人工智能在金融信息安全風控中的應用研究

摘要：文章對人工智能在金融信息安全風控中的應用進行了深入研究。筆者通過資料搜集和理論分析法，首先闡述了人工智能和金融信息安全風控的基本概念，接著分析了人工智能在金融信息安全風控領域的應用現狀。同時，也指出了當前存在的一些問題，如應用場景相對單一、應用流程顯得混亂等。最后，結合多樣化的人工智能應用場景、對安全風控流程進行了系統梳理，并探索了搭建人工智能風控平臺的對策，旨在提升金融信息安全風控的整體效果。

關鍵詞：人工智能；金融信息安全；風控

一、主要概念闡釋

（一）人工智能

人工智能是指讓機器模仿人類的思考與學習方式，進而智能化地處理各類語言、圖像、音頻、視頻等信息。其基礎涵蓋語言學、數學、心理學、神經科學、控制論等多個學科，并涉及自然語言處理、計算機視覺、機器學習、深度學習等各類技術與算法。目前，人工智能已經實現了在醫療、制造、交通、教育、金融等各個領域的廣泛應用。

（二）金融信息安全風控

金融信息安全風控是指金融機構在業務活動中，為了最大限度地降低各類風險，對資金運作過程中可能遇到的各類潛在風險進行識別、評估、監督和控制的管理過程。這一過程的實施旨在保障金融機構的利益不受損害。作為金融行業的關鍵環節，金融信息安全風控對金融市場的穩定和金融機構的運營產生著重要影響。

二、人工智能在金融信息安全風控中的應用現狀分析

（一）應用場景單一

部分金融機構的運行理念相對落后，它們對于人工智能的應用仍然主要停留在事后分析的場景。在事前風控方面，這些機構仍然依賴傳統的人工加計算機的方法。盡管這種方法在一定程度上仍然有效，但面對新時期數量不斷增多、類型日益復雜的金融信息，它已難以提供有效的安全保障，并可能引發更多的風險因素。

（二）應用流程雜亂無章

部分中小型金融機構由于運行時間短，對于人工智能的應用缺乏足夠的經驗和正確的方法。導致它們多是直接引入國內外的AI技術來處理相關風險因素，但對于人工智能的具體應用流程卻缺乏實際性的掌握，使得應用流程顯得雜亂無章。這種情況弱化了人工智能在各類金融信息安全風控中的應用效果[1]。

（三）未形成一體化平臺

金融信息安全風險具有多樣性，當依托于人工智能技術進行處理時，可能會根據不同的系統來實施相關的風控工作。然而，由于未形成一體化平臺，風控人員在處理相關工作時難以選擇到切實有效的系統，導致處理效果不理想，未能達到預期目標。這種情況容易造成金融信息安全風險處理的遺漏，從而埋下較多的安全隱患。

（四）金融信息泄密風險

將人工智能用于金融信息安全風控，信息私密與安全無疑是新一輪的問題，比如：金融機構會提取海量客戶數據加以訓練、建模，進行風險預測、評估，可能會危害到用戶的個人隱私，造成其消費行為、財務狀況泄露。

三、人工智能在金融信息安全風控中的應用對策

（一）豐富人工智能應用場景，凸顯多元化作用

為了豐富人工智能的應用場景，我們應探索其在金融信息安全風控不同領域的多元化應用，以形成更加穩固的金融信息安全風控體系。關鍵應用領域包括：第一，智能信貸風控。利用機器學習和大數據技術，對貸款申請人進行狀況摸底和信用評估，提取風險因素，以保障信貸決策的準確度。同時，通過深度學習監測貸款欺詐行為，實現預警并降低風險。此外，利用區塊鏈技術進行信貸數據的分類、分析、處理、存儲、應用和共享，以提升金融信息的透明度，減少弄虛作假行為。第二，智能投資決策。借助人工智能技術預測市場變化趨勢，實現科學投資。利用機器學習和大數據技術，進行投資組合優化和風險評估，以降低投資失敗率。同時，通過自然語言處理技術實時監測投資信息變化，保障投資決策的靈活度，可結合各方面因素、市場環境以及金融機構發展目標的變化等，調整決策方案和細節。第三，智能監管。利用人工智能技術，對金融機構和金融市場展開一體化監測與分析，得出綜合評估結果，以指導后續發展流程，并保障金融信息安全[2]。

（二）梳理安全風控流程，支持風控穩定展開

為了支持金融信息安全風控工作的穩定展開，我們需要梳理人工智能在該方面的應用步驟。這主要涉及以下三個方面：第一，風險預測。首先，利用機器學習算法，參考騰訊金融的運行機制，對客戶、行業、市場的數據信息進行深度挖掘，以展開實時、更加精準的風險評估。例如，可以利用人工智能搭建用戶畫像，對用戶的社交網絡、交易行為以及多維度數據進行全面分析，從而提升用戶畫像的精細化程度，并預測其個人信用風險。其次，引入機器學習模型，搭配神經網絡技術和深度學習，參考摩根保證信托銀行的做法，學習各類非線性關系，以識別市場波動期間金融機構的潛在信息風險，并制定相應決策，從而提升資產的穩健性。第二，風險評估。主要通過人工智能和大數據分析，提取和篩選金融信息安全體系下的風險因素，再輔以人工智能風險模型，對客戶信用記錄、交易歷史等進行分析。具體流程如表1所示。第三，風險應對。結合風險預測和風險評估的進程，把握風險的特征、類型和發生時間等，輸入金融機構的整體框架、運行項目、整體資產狀況以及信息安全風險處理機制等，直接生成風險應對方案。而后，交由風控人員進行審核和完善，使其契合金融機構的實際情況，以此來高效處理各類風險問題，并加大金融信息安全風控的力度。

（三）搭建人工智能風控平臺，實現金融信息整合與應用

應對金融信息安全風險管控需求，可計劃搭建一個融合“人工智能技術+區塊鏈+大數據”的智能風控平臺。在搭建過程中，需關注以下要點：第一，平臺技術架構。首先，采用貝葉斯深度學習來分析數據特征、演化規律，并進行數據更新，以確保金融信息安全風險預測模型的先進性和時效性。同時，推進貝葉斯網絡、深度強化學習與知識圖譜的融合，生成擴展知識圖譜和深度學習模型，以提升平臺的自主學習能力。其次，通過多數據源融合實證，從金融機構和網絡等渠道搜集金融信息，并引入先進管理成果和國內相關研究成果，使平臺在金融信息安全風險的預測和應對上更具針對性。再次，利用大數據處理技術實現對金融信息的數據采集、預處理、清洗、查詢、存儲和可視化處理。最后，運用區塊鏈技術搭建信任機制，并發揮其在圖1所示四個方面的作用。第二，平臺整體框架。一是實現金融信息安全智能預測和防范，發揮貝葉斯在小樣本學習和不確定性推理中的作用，搭建無標注數據模型，降低對各類標注數據的依賴程度，提升信息安全風險的推理精度。二是整理各類數據，包括消費數據、第三方信用數據、互聯網數據等，并與金融服務公司、金融研究院、證券、銀行等深度合作，提供預測算法和信用評估體系的實證分析平臺，關注貝葉斯深度學習演化方法在各類信息安全風險控制中的具體效果[3]。三是集成區塊鏈和大數據，促進兩者的深度融合，按照數據處理、加密、安全傳輸的流程，增強數據本身的資產屬性，實現數據資產的持續性流動，優化信用評估模型體系，改善金融機構產業鏈授信環境。第三，風控平臺的搭建。包括四個層級。一是接入層，負責各類金融信息的內部接入，通過FTP（文件傳輸協議）技術實現。二是清洗層，負責金融數據的清洗，通過Kafka（開源流處理平臺）實現，在完成數據清洗后，再將數據傳遞到其他層級。三是計算層，用于數據計算，通過TensorFlow Finance（量化金融工具）實現。四是數據層，包括關系型和非關系型兩種數據庫，所用數據庫技術包括SSD（內存數據庫）、Giraph（分布式圖計算系統）等。用戶進入平臺后，發送訪問申請，平臺結合申請信息獲取相關數據，進入接入層，對接金融信息平臺，再將數據傳輸到計算層，完成數據分析計算，進行計算結果邏輯處理，最后以接口形式傳遞到外部系統，實現金融信息的靈活處理。

（四）增強算法可解釋性，提升金融信息安全風控水平

為了增強算法的可解釋性，金融機構需要制定針對性策略，以提升決策過程的可理解性和透明度。這可以從以下幾點來落實：第一，精選模型。通過綜合對比各類模型，選擇邏輯回歸、決策樹等更易解釋或可解釋性更強的模型，減少對黑盒模型的依賴，并降低模型的復雜性。第二，搭建解釋性評估標準。篩選與金融信息安全管理相契合的評估指標，充分發揮量化模型解釋性的作用，如模型對金融信息安全異常狀況的解釋能力、特定條件下模型的解釋精確度等。這將改變以往依賴主觀判斷的解釋性特征，使解釋性可以在具體的標準下進行衡量和評估。第三，關注人員培訓。要求安全風控人員掌握人工智能技術的定義、應用方法和應用流程等，并更新培訓機制。在培訓中添加機器學習、數據科學等相關知識，以輔助風控人員理解并主導模型輸出，把握解釋結果的要義，并能靈活應用各種解釋性工具，從而增進對模型解釋的理解程度[4]。

（五）搭建金融數據信息保護機制，減少信息安全風險

為避免出現數據信息泄漏情況，搭建保護機制，從以下幾點出發：第一，完善訪問控制、數據權限機制，AihMTmYi/SoTi/gUx3AnZQ==設定金融機構各部門、各崗位對各類金融信息的訪問權限。第二，建立數據傳輸渠道、加密處理，避免在數據傳輸、存儲時被惡意竊取。第三，落實身份驗證技術。利用生物識別、雙因素認證等技術，實現用戶身份精準認證。第四，搭建完善的監控與審計機制。全過程、不間斷進行金融數據流程、系統訪問監督控制，在出現異常信息、異常行為時，發出告警信息，提醒風控人員予以處理[5]。

四、結語

全文就人工智能在金融信息安全風控中的應用展開了綜合論述與分析，以上提出的各項對策在落實中具備較大的可行性，能在一定程度上改善金融機構信息安全風控局面，并對其他相關研究起到一定的參考作用。但需關注的是，本文的研究仍停留在理論階段，在引入實際中時需結合金融機構情況加以調整，以此來發揮其更大作用。

參考文獻：

[1] 黨潔，孫波，龔麗楠.大數據時代金融信息安全面臨的挑戰與對策研究[J].財會學習，2024（07）：133-136.

[2] 錢玉文.論消費者金融信息安全的規制路徑[J].中國政法大學學報，2024（01）：5-18.

[3] 羅維燕.大數據環境下金融信息安全防范與保障體系研究[J].情報科學，2023，41（10）：57-65+82.

[4] 安家驥，狄鶴.數字中國背景下金融信息安全的威脅情報研究：內在邏輯與態勢感知應用[J].情報科學，2023，41（08）：147-154.

[5] 陳彥蓉.金融科技公司發揮技術優勢筑牢安全基石[N].金融時報，2022-07-11（007）.

（作者簡介：徐許斌，華福證券有限責任公司分支機構負責人、營業部經理。）