汇付天下AI创新实践丨LLM驱动投诉风险管控效能升级

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　　一、应用背景：LLM技术突破传统风控瓶颈

　　在支付行业投诉风险管控领域，传统方案依赖多机器学习算法及规则引擎，开发复杂且需维护数十个模型。汇付天下通过引入大型语言模型（LLM），将模型开发简化为提示词工程，仅需单个模型即可覆盖多种风险分类，代码量减少超80%，显著降低技术门槛与运维成本。

　　二、核心设计：封闭式+Agent双轨架构

　　1.封闭式方案主导：

　　针对支付行业流程标准化需求，采用“风险分类Agent”模块，通过精准提示词工程与代码调用，实现风险分类准确率99%的闭环处理，同时确保高可解释性。

　　2.Agent协同增强：

　　oRAG Agents：检索增强生成技术融合行业知识库，提升风险识别覆盖率达28%；

　　o多模态能力：集成图像认知、文本修正等Agent模块，破解票据识别、模糊文本解析等场景难题；

　　o双轨过渡机制：初期新旧方案并行验证，逐步过渡至LLM主导模式，保障业务连续性。

　　三、实践成效：投诉处置效率跃升

　　1.效能指标突破：

　　o投诉风险覆盖率提升28%，分类准确率提高12%；

　　o处置类规则准确率稳定在99%，人工复核工作量减少70%。

　　2.成本优化：

　　私有化部署LLM平台降低数据泄露风险，综合运维成本较混合云方案下降35%。

　　四、未来展望：从风控到全域场景渗透

　　尽管LLM已展现显著价值，汇付天下正着力攻克两大方向：

　　1.技术迭代：优化模型推理稳定性，降低人工提示词维护频次；

　　2.场景扩展：

　　o横向拓展至客服工单处理、营销文案合规审核等场景；

　　o纵向深化“Agent+行业知识”架构，探索跨境支付反洗钱等复杂风控应用。

　　汇付天下通过LLM与Agent技术的融合，构建了支付行业首个可落地的智能投诉风控体系，标志着AI驱动型风险治理从概念验证迈向规模化应用。未来，这一实践或将成为金融科技领域“AI+风控”的标杆范式，为行业数字化合规提供新动能。