人工智能技术在金融风险控制领域中的应用研究

摘要：人工智能时代的到来，给风控领域也带来了全新的机遇与挑战。据Forrester 咨询公司一项调查显示，全球380位企业首席高管的调查中，42%的高管都将欺诈列为对商业成功和客户满意度的首要威胁。从欺诈现状来看，国内外企业都面临着巨大的欺诈风险。这个趋势还在不断增长，数字金融欺诈手法多样、隐蔽，同时覆盖面广，从传统业务到金融理财，账户盗用到经济损失。除此之外，还信用数据缺失、风控盲点等问题也一直困扰着业界。而人工智能技术的发展，有利于金融风险控制的加强，本文对此展开研究。

关键词：人工智能；金融；风险控制

一、研究背景

人工智能是对人类智能的模仿，并力图实现某些任务。它是研究用计算机来模拟人类学习、思考、推理等思维活动和智能行为的基本理论、方法和技术。当下已经发展比较成熟的人工智能技术包括图像处理、语音识别以及自然语言处理等领域。随着人工智能的不断发展，当前各行各业都在探索人工智能的种种可能。其中金融领域由于其科技手段应用广泛、信息化建设起步早、新技术投资回报率高等特性，成为人工智能最好的应用领域之一。

目前，包括我国在内的许多国家都将人工智能发展划入到国家长期战略的规划中，力争抢占该领域制高点。2019，科技部印发《国家新一代人工智能开放创新平台建设工作指引》，鼓励人工智能细分领域领军企业搭建开源、开放平台，面向公众开放人工智能技术研发资源，向社会输出人工智能技术服务能力，推动我国人工智能技术创新和产业发展。

二、人工智能在金融风险控制中的应用

以“互联网+金融”为代表的金融科技发展阶段更多的属于“渠道革命”，那么新一代的“AI+金融”的影响则包括两方面：产品和风控——让产品更加智能，让风控更加安全。

人工智能由于其具有的技术属性，使之在识别和应对系统性金融风险中更具优势。目前，国际和国内都积极将人工智能应用于风险控制和金融监管上，以期尽可能的降低金融风险、探索更加有效的监管范式。

当前，一些国际监管机构，例如澳大利亚证券及投资委员会（ASIC）、新加坡货币当局（MAS）及美国证券交易委员会（SEC），都在使用人工智能进行可疑交易识别，比如从证据文件中识别和提取利益主体，分析用户的交易轨迹、行为特征和关联信息，更快更准确地打击地下洗钱等犯罪活动。

在国内，人工智能在风控上的应用主要是数据搜集和处理、风险控制和预测模型、信用评级和风险定价以及实现金融监管的实时监控。在风控与管理上，人工智能依托高维度的大数据和人工智能技术对风险进行及时有效的识别、预警、防识，包含数据收集、行为建模、用户画像和风险定价四个流程。开发神经网络、专家系统、支持向量机以及混合智能等人工智能模型应用在金融风险管理领域。在对于金融监管上，人工智能的应用实现了金融监管实时监控，随时暂停。在实际应用中当某些金融机构的金融活动超过监管部门所规定的红线时，人工智能自动连接监管部门的接口便会识别出不符合规定的业务并且在第一时间叫停此项业务，并且生成相关报告以备使用。当被叫停的金融业务指标回归到正常水平时，系统也可以及时取消锁定、恢复业务办理，这样便实现了实时监控。

除了数据层面，从数据的挖掘效率层面来说，人工智能的发展离不开技术的不断创新，传统机器学习、深度学习、自然语言处理、语音图像识别、知识图谱是现阶段人工智能的五大核心技术，很多场景落地并产生价值，需要数据+多种技术的结合，也包括与传统专家规则的结合。其中，知识图谱与自然语言处理，是2019到2020年的热点落地技术，这两项技术也是相互交融的关系，构建从感知智能向认知智能的必要条件，两者最终目的都是往让机器能够更好的认知这个世界，朝着更加智能化的方向去发展。

知识图谱，则是实现通用人工智能的重要基石。从感知到认知的跨越过程中，构建大规模高质量知识图谱是一个重要环节，当人工智能可以通过更结构化的表示理解人类知识，并进行互联，才有可能让机器真正实现推理、联想等认知功能。细分到智能风控市场，在金融领域，简单来说，可以在“四大类领域，三阶段”体现不同的价值。四大类领域具体包括：信用卡信贷类，零售金融类，公司金融类，监管科技类；三阶段，可以分为贷前、贷中、贷后三个具体阶段，每个阶段都涉及大量的模型与场景。

在传统风控环节中，信息不对称、成本高、时效性差、效率低等问题，使得难以满足业务的快速增长引发的信贷增长。而风控引入人工智能技术，使得贷前审核、贷中监控和贷后管理、监管合规等环节，都能提高金融科技产品质量及服务效率。智能风控能不仅能有效提高金融服务的效率和安全性，降低风控成本，还能促进风险管理差异化和业务人性化，在金融科技业中有着重要作用。所以近年来无论是传统金融机构、消费金融机构还是互联网金融公司，都在加紧智能化系统建设或者对外合作，实现智能化风控。

三、人工智能技术本身的风险

近几年人工智能在金融领域取得了相当的进展，它让人们看到创新步伐的加速以及新技术应用带来的惊喜，但作为技术驱动的金融创新也随之带来了更多的风险。主要包括以下几个方面：用户隐私容易被泄露；系统风险大幅增加；故障排解和行为监管成本大幅提升；技术发展将面临失控风险。其中需要重点指出的是，随着人工智能的应用，许多传统金融业务的行为模式发生变化，给金融监管带来了巨大挑战。一方面，监管对象更加复杂，加上难以确定责任主体，后续处理成本也比较高。

四、总结

未来，智能风控要不仅在信贷、反欺诈、异常交易检测等领域发挥作用，充分发挥大数据、人工智能、云计算等综合技术优势，为金融行业欺诈风险的分析和预警监测提供支持，同时也要不断优化数据挖掘采集效率及人工智能算法，同时要实现对各金融机构、金融科技公司数据的标准化，以实现更多的价值场景的快速落地。从监管层面，监管机构鼓励金融服务业在风险可控的前提下创新，但随着监管机构加强风险、合规和安全方面的监管，金融服务业需要通过更有效的手段来满足监管要求。

参考文献：

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[2]于涛.人工智能时代商业银行金融科技业务风险防控策略[J].中文科技期刊数据库（全文版）经济管理， 2023，1（3）：4-5.