在近日的InfoQ技术大会上，某金融科技公司技术负责人分享了AI大模型在金融风控领域的落地实践。他指出，大模型通过海量数据训练，能有效识别欺诈交易、评估信用风险，相比传统模型准确率提升约15%。但实际部署中面临算力成本高、模型可解释性差等挑战。

针对这些问题，团队采用了模型蒸馏与联邦学习结合的策略，在保证效果的同时降低推理成本。此外，通过引入注意力机制增强关键特征的可解释性，满足监管合规要求。该负责人表示，未来将探索多模态大模型在反欺诈场景的应用，进一步扩大风控覆盖范围。