实现“风险画像” 人工智能为金融安全“添翼”

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 ）