金融风险监测中RPA与大模型结合案例

在金融行业中，风险监测与防控一直是核心命题。

随着业务规模扩大、交易场景复杂化以及监管要求日益严格，传统依靠规则与人工审核的方式已难以满足实时、精准的风险识别需求。

通过引入RPA（机器人流程自动化）与大模型的结合，金融机构正在构建一种全新的智能风控体系，实现“数据自动采集—智能识别分析—自动预警响应”的闭环管理模式。

RPA能够承担大量重复性、高频率的操作任务，例如自动从核心业务系统、征信平台、交易日志、新闻舆情中提取并整合数据。

与之配合的大模型则通过强大的语义理解与推理能力，识别出潜藏在数据中的风险信号，如信贷欺诈、账户异常交易、违规报表修改等。

二者结合的核心在于：RPA解决了“数据获取与执行”的问题，而大模型解决了“智能判断与生成”的问题，当两者通过智能Agent协同时，风险监测的自动化与智能化水平显著提升。

在实际应用中，某商业银行基于这一体系构建了信贷风险智能监测平台。

RPA机器人负责自动抓取客户征信、流水、社保数据，并对接合规系统进行匹配；大模型则对资料文本进行语义一致性与逻辑合理性分析，识别潜在伪造或欺诈行为；系统一旦检测到高风险样本，Agent会自动生成风险报告并通知相关审核人员，实现从发现到响应的实时闭环。

实践结果显示，风险识别准确率提升了40%以上，审核周期缩短至原来的四分之一。

在证券和保险行业，同样的智能组合也发挥了重要作用。

证券公司利用RPA自动收集交易数据与舆情信息，大模型通过学习行为模式识别潜在内幕交易；保险机构则在理赔环节应用大模型文本分析与RPA表单核对，大幅降低了虚假理赔的发生率。

这种结合使得金融风控体系由静态监测向动态洞察转变，实现了从“规则检测”向“智能预测”的跨越。

可以预见，随着RPA的执行能力与大模型的理解能力持续进化，金融风险管理将从传统的事后审查走向实时预警和主动防范。

未来的智能Agent将具备更高的自主学习与决策能力，能够根据风险特征自动调整策略和阈值，形成真正意义上的“自适应风控网络”。

对于追求高效、合规与稳健的金融机构而言，这种由RPA与大模型协同驱动的风控体系，正成为智能金融发展的关键支撑。