CN116757827A、《一种风控策略对比调优管理系统及方法》CN116976492A、《一种风控降级审批及自动化策略方法》CN117593111A、《一种风控审核影像资料补录方法》CN117635049A、《一种自动化风险规则优化方法》CN117974299A 、《一种智能信贷增信系统》CN118172159A 、《一种风控模型价值评估方法》CN118822257A、《一种模型验收系统及方法》CN119089132A。系统的标准化接口架构可快速适配各类银行及金融机构，为其他民营银行的风控数字化转型提供了可复制的技术方案。知识产权的积累，为银行构建了技术壁垒，提升了核心竞争力。行业价值的体现，使富民银行的实践成为民营银行数字化转型的标杆案例，推动行业整体进步。系统已有多家银行表达合作意向，未来有望实现规模化输出，创造更大价值。

六、经验总结

1.研究结论

本系统提出的基于自然语言解析与可视化编排的AI驱动型银行风险策略全流程管控平台，通过 AI 赋能数据全链路，有效破解了民营银行传统风控模式的痛点。实证结果表明，该系统能够显著提升民营银行的风控效率，降低人力成本，优化风控效果，为民营银行在复杂客群背景下的风控管理提供了可行的技术路径。

2.未来展望

未来，该系统将进一步优化自然语言解析的准确率，提升大模型对复杂业务场景的理解能力；同时，将系统与更多的金融场景进行融合，如供应链金融、绿色与可持续金融、民生场景金融、产业数字金融等，为民营银行的业务拓展提供更全面的风控支持。此外，系统将进一步强化数据安全与隐私保护能力，符合监管政策的要求，保障用户数据的安全。