實現“風險畫像” 人工智能爲金融安全“添翼”

人工智能在金融領域又有新應用。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）”，着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侷限，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“風險衝擊”（動能）“風險變化趨”（勢能）的數據結構爲體，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。

同時，通過特徵萃取與關聯分析，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類風險場景特徵，構建了“風險場景”特徵庫。

此外，通過機器學習與風險推演，實現人機協作“智能化”。採用“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”特徵庫，並建設“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。（張奕晨 ）