人工智能在金融風險管控中的應用與優化

隨著金融科技和全球金融市場的高速發展，金融市場的風險越來越復雜，以經驗為主的金融風險管理模式和機制已經不能完全滿足現在的金融風險管理需求。日益先進的人工智能（AI）技術，憑借其數據分析和預測功能，能夠提高金融市場風險管理的效果。例如，在信用風險控制、市場價格預測、投資交易監管和工作流程優化等方面，人工智能技術廣泛應用于金融市場風險管理，能夠在交易風險的分析、監管、信息反饋等方面，實現從經驗分析到模型分析再到智能大數據分析，從量化到智能化、程序化的發展。

人工智能在金融風險管控中的應用現狀

信用風險管控中的應用。在信用風險領域，人工智能技術正在改變傳統的信用評估方法。傳統銀行用客戶數據進行機器學習，能對客戶的大量數據做訓練和分析，不光從傳統的收入數據、資產數據這些方面判斷，還會分析客戶信用數據、網絡社交數據、網絡行為數據、網絡輿情數據等，比如電商平臺消費大數據、網絡社交賬號的個人信用評分數據等，形成客戶的綜合信用數據。根據客戶信用情況的變化算出更科學合理的客戶信用評分模型，這樣就能為銀行貸款審批提供依據。

市場風險管控中的應用。金融機構要從快速變化的市場中找到新的商業機會。用自然語言處理技術，能把新聞消息、研究報告、社交媒體評論這些非結構化信息輸入機器，給風險控制提供數據分析基礎。借助歷史市場數據，用神經網絡模型計算市場變化趨勢，比如AI系統遇到重大貨幣政策變化和突發事件時，能處理獲取的信息，判斷對市場的沖擊，然后根據得到的市場變化指標，建立市場影響因素指標體系，降低重大事件對市場的不利影響，實現對市場主要風險影響因素的預警。

操作風險管控中的應用。AI能應用在操作風險控制中，實現對交易活動的行為監控。借助機器學習算法，可以對交易數據實時掃描，查找異常交易行為。要是短時間內，賬戶有集中巨額資金交易，而且這種行為明顯與日常行為不一樣，智能系統就會提醒，防止欺詐交易發生。AI還能在金融業務處理流程中，應用機器人流程自動化，代替人工完成重復的規則化任務，像錄入、報表輸出，杜絕人工操作不當引發的風險。AI可以自動審查流程和交易信息，確保業務處理流程和交易信息符合相關監管要求，及時發現可能存在的合規風險，避免因違規操作被處以巨額罰單，以及企業聲譽受損。

人工智能在金融風險管控應用中存在的問題

技術層面問題。AI在金融風險管控中面臨的數據質量和數據安全風險是第一個技術難題。金融風險管控的數據來源多樣且廣泛，存在數據噪音、缺失、不一致等質量問題。數據不準確、不完整會導致AI模型訓練失準，最終影響模型預測結果的準確性。當AI技術對數據的依賴達到一定程度后，如何兼顧數據安全性和充分挖掘數據價值，成為需要解決的問題。深度學習等高復雜AI模型的可解釋性問題，也是阻礙AI在金融風險管控領域廣泛使用的原因之一。深度學習模型就像一個黑匣子，難以解釋模型如何進行決策判斷、為什么作出這樣的決策，金融機構和監管部門對AI輸出結果缺乏信任，當風控決策出現錯誤時，也無法追溯原因。

管理與制度問題。金融業現在的組織架構不適合AI技術應用，業務部門之間存在數據壁壘，跨部門信息不共享，AI項目實施效率不高。人工智能專業技術人才不足，既懂AI技術又了解金融業務的人才少，金融AI開發、模型訓練、維護等都缺人才。人工智能在金融應用中遇到監管與合規的挑戰，目前監管政策和法規基本是針對傳統業務的，對于人工智能技術應用帶來的新風險，尤其是算法風險、數據壟斷風險等，缺乏相應的監管標準和規范，導致人工智能在金融應用方面的監管常常落后于技術發展。

網絡金融詐騙的問題。人工智能在網絡金融詐騙中的應用，既讓詐騙行為更隱蔽，也給用戶提供了新的防騙能力。騙子利用人工智能的深度學習技術，模仿生成逼真的虛假個人身份、詐騙音視頻等進行釣魚，還能通過算法分析詐騙對象的行為習慣，從而定制不同的詐騙方式，讓詐騙更隱蔽、成功率更高；反網絡詐騙系統雖然因應用人工智能技術變得更智能，但技術有待提高，當出現新的詐騙手段、模式及變種時，系統就會失去精準預警的效果。

人工智能在金融風險管控中的優化策略

技術優化路徑。加強數據治理水平建設，是解決數據質量與數據安全問題的源頭。金融機構要健全數據治理體系，開展數據清洗、整合、標準化工作，完善數據清洗、加工、融合處理能力。提升數據安全及隱私防護水平，加強數據加密、訪問控制、隱私保護、聯邦學習、同態加密等隱私計算數據安全技術應用，在保護數據隱私的前提下，開展數據共享和協同建模等技術創新應用。針對模型可解釋性技術難點，可以探索發展基于規則的模型、決策樹模型等可解釋性強的AI模型。通過可視化方法，把AI模型的復雜決策邏輯以圖形化方式呈現，提升模型的透明性與可信性，幫助金融機構和監管部門理解、監督模型決策。

管理與制度完善。金融企業要完善機構設置，打破各部門信息孤島，構建部門協同機制。單獨設立AI應用部門或團隊，負責組織協調AI項目研發和應用，促進數據、風控和業務部門溝通協作。加強AI金融人才培育和引進。通過內部培訓、與高校和科研院所聯合辦學等方式，培育金融和AI技術復合型人才。積極引進外部高端人才，打造AI研發和應用團隊。在監管方面，應爭取構建適合人工智能金融應用的監管體系。通過監管部門和金融企業、科技企業協作協商，出臺針對AI技術在金融領域應用的合規標準和規范，明確算法監管、數據應用、風險責任等方面的監管要求，實現創新發展和風險防范的平衡。

為有效防止網絡金融詐騙，需要構建多層次、智能化的防控體系。在技術方面，利用人工智能的圖像識別、自然語言處理等技術，對網絡金融信息進行實時監測與分析，建立動態風險評估模型，及時識別異常交易行為和虛假信息。在管理與協作方面，金融機構要加強與公安、通信等部門的合作，建立信息共享機制，實現對詐騙線索的快速追蹤與處置。在用戶教育方面，借助"AI"技術開展精準化、個性化的反詐宣傳，通過智能客服、短視頻推送等方式，向用戶普及常見詐騙手段與防范知識，增強用戶的風險防范意識和識別能力，形成全民反詐的良好氛圍，從源頭上降低網絡金融詐騙的發生概率。

人工智能在金融風險管控中的應用已經有了較大的發展空間，但也存在一些問題，通過技術改進、加強管理和應對外部挑戰等措施，能讓AI在金融風控中的應用效能更好地發揮出來。未來隨著技術水平的進一步提升和監管的完善，人工智能會在金融風險管控中發揮更大的作用，推動金融朝著更智能化、高效化和穩健化的方向發展。