在数字化业务高速发展的今天，风控系统已成为企业抵御黑产、欺诈、保障交易安全的核心防线。然而传统风控面临人力依赖高与策略滞后性等挑战，数据分析师需每日从海量数据中手动提炼风险特征、设计防护规则，耗时费力；新策略从发现到上线往往需数日甚至数周，黑产却早已迭代攻击手段。如何让风控系统像人类一样“自主思考、实时进化”？答案在于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
通付盾推出风控智能体（RiskAgent），代号“神烦狗”（DOGE），作为系统忠诚的安全伴侣，不厌其烦地主动识别安全风险。“神烦狗”基于专家领域模型与多智能体协作协议（MCP），构建“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
01 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可精准解析用户业务需求（如“评估风控系统上个月的表现”），自动关联数据字段，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可调用统计工具、图计算引擎，自动生成如“同一设备7天内关联账号数”“用户行为序列异常度”等高价值特征，效率明显提升。
02 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、实时数据明细，通过大模型生成候选策略，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：每条策略附带自然语言解读报告，清晰展示触发条件、影响范围等，消除“黑箱”疑虑。
03 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，全流程压缩至分钟级别，应对“凌晨突发的羊毛党攻击”等场景游刃有余。
04 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，动态分析生成新策略建议，形成“攻防对抗-模型迭代”闭环。
- 人类专家协同：数据分析师可通过对话修正AI策略逻辑，系统同步更新知识库，实现人机协同进化。
用例展示：“神烦狗”风控系统自动化规则分析与调优
用例展示视频链接：“神烦狗”风控系统自动化规则分析与调优
通付盾风控智能体（RiskAgent）: 神烦狗（DOGE）
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