在风控场景中，关于EasyNLP是否预训练了特定模型以及取得了何种效果，我目前没有直接针对风控场景的具体信息。然而，根据EasyNLP的通用特性和其在NLP领域的广泛应用，我们可以推测它可能如何助力风控场景。
EasyNLP在NLP领域的贡献
丰富的中文NLP算法框架：EasyNLP是阿里云机器学习PAI团队基于PyTorch开发的易用且丰富的中文NLP算法框架，支持常用的中文预训练模型和大模型落地技术，提供了从训练到部署的一站式NLP开发体验。
预训练模型库ModelZoo：EasyNLP提供了预训练模型库，支持包括BERT、MacBERT、WOBERT等在内的多种常用中文预训练模型，这些模型为NLP任务提供了强大的基础。
大模型小样本落地技术：为了解决大模型在实际应用中面临的训练样本不足的问题，EasyNLP集成了多种经典的小样本学习算法，如PET、P-Tuning等，以及团队自研的Contrastive Prompt Tuning算法，这些技术有助于在大模型与小训练集不匹配的情况下，仍然实现较好的模型性能。
知识蒸馏技术：针对大模型参数过大、难以部署的问题，EasyNLP提供了知识蒸馏功能，帮助将大模型的知识蒸馏到小模型中，以满足线上部署的需求。此外，EasyNLP还提出了MetaKD算法，支持元知识蒸馏，进一步提升学生模型的效果。
推测在风控场景的应用
在风控场景中，NLP技术通常用于文本数据的分析和处理，如识别欺诈行为、评估贷款风险等。EasyNLP的以下特性可能有助于提升风控场景的效果：
强大的模型库：EasyNLP提供的预训练模型库可以直接应用于风控相关的NLP任务，如文本分类（识别欺诈信息）、情感分析（评估客户情绪）等。
小样本学习技术：在风控场景中，标注数据往往较为稀缺。EasyNLP的小样本学习技术可以帮助在有限的数据下训练出有效的模型，提高模型的泛化能力。
高效的知识蒸馏：通过知识蒸馏技术，可以将复杂的大模型压缩为轻量级的小模型，降低部署成本，同时保持较高的模型性能，这对于需要快速响应和实时处理的风控系统尤为重要。
结论
虽然我没有直接关于EasyNLP在风控场景预训练特定模型及其效果的具体信息，但根据EasyNLP的通用特性和优势，我们可以合理推测它在风控场景中能够发挥重要作用，提升文本数据分析和处理的效率和准确性。然而，具体的效果还需要根据实际的应用场景和数据集进行评估。