芻議人工智能在金融風險管理領域的應用及挑戰

文/陳光曦，杭州中建科技集團有限公司

1 引言

人工智能技術運用具有雙面性，其積極作用是不容置疑的，但是實際應用中也面臨著眾多挑戰，只有改善和控制這些問題，才能獲得更好發展。

2 人工智能在金融風險管理應用中面臨挑戰

人工智能技術對金融風險領域影響深遠，促進了管理方式變革，從原來的依靠人控制風險的方式，逐漸轉變為依賴人工智能技術預測和評估風險，及時有效的監控，提高了風險管理效益，這些是人工智能技術為金融風險帶來的積極作用。事物都具有兩面性，人工智能技術自然不例外，金融風險管理領域運用這項新技術過程中，面臨著新的挑戰，如果不能優化和改善，必然會使得人工智能金融風險控制效果大打折扣。

2.1 程序錯誤

人工智能技術一個常見的缺陷就是程序錯誤，一旦金融風險分析中程序出現錯誤，結果自然就會與實際產生較大偏差，存在著不準確的風險，想要利用人工智能技術控制金融風險的訴求難以實現。人工智能風險控制建立在數據分析和處理基礎上，程序錯誤必然造成干擾，從而增加金融風險管理難度，運用人工智能進行風險管理失去意義。

2.2 系統失控的風險

人工智能技術的科技含量高，失控的概率非常低，但是沒有人敢保證其不會失控，所以說系統本身就存在著風險，在其他因素的誘導下會表現出來，預測和控制比較困難，所以金融風險管理應用人工智能，必須認識失控和了解失控風險，采取科學手段預防這種情況，雖然不能完全消除，但是可以把風險降到最低。

2.3 采集信息問題

金融風險管理運用人工智能是建立在數據搜集和處理前提下，這里就其牽扯到合法采集數據的問題，信息化時代網絡中數據信息所，有些可以搜集和使用，有些數據則包含著隱私，只有政府部門和一些特定機構可以搜集，沒有得到授權搜集到數據可能侵犯隱私，這就加大了金融風險管理信息采集風險。以前主要采用的是網絡爬蟲，隨著信息搜集需求和范圍越來越大，云技術被廣泛運用到人工智能數據搜集中去，雖然擴大了數據搜集范圍，不過也可能把一些隱私信息搜集出來，一旦被不法分子竊取，必然會造成一定的社會危害性。

2.4 信息安全得不到保障

人工智能技術運用離不開互聯網，而網絡本身存在安全漏洞，有些是自身漏洞，比如系統漏洞、硬件和軟件問題等，另外還有黑客攻擊以及病毒等，這些都會影響到人工智能在金融風險控制中應用，所以加強數據信息安全管理顯得尤為關鍵。金融風險管理在利用人工智能技術中采取科學防范手段，規范人工智能風險評估過程，減少人為因素帶來風險外，定期請專業機構進行系統評估和檢查，升級系統，設置危險攔截軟件。從實際情況來看，人工智能金融風險管理是自主決策的，假如在工作中出現了故障或者做出錯誤指令，人為控制不是一件容易事情，而且難以找到責任主體，這也成為了金融風險智能管理困惑之一。

3 人工智能在金融風險管理中運用研究

人工智能代表著科學技術發展成果，是智能技術和信息技術發展必然產物，其可代替一部分人的工作，風險管理是金融企業最為關心的，由于其極為復雜，具有隱蔽性，依靠人進行風險控制難度大，缺乏時效性，無法達到預期控制風險成效，而且風險管理成本高。人工智能技術運用到金融風險管理中去，深度挖掘和分析相關數據，快速找到風險因子，提前控制和預測風險，成效顯著，整個過程主要依賴的是人工智能技術，風險管理成本下降，金融企業利潤增加。

3.1 構建良好的應用環境

人工智能在金融管理領域中的運用，改變了風險管理模式，提高了金融風險管理成效，同時也給其帶來了一些新的挑戰，只有趨利避害，才能使得人工智能更好的控制金融風險。人工智能在金融風險管理中應用還處于初級摸索階段，依據金融風險管理對智能技術實際需要，制定詳細計劃，召開研討會，確保制定管理方案的科學性與可靠性，然后招聘專業人才進行金融風險智能管理，或者是為現有職員提供培訓機會，提高其應用人工智能技術能力，將其和金融風險管理實際特征聯系起來，做到兩者有效融合，從而獲得預期風險控制成果。上面分析可看出，人工智能在金融風險管理運用，既要有技術的支撐，又要有專業人才支持，構建良好的應用環境。人工智能金融風險管理系統開發中程序設置尤為關鍵，經過反復試驗，減少程序錯誤的發生概率。

3.2 運用神經網絡模型預測和評估風險

人工智能技術發展使得各行各業都出現了巨大轉變，金融風險管理領域也不例外，風險管理一直是金融機構和企業管理核心內容，影響著金融機構的發展和經濟效益，把人工智能技術引入到金融風險管理中去，既能實現風險有效分析和監控，提高金融風險識別和預測能力，最大程度控制風險，還能降低風險管理成本，協助金融企業實現收益最優化。金融風險管理首要任務是風險識別，事后風險管理具有明顯弊端，造成的損失無法彌補，常常將金融企業拖入到更大風險旋渦之中，不利于金融行業健康發展。人工智能應用于金融風險管理，需要將風險管理提前，需要利用人工網絡模型的特性和功能，提前預測和評估風險，相關信息傳輸到金融風險管理中心，工作人員掌握情況以后制定應急防范措施，從而有效的消除風險。人工智能在金融風險管理中主要應用數據信息，通過對用戶網絡信息以及金融活動信息提取，然后自主分析風險，或者是對金融企業投資行為進行風險分析，神經網絡模式的優勢在于，不僅能借助數據分析和預測風險，同時會對用戶以及企業信用情況做出判定，金融企業在做出決策時有可靠依據，避免了錯誤出現，最大程度降低金融行為風險。除此之外，神經網絡系統具有風險預警的功能，發現風險因子及時提醒，幫助其更好的規避風險。

3.3 專家系統協助下做出科學決策

專家系統在金融風險管理領域運用具有現實意義，而且未來發展前景廣闊。專家系統實質上也是決策系統，利用金融專家的知識和經驗，解決金融風險管理中復雜問題，確保推理的正確性，協助金融風險管理人員做出合理決策，減少金融業務風險發生，控制和管理風險的主要手段。開發設計專家系統過程中，建立數據庫，不僅包含金融專業知識還有風險控制經驗，將其全部納入專家系統，有助于對金融領域企業進行資產和信用評估，在此基礎上開展金融貸款就能做到心中有數，減少壞賬和死賬。

3.4 加強數據整合

人工智能時代數據體量大，而且更為復雜，提高了數據信息運用難度。人工智能技術在金融風險控制中有效使用，必須建立在數據整合的基礎上，搜集海量數據以后，分析和整合信息，通過去噪和清洗等辦法，處理無關緊要或者具有干擾性數據信息，然后把有價值信息分享到數據庫，增強數據分析可靠性，為金融風險管理做好數據保障。金融行業和數據打交道，平時業務活動產生大量數據，了解客戶需搜集眾多經濟活動數據，所以數據安全可靠尤為關鍵，直接決定著風險評估的質量，所以應重視數據搜集和處理，優化數據資源整合過程，利用互聯網創新成果，比如云計算，提高數據處理能力，同時讓其向著兼容模式發展，借助智能接口使得內部和外部數據兼容。

3.5 做好數據信息監控

人工智能在金融風險中應用需要做好加密技術，網絡時代數據信息安全遭受挑戰，人工智能想要管理金融風險，必須強化數據信息安全防控，運用防火墻和密鑰技術等，限制數據信息訪問，保證數據安全性和和準確性，避免被不良分子篡改或者刪除。另外，我國政府部門加強對數據安全監管，完善這方面的法律，嚴厲打擊私自售賣數據的行為，構建一個安全的數據信息環境，這現在還處于理想狀態，法律不健全，導致部分人在利益驅動下，侵犯他人隱私。金融企業不具備人工智能系統和軟件開發能力，所以在數據信息保護與加密上需要尋求和專業機構合作，系統內設置數據自動機密功能，提高數據信息安全性，人工智能金融風險管理提供基礎保障，提高風險評估準確性和科學性。

4 結束語

綜上所述，人工智能在金融風險管理領域運用具有重要價值，提高了風險預測和評估能力，有助于采取科學手段防控風險，同時降低了金融風險管理成本，提高風險管理效益和水平。目前，人工智能手段控制金融風險仍然面臨一些挑戰，只有不斷優化和完善人工智能技術，建立完善的風險智能管理體系，才能解決問題。