内容概要：本报告系统阐述了大模型技术驱动下金融风险决策的智能化新范式，全面梳理了从传统风控向AI赋能的感知智能、认知智能到决策智能的演进路径。报告重点解析了以大模型为核心，融合多模态数据集成、知识图谱、RAG、智能Agent等技术的风险态势感知体系，并通过“AI挖掘实验室”“智能交互”“动态调优”等实践案例，展示了AI在风险画像、规则生成、策略优化、排查提效等方面的应用。同时，报告也深入探讨了模型可解释性、数据安全、响应时效等现实挑战，并提出“MaaS”（模型即服务）等协同解决路径，最终展望了以数据为基、AI为引擎、业务价值为导向的未来智能风控生态。; 适合人群：金融机构风控、科技部门从业者，AI技术产品与解决方案负责人，以及关注金融科技前沿发展的研究人员和决策管理者。; 使用场景及目标：①理解大模型如何重构金融风控的技术架构与业务流程；②学习多模态数据、知识图谱与大模型协同驱动的智能风控实践方法；③探索AI在规则挖掘、策略生成、动态监控等场景中的落地模式与效能提升路径；④洞察智能风控面临的核心挑战与未来发展趋势。; 阅读建议：此报告兼具战略高度与技术深度，建议结合自身业务场景，重点关注“AI挖掘实验室”“智能交互”“挑战与突围”等章节，思考如何将报告中的技术框架与实践路径应用于实际风控体系的智能化升级。

软件项目外包已成为主要的软件开发方式，但风险却很高。本文提出了外包软件项目风险的决策树智能分析实证模型，并用此模型对项目风险进行评估和控制。建立了基于客户方和承包方双视角的风险识别概念模型，收集了外包软件项目真实样本用于决策树风险智能分析模型的训练和验证。实验结果表明，本文所采用的方法在准确率方面优于神经网络、朴素贝叶斯算法。决策树模型所发现的管理规则与软件工程理论相吻合，能很好地指导项目风险评估分析。

大数据风控风险决策系统介绍

用EXCEL实现风险决策的蒙特卡罗模拟分析

用FAMALE.TXT和MALE.TXT的数据作为训练样本集，建立Bayes分类器，用测试样本数据对该分类器进行测试。调整特征、分类器等方面的一些因素，考察它们对分类器性能的影响，从而加深对所学内容的理解和感性认识。

顶象风控系统用户手册当日风控引擎统计数据, 从当日 0 点整开始计算到当日 23 点 59 分 59 秒，具体如下： 请求总量: 所有请过风控引擎的请求总量; 正常请求量: 风控引擎判定没有风险的请求量; 疑似请求量: 风控引擎判定为可疑的请求量; 风险请求量: 风控引擎判定有风险的请求量;