摘要

在金融、保险、银行等高风险敏感领域，风控是核心防线。传统风控依赖规则引擎和人工审核，存在响应慢、规则僵化、人力成本高、难以应对新型诈骗等问题。

而将RPA（机器人流程自动化）与大语言模型（AI认知智能）融合，可构建"智能风控闭环系统"，实现从"被动防御"到"主动预测"的跃迁。

传统风控痛点

问题	传统方案局限
非结构化数据多（如：身份证扫描件、合同、聊天记录）	RPA无法理解内容，需人工处理
欺诈模式多样、快速变异（如：AI换脸、伪造材料）	规则库更新滞后，误报漏报高
审核流程长（尤其高风险客户）	人工依赖强，效率低
风控策略难以动态调整	缺乏上下文理解与推理能力

本项目已开源，代码仓库地址如下，欢迎 Star & Fork！✨

• GitHub: https://github.com/vantasticchina/RPA_LLM_Fraud_Detection

• Gitee（国内镜像，访问更快捷）: https://gitee.com/qin_qing_festival/rpa_-llm_-fraud_-detection

示例效果

项目架构

文件结构

RPA_LLM_Fraud_Detection/
├── src/
│   ├── rpa_collector.py      # RPA数据采集模块
│   ├── llm_analyzer.py       # LLM智能分析模块
│   ├── risk_decision_engine.py # 风控决策引擎
│   ├── process_executor.py   # 流程执行器
│   └── fraud_detection_system.py # 主系统整合
├── requirements.txt          # 依赖文件
├── main.py                   # 入口函数
├── examples/                 # 示例目录
└── test/                     # 测试目录

技术栈

• Python 3.8+
• 面向对象设计模式
• 模块化架构

RPA + 大模型的智能风控落地方案

以"客户准入审核"为例，新客户申请保险产品，需进行反欺诈与风险评估。

1. 数据采集与预处理（RPA扮演"数据搬运工"）

RPA机器人自动执行以下操作：

• 自动登录客户门户、CRM系统、银行/征信接口
• 抓取身份证照片（正反面）
• 获取收入证明（PDF/图片）
• 查询手机号实名信息
• 调取历史保单记录
• 收集申请表单内容

优势：7x24小时不间断采集，避免遗漏。

2. 多模态智能分析（LLM扮演"认知大脑"）

大模型进行以下分析：

• OCR识别后的图片内容理解
• 多模态数据融合分析
• 风险评分计算
• 生成审批建议
• 构建异常证据链

3. 智能风控决策

基于分析结果，自动执行决策：

• 低风险客户：自动批准
• 中等风险客户：标记待人工复核
• 高风险/欺诈客户：自动拒绝并加入黑名单

4. 自动化流程执行

根据决策结果，RPA自动执行：

• 填写审批意见
• 发送通知邮件
• 更新客户状态
• 标记风险标签

5. 持续优化反馈

• 收集执行结果
• 反馈至风控平台
• 持续优化模型

实际案例演示

以下是一个基于Python实现的智能风控系统示例：

# 简化的系统架构
class IntelligentFraudDetectionSystem:
    def __init__(self, system_configs, model_configs, risk_thresholds=None):
        self.rpa_collector = RPADataCollector(system_configs)
        self.llm_analyzer = LLMAnalyzer(model_configs)
        self.risk_engine = RiskDecisionEngine(risk_thresholds)
        self.process_executor = ProcessExecutor()
    
    def process_customer_application(self, customer_id):
        # 1. RPA数据采集
        customer_data = self.rpa_collector.collect_customer_data(customer_id)
        
        # 2. LLM智能分析与欺诈检测
        analysis_result = self.llm_analyzer.analyze_multimodal_data(customer_data)
        fraud_result = self.llm_analyzer.detect_fraud_patterns(customer_data)
        
        # 3. 风控决策
        decision_result = self.risk_engine.make_decision(analysis_result, fraud_result, customer_data)
        
        # 4. 生成审批建议
        approval_advice = self.llm_analyzer.generate_approval_advice(analysis_result, customer_data)
        
        # 5. 执行后续流程
        execution_result = self.process_executor.execute_process(decision_result, customer_data, approval_advice)
        
        # 6. 反馈结果
        feedback_result = self.process_executor.feedback_to_model(execution_result, customer_data)
        
        return {
            "customer_data": customer_data,
            "analysis_result": analysis_result,
            "decision_result": decision_result,
            "approval_advice": approval_advice,
            "execution_result": execution_result,
            "feedback_result": feedback_result
        }

在实际财务报销场景中：

• RPA机器人自动登录报销系统，抓取待处理的100张报销单
• 大模型分析每张报销单的发票图片（OCR识别后）
• 识别出"差旅费"、“住宿费”、"发票金额"等信息
• 判断是否符合公司政策（如超标、重复报销、超限）
• 自动提取关键字段并生成结构化数据
• 大模型生成审批建议：“该报销单为北京出差，住宿费为800元，超出标准150元，建议备注说明原因”
• RPA将审批建议填入系统，并自动发送通知给主管
• 主管确认后，RPA自动完成报销流程

结果：原本需要2小时的人工处理，现在仅需5分钟，且准确率提升30%以上。

技术架构优势

1. 7x24小时不间断处理：RPA实现全天候自动化数据采集
2. 多模态理解能力：大模型处理文本、图像、PDF等多种格式数据
3. 动态风险评估：实时计算风险评分，适应新型欺诈模式
4. 闭环优化机制：执行结果反馈优化模型，不断提升准确性
5. 可扩展架构：模块化设计便于扩展新功能和业务场景

结语

RPA与大语言模型的结合，为风控领域带来了革命性的变化。通过构建智能风控闭环系统，金融机构不仅能够大幅提升处理效率，还能有效应对日益复杂的欺诈手段。这标志着风控从传统的规则驱动模式向AI驱动的智能风控模式转变，真正实现了从"被动防御"到"主动预测"的跃迁。

随着技术的不断发展，RPA+LLM的智能风控系统将在更多场景中得到应用，为金融行业的数字化转型提供有力支撑。

项目资源

• 项目源码

• GitHub: https://github.com/vantasticchina/RPA_LLM_Fraud_Detection

• Gitee（国内镜像，访问更快捷）: https://gitee.com/qin_qing_festival/rpa_-llm_-fraud_-detection

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