摘要：大家好，我是晓峰，目前在银行的风险管理部工作，主要负责信用评分模型和数据分析。

大家好，我是晓峰，目前在银行的风险管理部工作，主要负责信用评分模型和数据分析。

过去几年，我的工作几乎离不开模型——从逻辑回归到XGBoost，我都用得顺手。模型帮我们识别风险、评估客户、做出决策。

但有一天，我突然发现，这些模型好像越来越“不够用了”。

我们处理的数据越来越复杂，不再只是结构化的数字表格，而是海量的文本：客户反馈、新闻舆情、合同条款、甚至社交媒体内容。

我发现传统机器学习模型在这种非结构化信息面前几乎是“哑巴”。

而大模型的出现，像是一束光——它能“读懂”文字，能总结、能推理，甚至能生成完整的报告。

那一刻，我就知道，我得走进这个世界，哪怕只是一探究竟。

于是，我报了小灰熊AI的三个月直播课。

刚开始的时候，我其实挺忐忑的：工作忙，孩子还小，每天能拿出学习时间已经不容易。

但我又不想“浅尝辄止”，我希望真正理解——这些AI模型到底怎么运作，它们的“智能”从何而来。

第一节直播课上，老师讲的是Transformer的原理。

听起来很学术，但老师讲得特别形象，他说：“注意力机制就像银行信贷审批——模型会自动把注意力放在‘风险信号最强’的那几项特征上。”

我一下就听懂了。

那种感觉太妙了——AI的机制，竟然和我熟悉的金融逻辑有异曲同工之妙。

进入L2阶段后，课程开始讲RAG（检索增强生成）和知识库构建。

那节课我印象特别深。

老师现场演示了一个智能问答系统，能根据文档内容生成精准答案。

我脑子里立刻闪过一个场景：

如果我能用RAG技术，把银行的风险政策、监管条款、行业报告都放进知识库里，再用大模型做问答——那岂不是一个“AI风控助手”？

我当时就在笔记本上写下了：“项目方向：智能风控文档助手”。

后来到了L3阶段，讲Agent架构。

这个部分让我彻底打开了思路。

以前我做的模型，都是“单点决策”；而Agent系统能把多个智能体协作起来——有人负责检索，有人负责计算，有人负责总结。

这不就是我们风险管理部的日常流程嘛？

一个模型代替人工处理复杂任务的可能性，在我心里逐渐变成现实。

小灰熊AI的直播课节奏很紧凑，每节课都能直接上手项目。

我在L4阶段还跟着老师做了一个小型模型微调实验，用金融领域的公开数据，训练了一个能识别风险描述的文本分类器。

虽然模型不大，但当我看着它能“读懂”财报中的风险提示时，我真有种成就感。

那一刻，我突然意识到：

我不只是一个在银行里跑数据的分析师了，我也能用AI的语言去重新定义风控工作。

最让我惊喜的，是课程里的“可解释性讨论”。

老师没有避讳行业问题，还专门讲了模型透明性的重要性。

这点对我特别有共鸣——因为在金融行业，哪怕模型再准，只要不能解释，我们就不能用。

老师讲的“局部解释方法（如SHAP）结合大模型生成分析报告”的思路，让我豁然开朗。

我甚至在班级群里和老师讨论了大模型在合规风险中的边界问题，大家聊得特别热烈。

三个月的学习结束时，我已经在构思一个内部项目提案：

用RAG和Agent技术，打造一个智能合规与舆情监测系统，能自动提取金融新闻的风险信号，并生成每日简报。

以前这种想法，我只会写在备忘录里；

现在我敢写成方案，因为我知道它技术上可行。

回头看，小灰熊AI这三个月对我来说，不只是一次“学习”，更像是一场“进阶”。

我从一个传统的模型分析师，变成了一个懂AI逻辑的创新探索者。

当我重新看那些风险指标、评分规则时，脑海里多了一个全新的维度——

AI不是来取代我们的，而是帮我们更聪明地看清风险。

来源：每日教育圏