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人工智能通過“風險畫像”保障金融的安全性

2020/12/17環京津新聞網813

  近期,工行在“融安控”框架下研發投產了“違規風險智能識別系統(VIS)”,著力破解傳統風驗監測模式下信息展現碎片化,風險識別精準度不足、模型適應性不強、風險揭示不夠全面深入的局限,更加有效地揭示和防控內部案件和重大業務風險隱患。


  據介紹,該系統通過整合與重構數據信息,逐步實現風險信息展現的“全景化”,以“風險沖擊”(動能)“風險變化趨”(勢能)的數據結構為體,實現從交易異常、操作違規、資產異動、負債異變、處罰懲戒、營銷異常、反洗線等分析角度,完整展現人員各類風險信息,初步構建了統一的人員風險畫像和風險數據建模。


人工智能

  同時,通過特征萃取與關聯分析,逐步實現風險模型監測的“場景化”。收集專項檢查、客戶投訴、業務運營等風險數據信息,解析提煉出113類風險場景特征,構建了“風險場景”特征庫。


  此外,通過機器學習與風險推演,實現人機協作“智能化”。采用“機器學習”算法,引入智能調節模型權重機制、風險熱點引導機制、風險調校機制,利用ITPR算法對系統風險偏好進行引導,將已確認的風險問題進行收集,組成“黑樣本”特征庫,并建設“風險推演實驗室”,利用機器學習相關算法對風險數據結果反向學習,不斷調校風險重要性參數,提升分析認知和風險預判能力。


關鍵詞: 人工智能




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