大模型与图风控相互增强或是未来的新趋势。
12月8日，清华大学金融科技研究院金融安全研究中心主任周道许、国家金融与发展实验室副主任杨涛、北京邮电大学计算机学院教授及博士研究生导师石川、中山大学软件工程系副主任陈亮、光大科技创新总监王硕、北京国家金融科技认证中心实验中心负责人李博文、蚂蚁安全实验室首席科学家王维强、蚂蚁集团图计算事业部总经理洪春涛，聚在了北京东城区国家文化和金融合作示范区服务中心。
这里正在进行的是大金融思想沙龙的第220期研讨。这个系列的研讨由中国人民大学国际货币研究所（IMI）与金融科技50人论坛（CFT50）联合发起举办，研讨重点一直都是当下金融领域最前沿创新与变革。
随着行业数字化、线上化的不断加深，安全的重要性日益凸显。数据显示，全球每年被电诈骗约1万亿美元以上，智能风控正是这些专家长期关心的课题、长期攻克的难题。
与此同时，黑灰产业链的作案手法变得更加隐蔽，组织和分工专业化、组织化、技术化，交易链条复杂化，聚集性风险不断上升。风险防控已经走入一个深水区。整个风控业界面临的风险，已经逐渐从显性的个体风险，转变为了隐性、有组织的规模化风险。
原来基于单主体及单主体之间简单关联的风险防控方案已难以应对复杂的黑灰产风险，行业内因风控能力失位造成公司和用户巨大损失的案例时有发生。
现在，行业内亟需与时俱进的新技术手段。
中国工商银行的智能化全球反洗钱系统、金融风险信息服务产品“融安e信”；中国建设银行提取关系网络结构特征定量评估小微客户的欺诈风险；中国银行建设基于知识图谱的企业关系网络，深入分析企业关联风险，助力信贷审核；交通银行借助图计算指标预测企业客户自身及其关联企业违约概率，将风险事件预警从单体识别变为群体识别……
这些全行业备受瞩目的大金融机构创新应用案例背后，都不约而同的指向了一种新的风控技术——图风控技术。
图风控技术的出现提供了一种解决问题的思路。图计算被认为是理解世界的新方式；有业内人士认为，图计算是下一个科技前沿。这正是这些专家此时聚会的重要话题。
在国家金融与发展实验室副主任杨涛看来，“数字金融归根结底谈的是数字化与新技术对于金融带来的深刻影响,其中，智能风控是数字金融的核心内容,图技术在金融风控领域的应用，深刻把握了如何认识大数据时代下不同信息之间的关联性、相关性，与当今行业和学术研究探索发生的变化相契合”。此次会议上，他也提出“图算法与技术用于风险管理的潜在价值不容忽视，希望政产学研共同探讨未来在金融领域应用的边界和前景。”
北京邮电大学计算机学院教授及博士研究生导师石川，创建了图数据挖掘与机器学习实验室（GAMMA Lab）, 相关研究成果已应用于阿里巴巴、腾讯、华为、美团等公司，也持有类似的观点。他认为，新型数字风控的重要性日益提升，风控管理的关注重点逐渐从显性个体风险向隐性规模化风险转化。在此背景下，包括风控图神经网络和图上异常检测等方法在内的图风控算法为数字时代的风险控制提供了新思路和新技术。
清华大学金融科技研究院金融安全研究中心主任周道许指出，当前图算法、图数据库等图风控技术在智能风控领域应用广泛，图风控行业发展空间广阔。