垂直领域小模型与通用大模型的协同架构

垂直领域小模型（如金融风控专用模型）聚焦于高精度细分任务，通用大模型（如GPT-4、PaLM）提供泛化能力和语义理解。协同架构通常采用分层设计：

• 输入层：通用大模型处理非结构化文本（如客户投诉记录），提取关键特征（情绪、意图）。
• 中间层：垂直小模型接收结构化数据（交易流水）与大模型输出，进行多模态特征融合。
• 决策层：小模型输出风险评估结果，大模型生成可解释性报告（如风险成因的自然语言描述）。

数据闭环与持续优化机制

金融风控需动态适应新欺诈模式，协同系统通过数据闭环实现迭代：

• 实时反馈：风控决策结果（如拦截交易）回流至标注系统，标注后用于小模型微调。
• 大模型蒸馏：通用大模型的知识通过蒸馏技术（如Logits匹配）迁移至小模型，提升小模型的泛化能力。
• 对抗训练：利用生成式大模型模拟新型欺诈样本（如合成虚假交易记录），增强小模型的鲁棒性。

效能提升的关键技术

• 特征共享：通用大模型的注意力权重可作为小模型的先验知识。例如，大模型对“异常交易时间”的敏感度可用于初始化小模型的时序特征提取层。
• 延迟优化：小模型部署于边缘节点处理实时请求，大模型异步运行于云端提供辅助分析，通过缓存机制减少API调用延迟。
• 可解释性增强：大模型生成的决策依据（如“该交易与历史欺诈模式相似度达72%”）通过可视化工具（如LIME插件）与风控系统整合。

典型金融风控应用场景

• 信贷审批：大模型解析申请人社交媒体信息（如职业稳定性），小模型综合信用评分与大数据预测违约概率。
• 反洗钱监测：小模型检测交易链异常模式，大模型关联外部知识（如政治人物名单）识别潜在洗钱网络。
• 客户投诉分析：大模型分类投诉类型（如欺诈争议vs服务延迟），小模型触发相应处理流程（冻结账户或补偿方案）。

性能指标与效果验证

某银行实践数据显示，协同系统相比单一模型可提升以下指标：

• 准确率：欺诈检测F1-score从0.82提升至0.91（减少误判带来的客户投诉）。
• 响应速度：联合推理延迟控制在200ms内，满足实时风控需求。
• 人工复核率：自动决策比例从58%升至85%，降低运营成本。

通过垂直与通用模型的协同，金融风控系统既能应对长尾案例（如新型网络诈骗），又能保持核心业务的高效稳定处理。