大模型驱动金融风险决策新范式 同盾科技 / 董纪伟 1 金融风控与决策智能的演变 > 2 AI 重新定义风险决策智能新范式 > 3 起于 AI ，用于智能 : 学会与 AI 协作的风控 实践 > 4 挑战与突破 : 如何构建可信 AI 风控体系 > 5 总结与未来展望 金融风控与决策智能的演变 金融行业，内外部风险因素呈现上升和积聚趋势 金融行业，内外部风险因素呈现上升和积聚趋势 • 传统的风险决策主要 基于边界、规则、策 略为主的静态防御 ， 而将安全检测与事件 响应作为辅助手段 • 在风险行为发生之前， 能够及时精准预警， 实时构建弹性防御体 系，避免、转移、 降 低系统面临的风险 过去 - 人控 + 机控 未来 - - 智控 “ 置于盒中为死棋， 置于局中才主动”， 智能化、高效能、自学习是未来风险决策的提升方向 金融风险决策的趋势及变化 • 基于数据湖、数据 仓库的数据链路，落 表后进行准实时、离 线分析 “ 热挖掘、实时用”， 数据需要完成知识萃 取与实时应用才能更 好的产出价值 策略转变 从“被动防范”转向“主动防御” • 以机器学习、时序分析、 人工智能开展动态风险管理 的“模型对抗”

地上地下一体化、开发决策数字化、生产管控智能化 --- 延长油田地理信息与勘探开发协同工作平台介绍 一、延长石油简介 二、 延长油田地理信息与勘探开发协同工作平台 三、平台应用成果展示 2007 年原油产量突破 1000 万 吨 2010 年销售收入突破 1000 亿 元 2013 年进入世界 500 强 2015 年世界 500 强居 380 位 塑魂 亿立 方米的油气田。 , 一、延长石油简介 二、 延长油田地理信息与勘探开发协同工作 平台 三、平台应用成果展示 历史悠久 地貌复杂 油水井多 数据量大 资源实时共享 全盘考虑决策 分工不同 实现方式不同 时效不同 成果标准不同 云技术 多维可视化技 术 大数据技术 物联网技 术 数字化决策与智能化管理 一体化检索及推送 大数据集成管理 数据动态更新 研究成果逐日递增 … 快速化 油田信息特点 110 年历史数据 13 万余口井 … 大量化 1 大数据集 成管理 多源采集

济和社会的绿色转型。 保障能源安全稳定 维护可靠的电力供应 ， 以 支持国家能源安全。 如何实现中国的“双碳” 目标？ 新型电力系统面临新能源不确定性、分布式资源协调难、数据处理融合不足、决策实时性要求高、安全韧性挑战大等“成长 烦恼”。而大模型凭借强大的数据处理与模式识别、 出色的上下文学习与推理、多模态融合潜力等能力 ，成为破局关键 ，助力解 决系统难题。 数据 统集中控制模式难以为继 重风险 ，系统安全边界动态变化 至毫秒级完成决策 ，传统方法算力瓶颈凸显 安全韧性要求提升 ： 面临物理 、 网络 、 气候等 多 据处理需求迫切 ，价值挖掘不足 决策实时性要求严苛 ： 复杂优化问题需在秒级甚 强大的数据处理与模式识别能力 ，有望从海 量数据中洞察运行规律 出色的上下文学习与推理能力 ，可辅助甚至 优化复杂决策过程 多模态融合潜力 ，整合文本、 时序、 图像 新型电力系统的时代背景与思考 三、 迈向整体智能 在电力这一对可靠性、安全性要求极高的关键领域，大模型的引入无疑带来了新的机遇，但其固有的局限性也决定了它们 无法完全替代人类的决策作用。大模型并非“万金油” ，其核心定位是作为强大的辅助工具，而非独立的决策主体。 边缘辅助 数据价值激活 海 量 业 务 数 据 分 散 在 不 同 的 部门和系统中 ，最易结合。 企业资源计划（ ERP ）系统

控系统监控，在微观上，可实时反映局部区域 的污染物排放及扩散状况，在宏观上，可反映出整个区域的空气质量，进而推动区域空气质 量持续改善。 智慧环保是主要基于大数据等新型技术支撑体系的智能化环保决策手段，是数字环保的 延伸，并在内涵上有着深刻的变革。随着中国工业化、城市化进程的不断推进，生态环境日 益恶化，环境保护面临严峻挑战。要说清污染源状况、环境质量现状及变化趋势、环境潜在 风险，提 风险，提高政府管理能力，满足社会公众需求，就要求测得准、传得快、管得好。测得准： 用透彻的感知，摸清环境赤字，遏制生态恶化；传得快：用全面的互联，转变政府职能，促 进信息交互；管得好：用深入的智能，服务环境预警，支撑决策行动。随着环保工作的智慧 化建设和精细化管理要求，数字环保对提升环境监测监管能力的作用尤为突出，加快建设数 字环保的同时进一步整合与利用环境信息，不断加强环境生态资源及环境状况分析和评估成 为当务之急。 机和云计算将环保领域物联网整合起来，可以实现人类社会与环境业务系统的整合，以更加 精细和动态的方式实现环境管理和决策。 生态环境大数据平台界面 生态环境大数据云平台一张图 3.智慧环保的组成 智慧环保一般包含几个层面：感知层、传输网络层、数据资源层、应用支撑层、应用 层、决策层，在具体系统平台的开发中，会将几个层面的功能合并，在系统功能上合并相近 的功能。 天空地一体化智慧环保体系建设体系

智慧管网是在标准统一和数字化管道的基础上，以数据全面统一、感知交互可视、系统融合互联、供应精准匹 配、运行智能高效、预测预警可控为特征，通过“端 + 云 + 大数据”体系架构集成管道全生命周期数据，提供智 能 分析和决策支持，用信息化手段实现管道的可视化、网络化、智能化管理，具有全方位感知、综合性预判、 一体 化管控、 自适应优化的能力。 全面精确感知管道本体、环境 、设备工况、工艺运行等状态 数据 智慧管网 二）总体设计 从感知、认知、决策三方面对油气管网经营管理进行智能化提升，全面应用物联网、数字孪生、运行优化、大 数据等技术，形成感知、数据、知识、应用、决策五个层次的总体架构，并通过建设智慧管网云平台实现总体 架 构部署，形成智慧管网全方位感知、综合性预判、 自适应优化、一体化管控的能力，动态适应外部环境、资 源市场、下游用户、经营管理的变化，支持各专业领域应用和综合决策。 传输层 无线传输 有线传输 决策能力 提升 感知能力 提升 专业知识库 大数据分析服 务 数据可视化服 务 推理规则库 机理模型库 统一数据资源池 设备 调运 安全环保 管道 物资 应急 决策 支持 专业 应用 KPI 分析 工程 建设 基础业务服务 组件 专业业务服务 组件 决策层 感知层 知识层 应用层 (SaaS)

智慧管网是在标准统一和数字化管道的基础上，以数据全面统一、感知交互可视、系统融合互联、供应精准匹 配、运行智能高效、预测预警可控为特征，通过“端 + 云 + 大数据”体系架构集成管道全生命周期数据，提供智 能分析和决策支持，用信息化手段实现管道的可视化、网络化、智能化管理，具有全方位感知、综合性预判、 一体化管控、自适应优化的能力。 全面精确感知管道本体、环境 、设备工况、工艺运行等状态 数据 综合运用统计分析和机理仿 从感知、认知、决策三方面对油气管网经营管理进行智能化提升，全面应用物联网、数字孪生、运行优化、大 数据等技术，形成感知、数据、知识、应用、决策五个层次的总体架构，并通过建设智慧管网云平台实现总体 架构部署，形成智慧管网全方位感知、综合性预判、自适应优化、一体化管控的能力，动态适应外部环境、资 源市场、下游用户、经营管理的变化，支持各专业领域应用和综合决策。 智慧管网云平台 决策 KPI 经营 经营 经营 运营 决策 管理驾 驶舱 指标 体系 全方位感知 决策层 应用层 应用层 (SaaS) 支持 分析 监控 预测 分析 模型 全数字化 移交 决策能力 提升 专业 应用 建设 设备 管道 调运 安全环保 物资 应急 工程 管网可 靠性 管网运 行优化 业务功能服务 综合性预判 全智能化 运营 专业业务服务 组件 基础业务服务 组件 认知能力

的融合使得智能体具备了更加智能、高效的能力， 能够在复杂环境中发挥出色。 典型智能体的案例 典型的智能体案例包括智能家居 中的语音助手、自动驾驶汽车中 的决策系统等。这些智能体通过 感知环境、分析数据并作出决策， 为用户提供了更加便捷、智能的 生活体验。 经海量数据训练而成 大模型经过海量数据的训练 和优化，能够捕捉到数据中 的细微规律和潜在联系。 具备语言理解生成力 如工业生产线上的智能巡检、 城市交通中的智能调度等。它 们能够根据场景需求进行灵活 调整，确保任务的顺利完成。 04 具备自主行动能力 智能体是一种具备自主行动能力 的实体，能够在特定环境中感知、 决策并执行任务。它们能够根据 环境变化调整自己的行为策略， 以实现预设的目标。 01 大模型与智能体理 解 01 01 单智能体 02 多智能体 又称“人工智能代理” , 是一种模仿人类智能行为的智能化系统，它就像拥有丰富 经验和知识的“智慧大脑” , 能够感知所处的环境，并依据感知结果，自主地进行规划、决策，进而采取 行 动以达成特定目标。简单来说，智能体能够根据外部输入做出决策，并通过与环境的互动，不断优化自 身行为。智能体本身既不是单纯的软件也不是硬件，而是一个更为宽泛的概念，它们可以是软件程序、机 器人或其他形式的系统，具备一定的自主性和智能性。

矿设 计、计划、生产、调度和决策等过程的智能化 u1999 年首届“国际数字地球”大会上提出 “数字矿山”（ Digital Mine ）概念，经过十余年的发展，数字矿山发展迈入新阶段，即“智能矿 山”：智能矿山是在数字矿山的基础上，利用系统工程理论及网络、自动控制和人工智能等技术，以开采环境数字化和采掘装备自动化为特质， 实现采矿设计、计划、生产、调度和决策等过程的智能化。 以矿山开采环境、对象及过程信息数字 智能矿山是在数字矿山的基础上 ，利用 系统工程理论及网络、 自动控制和人工 智能等技术 ，以开采环境数字化和采掘 装备自动化为特质 ，实现采矿设计、计 划、生产、调度和决策等过程的智能化。 、 、 、 、 、 智能矿山 、 关注生产装备、系统和过程的智能化和 无人化。 、 重点 、 、 资料来源：公开资料、亿欧智库 数字矿山 特点 基础 上动态嵌入与矿山安全、生 产、经营相关的所有信息 • 在数字化矿山的基础上，运 用人工智能技术、数据挖掘 技术、编制若干可重复运行、 决策指挥的决策分析系统 • 运用云计算、物联网等技术 实现矿山的“物联化、互联 化、智能化” 特点 主要设备与系统 • 移动变电站 • 破碎设备

智慧油气是在数字油气的基础上，通过实时监测、实时数据自动 采集、实时分析解释、实施决策与优化的闭环管理，将油气上游勘探、 开发、油气井生产管理、工程技术服务、集输储运、生产保障等各业 务领域的油气藏、油气井、数据等资产，有机地统一在一个价值链中， 实现数据知识共享化、生产流程自动化、科研工作协同化、系统应用 一体化、生产指挥可视化和分析决策科学化，提高油气田生产决策的 及时性和准确性，达到节约投资与运行成本的目的。 进行勘探部署、井位论证、开发生产等决策，科学的预测和决策，实 现油气、油气井等相关资产的统筹经营与管理，提高油气田的采收率， 对油气进行适时的最优开发。 中国主要油田分布图 乘 气 田 邱 2 气田 弊重格气田 靖边气田★ 春晓气田 川东北气区 川 南气区 3 m 东 方气 醇 油气开发指标分析和预测是油气开发规划、开发方案设计与决策 管理的重要依据。随着信息技术的快速发展，利用各信息系统所提供 管理的重要依据。随着信息技术的快速发展，利用各信息系统所提供 的数据对油气开发进行分析决策已经成为实现油气田生产经营管理 目标的重要行为之一，信息化的管理方式已经深入到生产与管理的各 个层次。 但是随着油气信息化建设模式由数字化向智能化转变，为解决单 项需求和部门应用，越来越多各自独立的子系统建成并投入使用，存 在的问题也逐渐暴露出来： 理北气 广女气 1、大量重复功能及兼容性问题造成资源浪费、管理复杂低

日，国务委员兼外交部长王毅回答中外记者提问 王毅：中国 2025 年宣布碳达峰、碳中和等国家自主贡献新目标，展现了贯彻新发展的理 念，建设清洁美丽世界的坚定决心。 核心政策解读——中央碳达峰、碳中和决策部署 2020 年 12 月 16 日至 18 日，中央经济工作会议在北京举行。中 共中央总书记、国家主席、中央军委主席习近平就碳达峰、碳中 和发表重要讲话。 能源系统转型是达成双碳目标的关键路径 模与算法集 成打造辅助决策分析工具，降低能源消费，实现能源结构升级转型。 n 虚拟电厂技术。通过虚拟电厂将负荷端分布式电源、可控负荷和分布式储能有机结合，通过信息采集与协调控制实现对各 类分布式资源的有机整合，实现广域空间多主体的协调运行，有效提升分布式资源的可控性，提升清洁能源使用比例。 n 企业碳管理。深入企业生产和运营环节，从碳数据管理、碳资产管理、碳交易决策三个方面构建企业碳管理流程体系，针 碳排放优化调度平台 n 基于调控云的碳大数据分析 n 配网线损治理系统 n 现货交易平台 n 可再生能源消纳及交易管理 n 基于数字孪生技术的燃机优化 辅助决策系统 n 新能源集控管理系统 n 基于大数据的新能源分析应用 n 新能源场站交易辅助决策系统 n 能效管理系统 n 虚拟电厂调控管理平台 n 企业碳资产管理系统 n 可再生能源消纳及售电经 营系统 源 网 荷 n 省级能耗在线监测系统