场景背景

金融风控是金融机构在信贷、支付、投资等业务中识别、评估和防范风险的核心环节。其目标是通过分析客户的信用记录、资产负债状况、收入水平、交易行为等信息，预测客户未来一定时期内发生违约的概率，从而保障资金安全与业务稳健运行。精准的风险识别不仅有助于降低坏账率和风险敞口，还能提升授信决策的合理性与客户体验，实现安全与效率的平衡。

场景痛点

传统风控模型依赖算法专家进行特征挖掘，往往需要较强的领域经验和较长的研发周期，难以快速适应适应风险状态随时间变化的天然特性。随着客户行为和市场环境的复杂化，人工方式难以充分挖掘数据中潜在的风险信息，导致模型识别能力不足、预测精度下降。为此，需要一种能够低成本、可持续从从多源数据中挖掘出最优特征组合、全面提升模型表现的风控特征优化方案。

解决方案

伐谋Agent对表格类与文本类原始数据进行语义理解与结构分析，自动挖掘潜在风险特征；结合演化算法对特征进行多轮演化、筛选与组合优化，找到最优特征集，显著提升模型识别能力与预测稳定性。
同时，伐谋能够生成完整的特征解释报告，包含特征来源、构造逻辑与模型贡献，确保算法透明可审计。通过该方案，金融机构可高效构建高质量风控特征体系，实现风险识别精准化、模型优化自动化与决策管理智能化。

产品效果

• 效果上：通过新增特征使模型风险区分度提升2.4%
• 业务上：特征挖掘效率提升100%，模型上线周期显著缩短