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零售信贷业务具有小额、分散、交易频繁等特性。金融机构对零售信贷资金用途的监管手段相对有限，传统方式包括资料审核、面谈调查、现场检查等人工手段，人力成本较高且效率低下。随着数字化转型浪潮的推进，各金融机构积极探索和应用技术手段提升精准防控能力。其中，最常用的方式是构建风控模型，但多数为基于规则驱动的专家经验模型，虽然这类模型可以在一定程度上管控较为明显的资金用途异常，但随着各类异常资金行为的演化，其局限性也愈发明显。受限于可用的数据维度较少，专家经验模型识别覆盖率有限，需要频繁迭代才能满足新的监管要求和异常监测规则，这无疑为金融机构带来较大的研发压力。