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2.在"设置DD功能DD微信手麻工具"里.点击"开启".

3.打开工具加微信【5902455】.在"设置DD新消息提醒"里.前两个选项"设置"和"连接软件"均勾选"开启"(好多人就是这一步忘记做了)

4.打开某一个微信组.点击右上角.往下拉."消息免打扰"选项.勾选"关闭"(也就是要把"群消息的提示保持在开启"的状态.这样才能触系统发底层接口。)

【央视新闻客户端】

在金融科技的浪潮中，风控始终是金融行业的基石。

当前数字化加速、人工智能爆发，金融行业的发展与变革对风险控制提出了前所未有的挑战。

随着金融业务的线上化、智能化趋势加速，欺诈手段日益复杂多变，客户需求也愈发个性化，金融机构在风控领域面临着多重痛点。

在此背景下，2025腾讯全球数字生态大会上正式亮相的朴智平台可谓生逢其时。

作为由腾讯云天御与朴道征信联合研发的一站式智能风控建模与数据生态协作平台，朴智平台专注于金融风控领域，旨在通过技术创新解决行业痛点，推动金融风控向更加智能化、高效化、合规化的方向发展。

我们深以为，这不仅仅是一个新平台的诞生，更是金融风控领域持续拥抱大模型的一次重大变革。

初识朴智：金融风控痛点与需求的契合

故事要从腾讯云天御与朴道征信的一次深度对话说起。腾讯云天御，作为腾讯在金融科技领域的佼佼者，拥有20余年黑产攻防的丰富经验，以及强大的云计算和AI大模型技术。

而朴道征信，作为全国第二家持牌的个人征信机构，自2021年展业以来，便致力于打造行业级的信用信息基础设施，积累了丰富的数据资源和合规经验。

两家机构的相遇，仿佛是科技与金融的契合。因为他们发现，尽管各自在金融风控领域有着独特的优势，但面对当前金融复杂多变的整体态势，单一的力量已难以应对。

事实上，当前金融机构在风控领域普遍存在两大痛点：

一是数据整合效率低，不同机构、不同系统间的数据标准不统一，整合调用的门槛高；

二是模型精准度不足，传统风控模型依赖单一数据源或固定规则，面对信用卡欺诈、团伙欺诈、中介欺诈、隐蔽性强且长尾客户风险特征模糊等问题时，往往力不从心，无论是在对抗性、持续性、准确性和适应性上，都越来越难以应对复杂多变的风险环境。

金融机构想要获取所需的数据，往往需要投入大量的人力物力进行数据清洗和预处理。这些问题导致金融机构在风控过程中难以有效平衡风险控制与用户体验。

于是，一个大胆的想法应运而生——为何不联合打造一个智能模型一站式开发平台，为金融机构提供更高效、更精准、更安全的风控解决方案呢？

就这样，朴智平台在双方的共同努力下应运而生。它不仅仅是一个平台的诞生，更是腾讯云天御与朴道征信深度合作、共同探索金融风控新未来的努力。

朴道征信副总经理曹强在发布会上说：“我们深知金融风控的痛点需要懂数据、懂技术、懂金融业务的人共同携手解决。因此，我们与腾讯云天御强强联手，共同打造了这款专为金融行业设计的智能风控建模与数据生态协作平台。”

数据融合：打破孤岛，让数据流动起来

数据是风控的基石。然而，正如上文提到的痛点一，当前的金融环境中，数据孤岛现象严重。不同机构、不同系统间的数据标准不统一，整合调用的门槛高。金融机构想要获取全面、准确的数据，往往需要跨越重重障碍。

“数据是风控的燃料，只有干净、多元、可关联的数据才能真正驱动模型进化。”曹强如此形容数据的重要性。

朴智平台通过其强大的数据融合能力，整合行业内最权威、最多元的数据源，成功打破了这一僵局。

它整合了朴道征信多年沉淀的特征数据、腾讯云天御的特征数据以及多家合规第三方数据源的画像标签，构建了一个庞大的“特征超市”，实现数据的统一标准化处理。

在这个超市里，金融机构可以按需选择多源数据进行融合建模，无需再为数据获取而烦恼。

曹强介绍道：“我们不仅整合了数据，同各个数据源共同制订了对接标准，对市面主流的数据和加密格式都可以支持，我们都做了大量的工作，确保不同数据源的数据能对齐说话。”

除了数据整合和标准化处理外，朴智平台还支持一键回溯功能。金融机构可以通过平台查看历史数据表现，了解客户在不同时间点的风险状况。

同时，平台还提供灵活的本地数据上传接口，满足金融机构的个性化需求。

智能建模：让模型更精准、更稳定

有了数据，解决了痛点一，接下来就是痛点二：建模。然而，传统的建模过程往往繁琐而低效。

金融机构需要投入大量的人力物力进行数据清洗、特征工程、模型选择等工作。

而且，由于模型更新迭代周期长，面对快速变化的风险环境时，传统模型往往力不从心。

朴智平台通过其智能建模能力，成功解决了这一问题。它集成了自动机器学习算法，实现了建模准备的POC测试、模型建设及上线的自动化，降低人工调参门槛。

朴智平台还致力于打通数据到模型的最后一公里。通过整合腾讯云天御和朴道征信的优势资源，朴智平台为金融机构提供从数据集成到模型训练、效果优化到模型落地的全链路支撑，实现全流程管理。

同时，平台还支持多租户架构，实现资源隔离与高效调度，促进金融机构、数据服务商、征信机构之间的深度合作。

腾讯云天御总经理、首席科学家李超说：“我们的平台不仅降低了建模门槛，还提高了模型效果。通过应用金融风控大模型技术，我们解决了样本量不足时难构建稳定实体场景模型的痛点。这个大模型基于Transformer架构，包含亿级参数、亿级无标签知识、千万级全场景样本，采用‘无标签预训练（自监督+半监督）+有标签微调+Prompt Learning’三阶训练模式。”

据了解，朴智平台采取的这种架构，使得模型在少量样本下也能快速适配客户需求，提高模型的精准度和泛化能力。金融机构再也不用担心因为样本量不足而无法构建有效模型的问题，只需聚焦业务目标，快速适配得到解决方案。

实战案例：见证朴智平台的非凡力量

在发布会上，中信消金总监、兼任风险合规部及智能风控部总经理彭南博分享了他们使用朴智平台的真实体验。

“我们消费金融业务基于无抵押信贷，对用户放款、额度、利率的判定高度依赖数据与算法。”彭南博说，“在使用朴智平台之前，我们的建模周期往往需要1-2个月甚至更长时间。而且，由于数据整合和清洗工作繁琐低效，风控团队往往面临不小压力。"

然而，在使用朴智平台后，痛点在逐一改变。

“现在，我们的建模周期大大缩短了。通过朴智平台的一键回溯和一键建模功能，我们可以在一周内完成多元数据的调用和模型训练。于平台集成了大模型能力，我们的模型效果也有了显著提升。”彭南博表示。

除了效率提升外，朴智平台还为中信消金带来了业务收益的增长。

彭南博透露：“在风险阈值不变的情况下，我们的线上通过率从27%提升到了30%。这意味着我们每年可以新增千万级的年化收益，并捞回高价值客户20000+。”

简而言之，朴智平台的应用场景覆盖贷前、贷中、贷后全流程。

在贷前申请阶段，朴智平台可以通过多源数据融合和智能建模技术，对申请人的信用状况进行全面评估。

平台可以整合申请人的基本信息、征信记录、社交行为数据等多个维度的数据，构建精准的风险评估模型。

这些模型可以帮助金融机构快速识别高风险申请人，降低欺诈风险。

彭南博的上述分享，透露出了一个不易察觉的点，即为什么能实现从“月级”到“天级”的建模效率变革？毕竟传统风控建模通常需要1-2个月。

首先，金融机构需要将样本发送给各个数据源进行回溯，每个数据源可能需要一周甚至更长时间返回数据。

曹强说：“整个回溯时间取决于最后一家机构能够给到样本的时间。”

而且，数据返回后还可能存在错误，需要重新回溯，时间成本不可控。

其次，数据清洗和预处理占用了建模70%的工作量。不同数据源的标准不统一，需要大量人工干预进行对齐。

最后，模型构建、验证、部署等环节也需要大量时间和人力。

而朴智平台通过三大关键技术突破，实现了建模周期的极致压缩：

一是平台与数据源的深度打通。双方设立了标准化的回溯接口，客户样本数据可以一键调用所有数据源的回溯数据，大幅缩短回溯时间。

二是前期的数据标准化工作。平台在与数据源对接时，已经拉齐了数据接口标准、字段定义等，使回溯数据相对标准。同时，平台具备数据清洗和预加工功能，可以一键完成相关工作。

三是腾讯云的云计算和AI大模型能力。业务人员可以在平台上构建各类模型，进行效果对照比较和样本回溯，后续还将实现模型一键发布。

李超介绍道：“我们的平台支持一键发布功能。金融机构在模型建设完成后，只需一键即可将模型发布到生产环境。而且，由于我们的平台集成了云计算和AI大模型能力，金融机构还可以实时监控模型效果并根据反馈进行调整优化。”

也就是说，这种敏捷迭代能力，使得金融机构在面对快速变化的风险环境时能够更加从容应对。不再需要等待漫长的模型更新周期，而是可以根据实际需求实时调整模型参数和策略规则，确保风控效果始终保持在最佳状态。

曹强同样信心满满：“我们从技术层面上已经验证，平台可以在短短一周内完成所有流程。”

李超更是将这一变革称为“从无到有”的突破：“未来就变成了随时想建模就可以建，随时可以测，随时可以发。”

生态共建：开放协作，共享智慧

金融风控不是零和游戏，需要整个行业共同沉淀经验、共享智慧。

朴智平台深知这一点，因此从诞生之初就致力于打造一个开放的生态体系。

曹强强调：“我们不仅仅是一个平台提供商，更是一个生态共建者。

“通过朴智平台，我们希望连接征信机构、数据服务商、金融机构等多方参与者，共同推动金融风控技术的发展和应用。”

通过平台，各方可以共享数据资源、模型技术和风控经验，共同推动金融风控技术的发展和应用。

为了实现这一目标，朴智平台建立了正向循环机制。

金融机构在使用过程中会产生新的数据和经验反馈到平台生态中。这些反馈有助于优化算法和数据标签，提高平台的风控能力。

同时，数据源也会根据机构反馈更好地加工已有数据，并提供到平台上，形成良性循环。

李超补充称：“我们还积极参与金融风控领域标准的制定和输出工作。今年我们刚发布了IEEE的金融风控大模型标准，后续的技术规范也在做。我们希望通过这些努力，推动金融风控技术的标准化和规范化发展。”

未来展望：引领金融风控未来模式

在金融科技的浪潮中，朴智平台以其独特的数据融合能力、智能建模能力和敏捷迭代能力，为金融机构提供了高效、精准、安全的风控解决方案。

它不仅解决了当前金融机构在风控领域面临的痛点问题，还推动了金融风控向更加智能化、高效化、合规化的方向发展。

更有意义的地方在于，朴智平台将风控从“静态防御”转向“动态对抗”，从“经验驱动”转向“数据智能”，从“封闭孤岛”转向“开放生态”。更重要的是，它让风控建模从少数专家的“专利”，变成了业务人员也能参与的“普惠技术”。

正如曹强所说：“朴智平台不仅是工具，更是连接行业伙伴的桥梁。”在这个桥梁上，数据、算法、场景、人才将自由流动，共同构建一个更安全、更智能的金融前景。

展望未来，朴智平台将继续秉承创新、开放、协作的理念，不断提升技术能力和服务水平。

朴智平台将进一步融合大数据和AI技术，提升数据处理和分析能力。通过引入更先进的数据挖掘和机器学习算法，平台可以更精准地识别风险特征和模式。

朴智平台还将探索区块链技术在风控领域的应用。通过区块链技术实现数据的不可篡改和可追溯性，增强数据的安全性和可信度。这将有助于进一步提升平台的风控能力和合规性。

随着隐私保护意识的增强，隐私计算技术将成为未来风控领域的重要发展方向。朴智平台将积极探索隐私计算技术的应用，实现在保护用户隐私的前提下进行数据共享和模型训练。

同时，朴智平台还将拓展应用场景，覆盖更多金融业务领域。除了贷前、贷中、贷后等核心风控场景外，它还将探索在供应链金融、普惠金融、跨境金融等领域的应用可能。

这些拓展将有助于朴智平台更好地满足金融机构的多元化需求，推动金融风控技术的普及和应用。同时，朴智平台也将积极参与行业标准的制定和输出工作，推动金融风控技术的标准化和规范化发展。

曹强充满信心地说：“我们相信，随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，朴智平台将成为金融风控领域的重要力量，它将引领金融风控走向更加美好的未来。”

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