论文大数据和人工智能视角下，银行业如何风险防控？，本文是人工智能论文怎么写跟人工智能视角和风险防控和银行业相关论文写作技巧范文.
文蒋韬
近期, 央行发文, 要求全国性商业银行于2017 年8 月底前, 其他商业银行于2017 年12 月底前, 完成基于大数据技术的风险防控系统建设, 提升磁条交易风险管理水平.一纸明文, 让大数据风险防控系统建设进一步从银行风控官的案头设想变成了需要切实落地的工作要求.
基于大数据和人工智能技术, 银行业的风险管理体系如何定位？ 如何构建以及应用呢？
风险的“多”和“少”问题
可以毫不夸张地说, 风险管理是银行业可持续发展的根本.市场风险、信用风险和操作风险, 是普遍认可的银行业三大风险.
其中, 市场风险指由于利率、汇率、股票、商品等变化导致银行损失的风险； 信用风险又称违约风险, 是指借款人或交易对方因种种原因, 不愿或无力履行合同条件而构成违约； 操作风险是指由不完善或有问题的内部程序、员工和信息科技系统, 以及外部事件所造成损失的风险.
从大数据风控的应用环境来看, 随着国内普惠金融的快速发展, 越来越多的人群需要享受现代金融服务带来的便利, 而现有征信体系覆盖人群有限的弊端渐渐暴露, 同时市场上各类骗贷、赖账、交易欺诈的案件层出不穷, 为普惠金融的发展带来了不小的障碍.面对形形色色的风险问题, 以及风险的多与少, 则需将大数据和人工智能应用于风险防控.这既是机遇,又是挑战.
人工智能应用的“深”和“浅”问题
人工智能是信息时代的尖端科技.虽然人工智能并不是一个新概念, 但随着过去5 年到10 年内数据量级的飞速增长、计算机硬件存储和计算能力的强化和更好、更普遍可用的算法的应用, 人工智能得以加速发展.在医疗领域,图像识别技术可以帮助医疗机构诊断癌症病例.在零售领域,机器学习算法帮助零售商在销售预测、库存管理和优化方面进行精准驱动.在银行业务风控领域,实践证明,遵循监管要求和技术进展,人工智能技术的应用也有深与浅之分.
初级阶段, 以短平快、切口小为特点, 大数据和人工智能在此阶段只是对传统银行风控手段的补充,如在开户环节的信息核验、黑白名单匹配、人脸识别等, 通过简单规则的判定和匹配, 辅助银行进行风险决策.规则的创建依赖专家经验和已发生风险事实,无法针对新的风险模式自动更新, 且风控规则容易被欺诈者得知后绕过.在此阶段, 模型算法需要依赖人工事先定义的规则告诉程序如何区分好与坏, 还无法学会如何区分欺诈和正常案件.
高级阶段, 是在大数据和人工智能技术不断成熟,相关外部数据进一步开放, 市场培育达到一定阶段后,通过使用人工智能技术构建风控模型, 并将模型应用到如授信定价、贷前审核、贷后监控、交易欺诈侦测等细分业务流程中.在此阶段, 通过不断向算法“喂数据” （训练模型）, 算法自己学会了如何区分好与坏, 在模型精度和适用性上有了质的提升.
数据的“大”和“小”问题
大数据的大和小, 其实很多人可能会有误解.
大数据的大, 除了基数意义上的大之外, 更体现在很多层面.大数据对风控行业的进化之“大” 也体现在几个方面： 其一, 评估维度多元化.从单纯依托金融体系数据向跨领域跨行业融合数据演进； 其二,参与机构多元化.市场化的征信机构、智能风控分析公司以及第三方数据公司各自贡献力量； 最后, 应用场景多元化.通过市场化不断推动信用产品和应用场景的创新.
而关于大数据的“小” 其实更应该这么表述： 大数据风控的应用场景和模式越来越小, 越来越细.国外的大数据专家有这样一个说法： 大数据就像是一个显微镜, 一个分析企业中细小但是有重要特征的伟大工具, 只要你知道你自己在找什么.
大数据很重要, 但是真正带来价值的是应用上的越来越细的模式和场景.模式和场景之所以关键, 是因为从科学到商业、从治理到社会政策, 它们都代表着竞争的前沿.
对于风控而言, 大数据风控能够过滤掉绝大多数带恶意欺诈目的人群, 也能动态监控到没有欺诈意图但实际还款能力和还款意愿出现波动的客户.即使出现违约和失联情况, 大数据还能重新挖掘到借款人的关联信息, 降低不良率.
风控的前、中、后问题
移动互联网时代, 会面对繁杂和多样的风险事件,欺诈分子像特种部队一样利用各种工具, 寻找每一个可能风控的漏洞, 从而在一个点能够突破整个防线.当这种“非对称” 式的风险变化出现, 商业银行应该着力构建从事前预警、事中监控、事后分析等集“防控避处” 为一体的风险防控体系.
事前预警.风控前置一直是整个商业银行孜孜以求的, 理论上通过技术手段可以实现.
事中监控.一个简单的例子, 如果一群欺诈分子在攻击你的系统, 如果你的风控平台直到攻击完毕才能做出应对, 那这个风控平台就没有任何意义.随着银行业务快速变化, 以及新欺诈技术的出现, 导致风控规则也需要实时顺应市场外部的变化, 这就要求设计出来的应用系统能够适应这种快速变化.有了风险规则引擎就可以将不断变化的业务规则剥离出来, 动态管理和修改, 从而使系统变得更加灵活, 适用范围更加广泛.
事后分析.通过复杂网络技术, 打通跨行业数据,实现对多场景大数据的自动化关联分析与可视化.呈现设备、IP、手机号、号、地址、电子邮件等多个维度关联有助于识别支付盗卡、多头申请、团伙作案、、撞库登录等多种欺诈风险.
基于主动预防、多维度场景实时监控、立体化的风控反欺诈理念, 才能在未来银行的智慧竞争中立于不败之地.事实上, 业内关于这个理念比较集中的表述是信贷全生命周期的风控理念, 从贷前的客户画像、反欺诈环节, 到贷中授信、贷中跟踪, 再到贷后监控、贷后管理、逾期管理、挽救不良各个环节, 大数据智能风控都有相应的技术实现.
通过上文的分析, 我们相信未来大数据和人工智能技术在风险管理领域将大有可为.银行业的诉求将包括自建AI 基础设施和应用、利用专业咨询公司的咨询能力和直接使用第三方的AI 服务, 其中, 垂直行业的AI 服务将成为银行进行风险管理的左臂右膀.
点评，上述文章是关于人工智能视角和风险防控和银行业方面的人工智能论文题目、论文提纲、人工智能论文开题报告、文献综述、参考文献的相关大学硕士和本科毕业论文.
参考文献：
1、 大数据技术在小企业，贷后管理中的有效应用 文／苏立群小企业发展一直得到国家及社会各界的高度关注 各家银行遵循党和国家的战略导向,以支持小企业发展为使命,义不容辞地践行着社会责任 由于小企业存在着信息不对称、抗风险能力弱……发展劣势,加之小企业.
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