资损防控在当今互联网金融领域尤为重要。复杂的业务架构和不断更新的技术背景使得资损事件风险上升，不仅带来金钱损失，还可能导致出现用户舆情。本报告主要介绍资损防控在互联网金融领域的背景和重要性，通过对国内外资损防控和应用的研究，分析人工智能技术在提升资金对账智能化水平，借助检索增强（RAG）技术、嵌入（Embedding）和大型语言模型（LLM）为资损防控实施提供技术支持等方面发挥。本报告结合淘天场景金融团队实际业务场景构建事前、事中、事后三个环节资损防控体系。在事前预防上，从产品设计到测试发布阶段全面嵌入核对要求；在事中发现上，依托数据一致性构建核对平台，监控资损风险点；在事后评估上，则依托核对平台的资损攻防演练功能，将资损风险点注入线上系统，采用红蓝军对抗的模式，评估系统以及人员在资损风险识别发现、处理、恢复方面的能力。核对平台支持多种数据核对模式，包括数据完整性、一致性、时效性对账，以及幂等性核对和数据分布监控等，覆盖了绝大部分资损场景。此外，通过离线和准实时核对技术提升发现效率，并引入异常数据验证机制确保核对规则的持续有效性。同时，通过AI大模型与现有的资损防控平台的结合，在核对规则生成、核对规则优化、核对结果分析等多个场景下提升效率，实现金融场景下的安全保障。