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AI时代,人工智能如何赋能企业风险监控?

时间:2018-08-10 19:00  编辑:眼爆科技

近期的P2P平台频频爆雷事件,让人们认识到:互金平台的长远健康发展一方面要做好合规,另一方面更要做好风控。

我们知道,从事个人消费贷款的互金平台的主要客群是个人,一般需要依据借款人的个人信息、征信记录、个人消费习惯等数据,建立用户画像和风控模型,辅助信贷审批。从事企业融资的互金平台则需要做好企业的尽职调查、财务状况分析、市场调研、担保抵押调查、投资关系、法务分析等各方面的调查与研究。

然而,互联网金融的业务领域纷繁复杂,不同领域的风控策略和流程差异巨大。伴随着互联网的快速发展,海量的数据也不断涌现,人工智能技术愈发展现出它的价值。本文将从企业风险监控角度来简单说说金融AI技术有哪些具体应用。

金融AI可以做什么?

人工智能是人的“听、说、读、写”几项技能在机器上的衍生,涉及到信息的获取、接入、表示、处理、输出等技术,主要有语音识别与合成、图像识别、自然语言处理等。

如今的金融行业已经不缺少可供人工智能进行模型训练的数据,各类机构数据、交易数据、用户数据、社交网络已经达到一个相对完备的量级,将金融知识库进行语义转换,制定相应的计算规则和学习策略,即可作为人工智能算法的输入和参数。

金融AI是基于金融大数据,借助数据处理、数据挖掘和机器学习等技术做出预测性的决策过程。近年来,金融AI在金融智能客服、金融风控、智能投顾等领域得到了很好的应用。随着技术发展和消费升级带动的金融场景不断丰富,金融AI可以有效地帮助金融机构应对三大需求痛点:一是降低成本,二是提高服务效率,三是提升用户体验。

在未来技术不断创新变革的趋势下,金融市场也越趋复杂化,纯人工的风险监控已经力不从心,人工智能可以很轻松地进行数据挖掘、风险监控、风险预警等工作。比起传统风控手段,人工智能具备以下技术优势:

1、提升数据处理效率。金融AI通过大数据挖掘、构建人工智能学习算法等手段,可以更好的对金融风险进行预测和感知,提高数据采集、处理的效率,对风险交易和违规行为做到有效监控,提升金融风险识别能力。

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