10月30日，在2025金融街論壇年會金融科技大會上，由北京市西城區(qū)人民政府主辦、中關(guān)村科技園區(qū)西城園管委會承辦的“2025金融科技應(yīng)用場景大賽”終評結(jié)果在北京正式公布。

騰訊云天御“金融反電詐治理方案”與騰訊云“基于TCS的AI異構(gòu)算力管理平臺”憑借技術(shù)創(chuàng)新性與場景落地能力，從全國89家機構(gòu)提交的280個項目中突圍，雙雙斬獲“十佳應(yīng)用獎”。騰訊混元大模型信貸助手解決方案獲得了大賽頒發(fā)的“探索實踐獎”。騰訊云三大方案分別在金融風(fēng)控、算力基建及大模型應(yīng)用三個關(guān)鍵領(lǐng)域展現(xiàn)突出優(yōu)勢，獲專家團高度認(rèn)可。

“2025金融科技應(yīng)用場景大賽”自2021年啟動以來，已經(jīng)成為金融科技領(lǐng)域極具影響力的賽事平臺。本屆大賽以“深化科技成果轉(zhuǎn)化，助力五篇大文章落地”為主題，設(shè)置數(shù)據(jù)要素、人工智能（非AIGC方向）、人工智能（AIGC方向）、數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)字化轉(zhuǎn)型等7個賽道。“十佳應(yīng)用獎”由商業(yè)銀行、科研院所等單位組成的專家團圍繞技術(shù)架構(gòu)、創(chuàng)新價值等維度嚴(yán)苛評審，最終評選出10個標(biāo)桿項目。

天御反電詐

AI大模型構(gòu)筑平衡

“安全”與“便民”的反詐免疫力

據(jù)公安部介紹，電信網(wǎng)絡(luò)詐騙犯罪已成為數(shù)量上升最快的刑事案件類型。在這背后，除詐騙手法多變、技術(shù)對抗升級、作案窩點轉(zhuǎn)移境外等原因，更有龐大的信息網(wǎng)絡(luò)犯罪黑灰產(chǎn)支撐詐騙犯罪活動，通過出租出售電話卡和銀行賬戶、“跑分”洗錢等為詐騙提供幫助，嚴(yán)重危害網(wǎng)絡(luò)安全、社會穩(wěn)定和人民安寧。隨著黑灰產(chǎn)業(yè)鏈不斷升級，對其打擊治理難度日益增大。同時，中國人民銀行高度重視“資金鏈”精準(zhǔn)治理，指導(dǎo)商業(yè)銀行、支付機構(gòu)統(tǒng)籌做好涉詐風(fēng)險防控和優(yōu)化服務(wù)工作，重點加強技防建設(shè)，切實保護好群眾資金安全與合法權(quán)益。

秉持“科技向善”的使命愿景，騰訊云與金融機構(gòu)協(xié)同對抗詐騙。騰訊云天御應(yīng)用AI大模型技術(shù)，構(gòu)建行業(yè)首個從意圖與動機層面預(yù)測黑產(chǎn)涉詐風(fēng)險的反詐風(fēng)控引擎，形成“掃黑+護白”雙模反詐體系；可作用于“事前-開戶準(zhǔn)入、事中-風(fēng)險阻斷、事后-解控提額”金融賬戶全生命周期與業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)，與風(fēng)控平臺、事中規(guī)則模型、黑灰名單等機構(gòu)已有反詐能力“雙劍合璧”。目前，這套反詐風(fēng)控引擎已經(jīng)經(jīng)過超百家金融機構(gòu)實際業(yè)務(wù)的可靠與有效性驗證。

在防范涉詐卡方面，該模型可于涉詐交易發(fā)生前0～3個月預(yù)測命中超80%的幫信涉詐賬戶；其中高風(fēng)險預(yù)警在未來3個月內(nèi)涉詐案發(fā)的概率高達(dá)10%～30%，超過大多數(shù)金融機構(gòu)事中風(fēng)險阻斷的精準(zhǔn)度要求。

在保護受害人方面，該模型可感知超98%詐騙風(fēng)險類型，預(yù)警命中超60%的被騙受害風(fēng)險；結(jié)合渠道實時特征，金融機構(gòu)可在交易、支付結(jié)算前對被騙受害用戶采取提醒、核驗、勸阻、止損等保護性措施。

上述能力與金融機構(gòu)優(yōu)勢互補，可全面提升反詐風(fēng)險防控的科學(xué)性、精準(zhǔn)性和有效性。在今年的金融科技應(yīng)用場景大賽中，大模型技術(shù)應(yīng)用也是焦點之一，AIGC方向項目數(shù)量占參賽項目總數(shù)的24%，表明生成式人工智能在金融場景中有廣闊的應(yīng)用前景。將大模型技術(shù)應(yīng)用于反詐騙風(fēng)險防控，也是騰訊云天御反電詐達(dá)成上述效果，獲得“十佳”應(yīng)用的創(chuàng)新亮點。

騰訊云天御創(chuàng)新應(yīng)用AI大模型技術(shù)，將過去超15年黑灰產(chǎn)對抗所沉淀的海量風(fēng)控特征與專家經(jīng)驗，結(jié)合大模型在樣本之外所積累的世界知識與推理能力；從幫信載體、作案手法、動態(tài)趨勢等切入，穿透詐騙套路與“跑分”手法的層層迷霧，洞悉紛繁騙術(shù)背后的關(guān)鍵意圖、動機與本質(zhì)邏輯；實現(xiàn)更精準(zhǔn)預(yù)判金融賬戶潛伏幫信風(fēng)險，更全面預(yù)警交易動賬涉詐風(fēng)險狀態(tài)。

同時，騰訊云天御基于多模態(tài)大模型技術(shù)，實現(xiàn)7*24全天候解構(gòu)海量鮮活的黑灰產(chǎn)威脅情報并歸納總結(jié)關(guān)鍵趨勢。該模型可以自然語言交互形式，響應(yīng)業(yè)務(wù)與運營專家對情報態(tài)勢的個性化分析需求。自主思考推理核心意圖與關(guān)切命題，并針對性給出態(tài)勢型、策略型建議；或結(jié)合黑灰產(chǎn)態(tài)勢與業(yè)務(wù)現(xiàn)狀，提煉生成更全面的分析報告，輔助反詐運營決策。上述探索旨在應(yīng)用AI大模型技術(shù)打破攻防信息差，為反詐科學(xué)運營提供多維參考，幫助風(fēng)控專家持續(xù)迭代反詐風(fēng)控策略。先人一步，跑贏詐騙。

騰訊云天御希望以此創(chuàng)新實踐，聯(lián)合金融機構(gòu)突破規(guī)則風(fēng)控瓶頸，共筑跨行業(yè)多主體聯(lián)動的自適應(yīng)防御體系。在達(dá)成“防范賬戶涉詐”與“保護財產(chǎn)安全”雙重目標(biāo)的同時提質(zhì)增效，有效兼顧展業(yè)效率與服務(wù)質(zhì)量，實現(xiàn)統(tǒng)籌“便民利民”與“風(fēng)險防控”的電信網(wǎng)絡(luò)詐騙可持續(xù)治理。

2023年以來，騰訊云天御與包括國有大行、股份制商業(yè)銀行、城市商業(yè)銀行、農(nóng)村商業(yè)銀行、非銀行類金融機構(gòu)等在內(nèi)的眾多金融機構(gòu)并肩反詐。2024年全年，聯(lián)合超40家金融機構(gòu)累計對超過6200萬被騙受害用戶實施勸阻、止損等保護，直接避免或挽回人民群眾損失超10億元，間接保護潛在被騙群眾財產(chǎn)超百億元。充分踐行并發(fā)揚金融工作的政治性、人民性。

騰訊專有云PaaS平臺TCS

提升異構(gòu)算力管理效益

加速云原生AI構(gòu)建

AI 技術(shù)迅猛發(fā)展的今天，算力作為核心生產(chǎn)要素，其管理與調(diào)度效率成為企業(yè)AI應(yīng)用落地的關(guān)鍵瓶頸。同時在算力資源分散、供應(yīng)不穩(wěn)、需求激增的背景下，企業(yè)面臨著異構(gòu)算力資源難以統(tǒng)一管理、資源配置和調(diào)度復(fù)雜、缺乏智能化監(jiān)控運維及故障自愈能力、資源利用率低下等挑戰(zhàn)。這些問題導(dǎo)致企業(yè)運營成本上升，業(yè)務(wù)創(chuàng)新能力受限。

基于此，騰訊云推出騰訊專有云 PaaS 平臺TCS（Tencent Cloud-native Suite, 簡稱 Tencent TCS）異構(gòu)算力管理平臺，通過提供一站式的異構(gòu)算力資源整合、調(diào)度、運營服務(wù)，顯著提升資源使用的效率和靈活性，有效控制并優(yōu)化成本。通過云原生AI技術(shù)提升異構(gòu)算力管理效益，加速云原生AI的構(gòu)建，助力行業(yè)企業(yè)在AI時代構(gòu)建敏捷、高效、安全的算力底座。

TCS 異構(gòu)算力管理平臺架構(gòu)總覽

在實際應(yīng)用中，TCS 異構(gòu)算力管理平臺展現(xiàn)出以下四大關(guān)鍵特性：

異構(gòu)算力統(tǒng)一管理

TCS 通過異構(gòu)算力統(tǒng)一管理解決方案，實現(xiàn)了對多種類型加速芯片（如CPU、GPU、NPU等）的統(tǒng)一接入和集中管理。該方案借助多集群擴展能力，不僅能夠整合多個異構(gòu)計算集群資源，提供集中式的資源視圖和操作入口，打破資源孤島，還能通過注冊集群功能無縫管理異地云外集群，構(gòu)建真正一體化的算力資源池，從而顯著提升資源利用率、簡化調(diào)度流程并降低運維復(fù)雜度。

針對各家加速芯片廠商提供的部署方式各異的問題，騰訊專有云PaaS平臺TCS基于TAD（Tencent Application Definition）云原生應(yīng)用聲明式部署規(guī)范，提供了標(biāo)準(zhǔn)化的接入接口與適配框架，并實現(xiàn)了快速集成與高效部署，顯著降低了適配成本，大幅縮短了部署周期。

異構(gòu)算力靈活調(diào)度

TCS 的異構(gòu)算力靈活調(diào)度方案能夠根據(jù)應(yīng)用需求動態(tài)分配算力資源，顯著提升資源利用率和計算性能。該方案通過智能調(diào)度器、DevicePlugin 框架及擴展資源機制，高效管理 GPU、NPU 等第三方加速設(shè)備，并支持多樣化的調(diào)度策略，以滿足不同場景的算力需求。

同時，其拓?fù)涓兄{(diào)度能力可智能分析節(jié)點間網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浼肮?jié)點內(nèi)部資源互連架構(gòu)，優(yōu)化任務(wù)性能、加速訓(xùn)練過程，并減少實例間的性能差異，從而確保計算任務(wù)的高效執(zhí)行。

資源利用率提升與成本優(yōu)化

TCS 通過多項創(chuàng)新技術(shù)實現(xiàn) GPU 資源的高效利用與成本優(yōu)化。在資源利用方面，采用內(nèi)核態(tài) GPU 共享技術(shù)（qGPU），支持多個容器共享同一張GPU卡，實現(xiàn)算力與顯存的精細(xì)隔離，其5%算力、1GB顯存的細(xì)粒度分配能力使資源利用率達(dá)到極致，同時確保業(yè)務(wù)無感知。

同時支持豐富的集群及單卡調(diào)度策略，提供Spread（平均分配保證負(fù)載穩(wěn)定均衡）、Binpack（盡量填滿保證利用率）、Best Effort（保證最大的吞吐）、Fixed Share（算力最低配置保證）、Burst Share（算力最低保證，允許占用空閑）等多種智能調(diào)度模式，可靈活適配不同業(yè)務(wù)場景需求，既保障負(fù)載均衡，又能最大化資源利用率。

特別值得一提的是 TCS 創(chuàng)新的GPU在離線混部調(diào)度能力，通過任務(wù)的優(yōu)先級實現(xiàn)搶占調(diào)度功能，支撐訓(xùn)推一體業(yè)務(wù)部署：對高優(yōu)任務(wù)（如在線推理）采用平均分配確保穩(wěn)定性，對低優(yōu)任務(wù)（如離線訓(xùn)練）則采用填滿策略提高利用率，并支持100%在線搶占功能，在保障關(guān)鍵業(yè)務(wù)的同時最大程度降低資源閑置。

基于騰訊開源項目Crane構(gòu)建的FinOps成本中心，提供資源可視化、分析及智能優(yōu)化三大核心能力，旨在提升集群的資源利用率。Crane算法在騰訊內(nèi)部自研業(yè)務(wù)中實現(xiàn)了大規(guī)模落地，成功部署至數(shù)百個容器集群，為企業(yè)帶來了顯著的降本增效效果。目前，TCS FinOps已在多家頭部金融及政企客戶中成功應(yīng)用，極大提升了集群的資源使用率。

此外，通過TACO-LLM提供高吞吐、低時延、開放兼容的大模型推理加速引擎，極大提升了推理效率和系統(tǒng)穩(wěn)定，吞吐最高提升2倍。

智能運維與故障自愈

TCS 的智能運維與故障自愈系統(tǒng)通過自動化管理手段顯著提升了異構(gòu)算力集群的運維效率。該系統(tǒng)具備全面的集群監(jiān)控能力，可對CPU、GPU、NPU等各類計算資源進(jìn)行多維度實時監(jiān)測，覆蓋從基礎(chǔ)設(shè)施到應(yīng)用負(fù)載的各個場景，幫助運維人員快速發(fā)現(xiàn)并準(zhǔn)確定位運行異常，確保數(shù)據(jù)中心整體運行的穩(wěn)定性。在故障處理方面，系統(tǒng)特別針對GPU設(shè)備內(nèi)置了智能檢測與自愈機制，能夠自動識別硬件故障并觸發(fā)告警，同時根據(jù)業(yè)務(wù)實際情況智能執(zhí)行預(yù)設(shè)的修復(fù)方案，大幅降低人工干預(yù)需求。

平臺還提供統(tǒng)一的運維運營門戶，集成監(jiān)控中心、日志平臺、巡檢、變更發(fā)布、運維工具、安全中心、容災(zāi)管理、故障演練等功能模塊，有效簡化了日常運維流程。這套智能運維解決方案通過自動化擴縮容、智能故障診斷與自愈等創(chuàng)新功能，不僅顯著降低了運維人力成本，更確保了異構(gòu)算力資源的高效穩(wěn)定運行，為用戶提供了更加可靠的算力保障。同時支持多地多中心高可用部署架構(gòu)，強大的運維及容災(zāi)能力幫助上層業(yè)務(wù)達(dá)到金融級高可用能力。

此外，TCS提供基于AI智能體的排障運維助手，通過整合大模型推理能力與TCS領(lǐng)域知識庫，實現(xiàn)自動化問題診斷與排障決策。

TCS 創(chuàng)新采用“一云多芯”架構(gòu)，支持多種CPU、GPU硬件，全面適配多種GPU/NPU。通過異構(gòu)算力統(tǒng)一管理、多集群擴展、異構(gòu)算力靈活調(diào)度、拓?fù)涓兄{(diào)度、qGPU內(nèi)核態(tài)共享及離在線混部、FinOps成本中心、GPU故障檢測與自愈、智能運維等核心能力，提供一站式的異構(gòu)算力資源整合、調(diào)度、運營服務(wù)，顯著提升資源使用的效率和靈活性，有效控制并優(yōu)化成本，為企業(yè)業(yè)務(wù)創(chuàng)新發(fā)展提供持續(xù)動力。

憑借卓越的技術(shù)實力與靈活的管理能力，TCS 目前已在多家金融機構(gòu)及政企客戶中成功落地，為客戶AI訓(xùn)練推理業(yè)務(wù)提供高效支撐。憑借多項可信云權(quán)威認(rèn)證及深度參與行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)制定，其卓越性能、可靠性及穩(wěn)定性已獲充分驗證，有力支持?jǐn)?shù)字金融的創(chuàng)新發(fā)展。

混元大模型信貸助手

打通金融領(lǐng)域應(yīng)用“最后一公里”

2023 年以來，受貸款利率走低、對公信貸市場下沉等影響，金融機構(gòu)面臨項目規(guī)模小、數(shù)量多的挑戰(zhàn)，需要持續(xù)加速推進(jìn)線上化、數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型。騰訊云基于 30 多家金融機構(gòu)調(diào)研，精準(zhǔn)把握信貸全流程痛點，歷經(jīng)兩年研發(fā)打造混元大模型信貸助手，通過場景化后訓(xùn)練和工程開發(fā)構(gòu)建多模型智能體，實現(xiàn)業(yè)務(wù)準(zhǔn)確率、效率與成本的動態(tài)平衡。

該方案針對行業(yè)存在的非標(biāo)數(shù)據(jù)解析難、流程低效、風(fēng)控滯后、系統(tǒng)割裂、技術(shù)斷層等問題，構(gòu)建“信貸智能體”，對多源異構(gòu)材料進(jìn)行分類、檢測、提取、分析及報告生成，覆蓋 95% 以上金融信貸業(yè)務(wù)場景。

在關(guān)鍵技術(shù)層面，方案以混元多模態(tài)模型及大語言模型為基礎(chǔ)，構(gòu)建5萬+高質(zhì)量金融信貸數(shù)據(jù)集，通過場景化后訓(xùn)練讓模型掌握業(yè)務(wù)邏輯與規(guī)則；同時強化指令遵循能力，通過專項微調(diào)與框架約束推理，結(jié)合受限解碼、思維鏈引導(dǎo)等技術(shù)，抑制模型幻覺風(fēng)險，確保輸出穩(wěn)定可靠。

整體方案分為業(yè)務(wù)輸入層、執(zhí)行層與輸出層，打造覆蓋貸前、貸中、貸后的通用能力組件，并靈活適配信貸進(jìn)件、財務(wù)分析、報告生成等細(xì)分場景。經(jīng)過持續(xù)打磨，方案具備高適配性與穩(wěn)定性，人工采納率超93%，輸出波動控制在1%以內(nèi)，可滿足不同機構(gòu)的客制需求，目前正開展大規(guī)模POC測試與交付。

實際應(yīng)用中，該方案成效顯著：某泛金融機構(gòu)引入后，審單準(zhǔn)確率達(dá)94% 以上，在人力成本不變的情況下大幅提升業(yè)務(wù)承載能力；某銀行對公項目盡調(diào)報告生成時間從10天縮短至1天，客戶經(jīng)理工作效率提升10倍。該方案成功打通大模型在金融領(lǐng)域應(yīng)用的“最后一公里”，為數(shù)字金融創(chuàng)新提供范例，將有效延展金融機構(gòu)員工能力邊界，助推普惠金融高質(zhì)量發(fā)展，展現(xiàn)出廣闊的業(yè)務(wù)應(yīng)用前景。