Dans le contexte du développement rapide des activités numériques, les systèmes de contrôle des risques sont devenus la ligne de défense principale des entreprises contre les activités frauduleuses, les escroqueries et pour garantir la sécurité des transactions. Cependant, les systèmes traditionnels de contrôle des risques sont confrontés à des défis tels qu'une forte dépendance à la main-d'œuvre et une obsolescence des stratégies. Les analystes de données doivent extraire manuellement les caractéristiques de risque à partir d'un volume massif de données et concevoir des règles de protection quotidiennement, ce qui est long et fastidieux ; la mise en œuvre de nouvelles stratégies prend souvent plusieurs jours, voire plusieurs semaines, alors que les acteurs malveillants ont déjà mis à jour leurs méthodes d'attaque. Comment faire en sorte que les systèmes de contrôle des risques « pensent » et « évoluent » en temps réel, comme des humains ? La réponse réside dans l'intégration approfondie des agents IA et des systèmes de contrôle des risques.
La solution : Agent IA + modèle expert + système de contrôle des risques = entité de contrôle des risques intelligente
Tongfu Shield lance RiskAgent, surnommé « Doge », un compagnon de sécurité fidèle du système, qui identifie proactivement et sans relâche les risques de sécurité. « Doge » est basé sur un modèle de domaine expert et un protocole de coopération multi-agents (MCP) pour construire une solution de contrôle des risques intégrée « perception-décision-exécution ».
Capacités principales : quatre sauts de la « conduite humaine » à la « conduite par IA »
1. Extraction intelligente des caractéristiques de risque
l Compréhension sémantique des affaires par les grands modèles : grâce à l'interaction en langage naturel, l'agent IA peut analyser précisément les besoins des utilisateurs (par exemple, « évaluer les performances du système de contrôle des risques le mois dernier »), associer automatiquement les champs de données et générer la logique de traitement des caractéristiques.
l Ingénierie des caractéristiques automatisée : basé sur une base de connaissances intégrée dans le domaine du contrôle des risques, l'agent peut appeler des outils statistiques et un moteur de calcul graphique pour générer automatiquement des caractéristiques de grande valeur telles que « nombre de comptes associés sur le même appareil en 7 jours » et « degré d'anomalie de la séquence de comportement de l'utilisateur », améliorant ainsi considérablement l'efficacité.
2. Génération et validation dynamiques des stratégies
l Raisonnement stratégique et tests de simulation : l'agent IA combine les données historiques de contrôle des risques et les détails des données en temps réel pour générer des stratégies candidates à l'aide de grands modèles, et vérifie les résultats dans un environnement de simulation afin de recommander automatiquement la meilleure combinaison de règles.
l Interprétation des décisions de risque : chaque stratégie est accompagnée d'un rapport d'interprétation en langage naturel qui explique clairement les conditions de déclenchement, la portée d'influence, etc., éliminant ainsi les doutes liés à la « boîte noire ».
3. Exécution automatisée pilotée par le protocole MCP
l Intégration transparente au système de contrôle des risques : grâce au protocole MCP, l'agent IA peut planifier la chaîne d'outils multiplateformes : générer automatiquement du SQL pour extraire les données, appeler le moteur de règles pour mettre en ligne les stratégies et envoyer des instructions au système d'interception, le tout sans codage manuel.
l Itération des stratégies en quelques minutes : du moment de l'analyse des caractéristiques à l'entrée en vigueur des stratégies, le processus complet est réduit à quelques minutes, permettant de faire face efficacement à des scénarios tels que « les attaques de bots pendant la nuit ».
4. Base de connaissances de contrôle des risques en évolution continue
l Auto-apprentissage des modèles d'attaque : l'agent IA surveille en temps réel l'efficacité des stratégies, capture automatiquement les échantillons anormaux qui contournent les règles, analyse dynamiquement et génère de nouvelles suggestions de stratégies, formant ainsi une boucle fermée « lutte contre les attaques - itération des modèles ».
l Coopération avec les experts humains : les analystes de données peuvent corriger la logique des stratégies de l'IA par le biais d'une conversation, le système mettant à jour simultanément la base de connaissances afin de réaliser une évolution collaborative entre l'homme et la machine.