数钥网络基于阿里云PAI构建金融风控大模型，实现智能决策升级

数钥网络是一家专注金融科技的公司，为持牌金融机构提供一站式风控与营销解决方案。随着业务扩张，其原有规则引擎面临瓶颈，风控决策流程包含516个节点、878项评估指标，规则耦合度高，依赖人工维护，迭代周期长，难以适应市场变化。

风控决策流程极其复杂，规则之间高度耦合，存在大量冗余和重复判断，策略迭代缓慢，无法应对新型欺诈模式。企业亟需构建自主学习、可动态进化的智能决策体系，推动风控策略智能化升级。

阿里云技术团队与数钥网络合作，采用“CPT+冷启动+SFT+RL”多阶段渐进式训练框架，结合超长文本优化技术，将大模型（通义千问Qwen3）培养为风控专家。具体包括：将BPMN流程转化为自然语言语料，构建7387条训练样本进行CPT；用500条冷启动样本和7523条SFT指令规范输出；构建8023条偏好数据，基于Bad Case优化RL的reward机制，经过两轮迭代，模型准确率从不足30%提升至86.83%。同时，通过样本重构、显存与训练效率优化（ZeRO-3+Liger Kernel+AutoTP）、训练参数寻优，突破超长文本训练瓶颈，支持64K上下文。

1. 1将BPMN流程转化为结构化语料，构建7387条训练样本，进行CPT训练22小时
2. 2使用500条冷启动样本和7523条指令数据进行SFT训练18小时，规范输出格式
3. 3构建8023条偏好数据，优化GRPO的reward机制，进行RL训练两轮，总耗时113小时
4. 4进行超长文本训练优化：样本重构压缩至57K有效片段，显存优化支持64K上下文
5. 5通过参数寻优（batch_size、packing策略等）提升训练效率4%

模型训练依赖高质量标注数据，需专业领域知识；超长文本训练技术复杂，需持续优化；大模型决策的伦理与合规风险需关注。