试论人工智能在金融风险管理领域的应用及挑战

摘 要：随着人工智能技术不断发展完善，对金融风险管理改革的推进带来一定影响，在这一技术作用下，可提高数据处理效率、降低人工成本，从而提高金融风险管理效能。本文主要围绕人工智能技术在金融风险管理上的应用分析、人工智能技术应用在金融风险管理时面临的挑战及应对措施等方面展开讨论，针对人工智能技术应用时存在的数据量庞大和监管机制不完善等问题，提出相应的解决措施。

关键词：人工智能技术 金融风险管理 神经网络模型

前 言

近年来，国民经济已经进入高速发展阶段，金融行业整体框架正面临着深刻改革。构造智能化金融风险管理模式是目前金融业主要追求的目标，需要借助人工智能技术，实现相关数据的快速处理，满足金融业发展需求。通过加大对人工智能应用在金融风险管理时的挑战和对策的研究，能为金融风险管理效果的提升提供技术支持，有利于金融行业稳健发展。

一、人工智能技术在金融风险管理上的应用分析

（一）神经网络模型的应用

将神经网络模型应用到金融风险管理中，能起到预测和评估风险的作用，从而帮助工作人员及时掌握金融风险并做好防范准备。相关研究人员利用BP神经网络对金融市场进行信用等级分析，可在收集数据信息的基础上，对市场信用情况做出合理判断，有利于降低交易风险[1]。另外，还可在神经网络模型作用下，建立风险预警系统，对中小企业运营过程中存在的物流风险进行管理，旨在减少业务失败概率。总的来说，神经网络模型在金融风险管理上的应用，能为金融业务的有效办理提供保障，在发挥其预警功能和信用评估功能的基础上，促进企业金融风险管理工作的高质量开展。

（二）专家系统的应用

这一系统在金融管理领域体现出较大应用潜力。实际使用专家系统时，可在规则语言基础上对金融风险做出决策，由于该系统具备金融领域专家的经验和理论知识，能保证决策合理性，从而帮助金融机构针对贷款申请等业务做出合理决策，在降低金融风险上有重要意义[2]。Shue等研究人员便建立起包括金融领域知识库及操作经验数据库在内的专家系统，用来对台湾地区金融市场大型企业进行信用等级评估，以便为金融交易的进行提供依据，可避免企业运营效益受到危害。除了上述应用部分外，为了发挥专家系统在金融风险管理上的应用价值，还可建立风险管理专家系统，在系统运行过程中，能对中小企业金融风险问题提供有效建议，有效解决了中小企业由于资金有限而风险防范能力低下的问题。

（三）支持向量机的应用

将支持向量机应用到金融风险管理中，有利于提高企业金融风险控制效能。例如，在数据库基础上，利用支持向量机来对金融机构违约风险加以管理，能通过分析企业财务数据等，准确预测企业违约风险，进而为交易行为的执行提供参考依据，不仅能保障金融机构效益，还可构建出良好的金融市场环境。而姚潇等主要建立支持向量机模型，来对用户个人信用数据库以及金融机构信用数据库进行信用评级，能一定程度提高信用风险评估精度，以便为金融企业有关决策的制定提供依据。另外，还可在分析企业绩效数据的情况下，利用线性嵌入算法以及支持向量机等，进行企业破产可能的预测，企业财务绩效可反映出企业运营情况，可将相关数据导入支持向量机模型后，对企业财务风险做出有效预测，进一步加强企业财务风险管理效能。

二、人工智能技术应用在金融风险管理时面临的挑战

（一）庞大数据量加大人工智能在金融领域的应用难度

复杂的数据格式及庞大数据量势必及为金融风险控制中人工智能的应用带来难度，降低人工智能技术应用效果。人工智能技术需要在多维度数据信息供应下实现良好发展，但是目前还存在信息数据供应量不健全的问题，需要外部数据的支持。当前，政府部门已经具有关于金融风险管理的庞大数据库，但由于各部门间关联性不强，数据格式标准不一等，加大了人工智能技术应用难度。数据过滤模型构建成本较高，这就导致人工智能技术应用时需要进行大量数据的分析，不利于这一技术的有效应用。以上因素是阻碍人工智能技术广泛应用在金融风险管理中的主要原因，需要在尽快解决上述问题的情况下，提高金融风险管理水平。

（二）技术安全风险较大

新型技术的发展将带来一定风险，将人工智能应用到金融风险管理中，同样存在着设计风险，数据分析不够深入而导致预测错误等风险。在实际生活中，大多金融机构普遍使用人脸识别技术，部分银行通过在ATM机上设计刷脸取款业务，用户可只通过刷脸便能取款。但是對于长相较为相似的用户来讲，刷脸取款还存在较大安全隐患。现阶段，人脸识别技术还没有发展成熟，只设置人脸识别的关卡，可能造成交易服务面临较大风险，无法保证金融机构对运营风险的有效控制[3]。另外，当存在算法缺陷时，将导致专家系统、神经网络模型在金融风险管控领域的应用效果低下，无法通过算法进行数据分析，无法保证风险预测结果有效性，是需要尽快解决的问题。除了上述弊端外，人工智能的应用将增加金融监管难度，同样是金融风险管理过程中面临的重要挑战。随着该技术的发展及应用，使得传统金融业务办理模式发生变化，为金融监管带来较大挑战，人工智能决策机制发生的行为无法追溯，不利于监管工作的开展。

三、确保人工智能在金融风险管理领域良好应用的对策

（一）强化数据资源的有效整合与应用

针对庞大数据量阻碍人工智能在金融风险管控领域良好应用这一问题，应加大对数据资源有效整合及应用的重视。通过整合现有数据资源，做好规划、清洗及标签等，构建起安全可靠、有效共享的数据平台，以便提高金融机构风险控制能力。为了实现数据资源有效整合及应用的目的，需要确保金融行业相关数据的应用性。金融业属于数据密集的服务行业，运营过程中将产生庞大数据量。当前，金融机构数据管理正朝着基于Hadoop框架的云计算平台发展，能在智能接口作用下兼容外部数据，进而保障人工智能技术在数据有效分析下实现良好应用。

（二）建立完善的安全风险防范机制

建立完善的安全风险防范机制，是保证人工智能在金融风险管控领域取得有效应用的关键，在风险防控系统设计上要做好应急预案的制定，真正做到对运行风险的严格控制。为了避免系统设计缺陷造成人工智能技术应用效果不佳，需要尽量全面进行边界值及特殊值的测试，以便确保系统稳定运行。而在面对机器学习深入不够带来的技术应用挑战时，要求细致查找各种软件漏洞并及时解决，从而提高人工智能安全系数。为了确保人工智能技术在金融风险管理上的应用，能准确预测出金融风险，要求在应用技术时，保证数据库安全性，对金融行业运行过程中产生的数据进行全面收集与整理。可通过使用加密技术来提高数据库安全性，进而为人工智能技术应用效果的实现奠定基础，从而做到对金融风险的准确预测。

结 论

综上所述，当前人工智能技术已经在金融领域实现了广泛应用，在专家系统、神经网络模型和支持向量机作用下，能有效提高金融安全风险防范水平，体现出较大应用优势。为了充分发挥人工智能技术在金融风险管理上的应用价值，本文主要对人工智能技术应用时面临的难题进行分析，并提出强化资源整合运用、建立金融监管机制等应对措施，进一步促进金融领域良好发展。

参考文献：

[1] 范敏，管琳.人工智能技术在互联网金融中的应用及安全风险探析[J].山东农业工程学院学报，2018，35（03）：56-59.

[2] 麻斯亮，魏福义.人工智能技术在金融领域的应用：主要难点与对策建议[J].南方金融，2018（03）：78-84.

[3] 于孝建，彭永喻.人工智能在金融风险管理领域的应用及挑战[J].南方金融，2017（09）：70-74.

作者简介：任妍（1988—），女，汉族，籍贯：宁夏吴忠，单位：中国光大银行股份有限公司银川分行，研究方向：金融学。