人工智能在金融領(lǐng)域又有新應(yīng)用。近期，工行在“融安控”框架下研發(fā)投產(chǎn)了“違規(guī)風(fēng)險智能識別系統(tǒng)(VIS)”，著力破解傳統(tǒng)風(fēng)驗監(jiān)測模式下信息展現(xiàn)碎片化，風(fēng)險識別精準(zhǔn)度不足、模型適應(yīng)性不強、風(fēng)險揭示不夠全面深入的局限，更加有效地揭示和防控內(nèi)部案件和重大業(yè)務(wù)風(fēng)險隱患。

據(jù)介紹，該系統(tǒng)通過整合與重構(gòu)數(shù)據(jù)信息，逐步實現(xiàn)風(fēng)險信息展現(xiàn)的“全景化”，以“風(fēng)險沖擊”(動能)“風(fēng)險變化趨”(勢能)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)為體，實現(xiàn)從交易異常、操作違規(guī)、資產(chǎn)異動、負(fù)債異變、處罰懲戒、營銷異常、反洗線等分析角度，完整展現(xiàn)人員各類風(fēng)險信息，初步構(gòu)建了統(tǒng)一的人員風(fēng)險畫像和風(fēng)險數(shù)據(jù)建模。

同時，通過特征萃取與關(guān)聯(lián)分析，逐步實現(xiàn)風(fēng)險模型監(jiān)測的“場景化”。收集專項檢查、客戶投訴、業(yè)務(wù)運營等風(fēng)險數(shù)據(jù)信息，解析提煉出113類風(fēng)險場景特征，構(gòu)建了“風(fēng)險場景”特征庫。

此外，通過機器學(xué)習(xí)與風(fēng)險推演，實現(xiàn)人機協(xié)作“智能化”。采用“機器學(xué)習(xí)”算法，引入智能調(diào)節(jié)模型權(quán)重機制、風(fēng)險熱點引導(dǎo)機制、風(fēng)險調(diào)校機制，利用ITPR算法對系統(tǒng)風(fēng)險偏好進(jìn)行引導(dǎo)，將已確認(rèn)的風(fēng)險問題進(jìn)行收集，組成“黑樣本”特征庫，并建設(shè)“風(fēng)險推演實驗室”，利用機器學(xué)習(xí)相關(guān)算法對風(fēng)險數(shù)據(jù)結(jié)果反向?qū)W習(xí)，不斷調(diào)校風(fēng)險重要性參數(shù)，提升分析認(rèn)知和風(fēng)險預(yù)判能力。(張奕晨 )

關(guān)鍵詞： 人工智能