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_原题实现“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 。
【人工智能|实现“风险画像” 人工智能为金融安全“添翼”】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 ）
责任编辑：周珊珊(EK006)
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