2026-08-30 01:45:57 分类：科技
2026年银行风控圈的集体退潮
说实话，年初跟某股份行风控总监吃饭，他吐的槽比桌上的菜量都大。刚开年换了新行长，第一把火就烧了去年刚评完行里科技创新一等奖的三个项目，其中两个就是金融大模型多因子风控归因。
剩下半个团队转做内部测试，不准再接对外的宣传。
这事放在三年前根本不可能。那时候谁不提金融大模型落地风控，都不好意思说自己做金融科技。2025年国内银行投的金融大模型相关项目里，风控方向占了超过六成，平均单个项目投入近800万。最后能落地到实际审批流程的，不到12%。
相当于把一个三线城市一整年的普通高中信息化建设经费砸进去，只盖成了一间能用人的厕所。
2026年国内上市银行金融大模型落地项目占比统计图
你去问这些银行的负责人，十个有八个会说，方向没错，就是落地不对。传统风控做归因，说白了就是出了坏账之后，算一算哪个因子出问题——是用户负债太高，还是行业政策变了，拍脑袋调调参数就行。
现在市场环境变了，用户行为碎得像二维码，隐性风险藏得比深海鱼还深。原来那几十个固定因子，根本兜不住。
大模型能从TB级的行为数据里挖新因子，还能顺顺当当把每个因子对坏账的贡献算清楚，这不就是降维打击？
那为什么做成这样？
没人敢说破罢了。
技术外衣下的利益博弈
我们拿本土玩家的真实案例说。微众银行早在2023年就在汽车按揭贷场景推了大模型多因子归因，把原来的47个传统因子，扩展到了219个有效因子。原来传统归因只会说，用户逾期是因为“月收入覆盖比不足”，大模型能挖到根：这个用户近三个月每个月都要搜三次二手车估价，还换了三次新能源保险公司，隐性的换车套现意图，原来根本抓不到。
这个事本身没毛病。
问题出在钱和收益怎么分。
金融大模型多因子风控归因新旧因子挖掘对比图
某头部持牌消金的内部测试数据，传统多因子归因对次级贷款人的坏账漏检率在17.8%，金融大模型多因子风控归因把这个数字压到了6.9%，但整体风控运营成本直接涨了42%——一年多花整整2.1亿，相当于砍掉整个西南区域的线下获客团队预算，换这么点提升。
卖给你方案的科技公司，按调用量收费，按项目提点，不管你最终坏账降没降，钱一分不能少。你降了一个点的坏账，赚回来三个亿，去掉给科技公司的两个亿服务费，剩下一个亿，还要cover新团队的人工，最后赚的还没原来多。
把这个事类比成生物育种就很好懂：传统多因子风控是人工选种，育种专家盯着那些肉眼可见的性状，比如株高、产量，留下符合要求的种子；金融大模型多因子风控归因是全基因组筛选，能挖到隐藏在基因深处、不表现但影响存活率的隐性抗性基因，听起来很美好，但筛选一次的成本，是人工选种的十几倍。
如果你不是种几百上千万亩的大农场，你根本花不起这个钱。
国内绝大多数中小银行、持牌消金，就是那个种几十亩地的小农户，跟着大农场玩全基因组筛选，不是疯了是什么？
蚂蚁集团去年推百瓴大模型的风控方案，对外只说降了多少坏账，从来不说客户为此多花了多少成本。本质上就是科技公司拿着技术做幌子，赚传统金融机构的转型钱。
你要的是降坏账，他要的是赚你的项目费。大家诉求本来就不一样。
每个风控人都要面对的新考题
每个风控人都要面对的新考题
别觉得这事跟普通从业者没关系。
原来做风控归因的专员，每天的活就是整理坏账报表，调因子参数，写分析报告。现在大模型能把这些活全干了，还比你快几十倍。
很多人说要失业了？不对。
反而缺的是能给大模型“排雷”的人。大模型挖出来的很多因子，看起来有用，实际上踩了合规的红线——比如用户经常搜索抑郁症，大模型就会给这个因子打一个高风险标签，直接降额或者拒贷，这就是歧视，碰了监管的红线。原来人工选因子，会把这种无效不合规的因子去掉，现在大模型不管这个，它只看相关性，就得有人来卡这个脖子。
对普通风控人来说，原来拼的是谁能算得准，未来拼的是谁能守住底线。
中小机构也不用跟着瞎卷。你一年的坏账总规模才几个亿，降一个点才几百万，连一年的大模型服务费都不够交，凑什么热闹？原来的传统多因子体系，已经够用了，把现有体系磨顺了，赚的钱比跟风上大模型多得多。
头部机构不一样，他们的坏账盘子大，降一个点就是十几个亿，掏几个亿的服务费，剩下的还是赚，所以他们能玩。
不过话说回来，现在监管对数据合规卡得越来越严，大模型挖的因子越多，碰红线的概率就越大。未来出问题的，肯定不是那些没上项目的中小机构，反而是那些冲得太快的头部。
当金融大模型多因子风控归因能挖透你所有的上网痕迹、出行轨迹、社交关系，给你算出一个精确到分的风险定价，你真的愿意把自己能不能贷款、能贷多少的决定权，交给一串看不见的代码吗？
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文章名称：金融大模型多因子风控归因：不是技术问题，是利益分配问题
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