風控智能體通付盾“神煩狗”：主動識別安全風險，您忠誠的安全伴侶

在數字化業務高速發展的今天，風控系統已成爲企業抵禦黑產、欺詐、保障交易安全的核心防線。然而傳統風控面臨人力依賴高與策略滯後性等挑戰，數據分析師需每日從海量數據中手動提煉風險特徵、設計防護規則，耗時費力;新策略從發現到上線往往需數日甚至數週，黑產卻早已迭代攻擊手段。如何讓風控系統像人類一樣“自主思考、實時進化”?答案在於AI Agent與風控系統的深度融合。

破局之道:AI Agent+專家模型+風控系統=風控智能體

通付盾推出風控智能體（RiskAgent），代號“神煩狗”(DOGE)，作爲系統忠誠的安全伴侶，不厭其煩地主動識別安全風險。“神煩狗”基於專家領域模型與多智能體協作協議(MCP)，構建“感知-決策-執行”一體化的風控解決方案。

核心能力:從“人驅動”到“AI驅動”的四大躍遷

1. 智能風險特徵挖掘

l 大模型理解業務語義:通過自然語言交互，AI Agent可精準解析用戶業務需求（如“評估風控系統上個月的表現”），自動關聯數據字段，生成特徵加工邏輯。

l 自動化特徵工程:基於內置的風控領域知識庫，Agent可調用統計工具、圖計算引擎，自動生成如“同一設備7天內關聯賬號數”“用戶行爲序列異常度”等高價值特徵，效率明顯提升。

2. 動態策略生成與驗證

l 策略推理與模擬測試:AI Agent結合歷史風控數據、實時數據明細，通過大模型生成候選策略，並在仿真環境中驗證效果，自動推薦最優規則組合。

l 風險決策可解釋性:每條策略附帶自然語言解讀報告，清晰展示觸發條件、影響範圍等，消除“黑箱”疑慮。

3. MCP協議驅動的自動化執行

l 無縫對接風控系統:通過MCP協議，AI Agent可跨平臺調度工具鏈——自動生成SQL提取數據、調用規則引擎上線策略、下發指令至攔截系統，全程無需人工編碼。

l 分鐘級策略迭代:從特徵分析到策略生效，全流程壓縮至分鐘級別，應對“凌晨突發的羊毛黨攻擊”等場景遊刃有餘。

4. 持續進化的風控知識庫

l 攻擊模式自學習:AI Agent實時監控策略效果，自動捕獲繞過規則的異常樣本，動態分析生成新策略建議，形成“攻防對抗-模型迭代”閉環。

l 人類專家協同:數據分析師可通過對話修正AI策略邏輯，系統同步更新知識庫，實現人機協同進化。

用例展示:“神煩狗”風控系統自動化規則分析與調優