实现“风险画像” 人工智能为金融安全“添翼”

作者:admin 发布日期: 2020-12-18 二维码分享
原标题:实现“风险画像” 人工智能为金融安全“添翼”

人工智能在金融领域又有新应用。近期,工行在“融安控”框架下研发投产了“违规风险智能识别系统(VIS)”,着力破解传统风验监测模式下信息展现碎片化,风险识别精准度不足、模型适应性不强、风险揭示不够全面深入的局限,更加有效地揭示和防控内部案件和重大业务风险隐患。

据介绍,该系统通过整合与重构数据信息,逐步实现风险信息展现的“全景化”,以“风险冲击”(动能)“风险变化趋”(势能)的数据结构为体,实现从交易异常、操作违规、资产异动、负债异变、处罚惩戒、营销异常、反洗线等分析角度,完整展现人员各类风险信息,初步构建了统一的人员风险画像和风险数据建模。

同时,通过特征萃取与关联分析,逐步实现风险模型监测的“场景化”。收集专项检查、客户投诉、业务运营等风险数据信息,解析提炼出113类风险场景特征,构建了“风险场景”特征库。

此外,通过机器学习与风险推演,实现人机协作“智能化”。采用“机器学习”算法,引入智能调节模型权重机制、风险热点引导机制、风险调校机制,利用ITPR算法对系统风险偏好进行引导,将已确认的风险问题进行收集,组成“黑样本”特征库,并建设“风险推演实验室”,利用机器学习相关算法对风险数据结果反向学习,不断调校风险重要性参数,提升分析认知和风险预判能力。(张奕晨 )

(责编:赵竹青、初梓瑞)

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