支付安全利器”神烦狗”：智能识别风险，守护您的安全

在当今数字化业务飞速发展的背景下，风控系统已经成为企业保障交易安全、抵御黑产和欺诈的核心。然而，传统风控系统面临着诸如对人力依赖过高、策略反应滞后等挑战。数据分析师通常需要耗费大量时间和精力，从海量数据中手动提炼风险特征并设计防护规则。而新策略从发现到上线往往需要数日甚至数周，而黑产早已迭代出新的攻击手段。如何让风控系统拥有类似人类的“自主思考、实时进化”的能力呢？答案就在于AI Agent与风控系统的深度融合。

破局之道：AI Agent+专家模型+风控系统=风控智能体

通付盾推出的风控智能体（RiskAgent），代号“神烦狗”（DOGE），作为系统的忠诚安全伴侣，不知疲倦地主动识别安全风险。基于专家领域模型和多智能体协作协议（MCP），“神烦狗”构建了“感知-决策-执行”一体化的风控解决方案。

核心能力：从“人驱动”到“AI驱动”的四大跃迁

智能风险特征挖掘
- 大模型理解业务语义：通过自然语言交互，AI Agent可以精准解析用户的业务需求，例如“评估风控系统上个月的表现”，自动关联数据字段并生成特征加工逻辑。
- 自动化特征工程：基于内置的风控领域知识库，Agent可以调用统计工具和图计算引擎，自动生成高价值特征，如“同一设备7天内关联账号数”、“用户行为序列异常度”，从而明显提高工作效率。
动态策略生成与验证
- 策略推理与模拟测试：AI Agent结合历史风控数据和实时数据明细，通过大型模型生成候选策略，并在仿真环境中验证效果，自动推荐最优规则组合。
- 风险决策可解释性：每条策略都附带自然语言解读报告，清晰展示触发条件和影响范围，消除“黑箱”疑虑。
MCP协议驱动的自动化执行
- 无缝对接风控系统：通过MCP协议，AI Agent可以跨平台调度工具链，自动生成SQL提取数据、调用规则引擎上线策略，下发指令至拦截系统，全程无需人工编码。
- 分钟级策略迭代：从特征分析到策略生效，整个流程压缩至分钟级，能够轻松处理类似“凌晨突发的羊毛党攻击”等突发场景。
持续进化的风控知识库
- 攻击模式自学习：AI Agent实时监控策略效果，自动捕获绕过规则的异常样本，动态分析并生成新的策略建议，形成“攻防对抗-模型迭代”的闭环。
- 人类专家协同：数据分析师通过对话修正AI策略逻辑，系统同步更新知识库，实现人机协同进化。