試論人工智能在金融風(fēng)險(xiǎn)管理領(lǐng)域的應(yīng)用及挑戰(zhàn)

摘 要：隨著人工智能技術(shù)不斷發(fā)展完善，對(duì)金融風(fēng)險(xiǎn)管理改革的推進(jìn)帶來(lái)一定影響，在這一技術(shù)作用下，可提高數(shù)據(jù)處理效率、降低人工成本，從而提高金融風(fēng)險(xiǎn)管理效能。本文主要圍繞人工智能技術(shù)在金融風(fēng)險(xiǎn)管理上的應(yīng)用分析、人工智能技術(shù)應(yīng)用在金融風(fēng)險(xiǎn)管理時(shí)面臨的挑戰(zhàn)及應(yīng)對(duì)措施等方面展開討論，針對(duì)人工智能技術(shù)應(yīng)用時(shí)存在的數(shù)據(jù)量龐大和監(jiān)管機(jī)制不完善等問題，提出相應(yīng)的解決措施。

關(guān)鍵詞：人工智能技術(shù) 金融風(fēng)險(xiǎn)管理 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

前 言

近年來(lái)，國(guó)民經(jīng)濟(jì)已經(jīng)進(jìn)入高速發(fā)展階段，金融行業(yè)整體框架正面臨著深刻改革。構(gòu)造智能化金融風(fēng)險(xiǎn)管理模式是目前金融業(yè)主要追求的目標(biāo)，需要借助人工智能技術(shù)，實(shí)現(xiàn)相關(guān)數(shù)據(jù)的快速處理，滿足金融業(yè)發(fā)展需求。通過加大對(duì)人工智能應(yīng)用在金融風(fēng)險(xiǎn)管理時(shí)的挑戰(zhàn)和對(duì)策的研究，能為金融風(fēng)險(xiǎn)管理效果的提升提供技術(shù)支持，有利于金融行業(yè)穩(wěn)健發(fā)展。

一、人工智能技術(shù)在金融風(fēng)險(xiǎn)管理上的應(yīng)用分析

（一）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的應(yīng)用

將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型應(yīng)用到金融風(fēng)險(xiǎn)管理中，能起到預(yù)測(cè)和評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)的作用，從而幫助工作人員及時(shí)掌握金融風(fēng)險(xiǎn)并做好防范準(zhǔn)備。相關(guān)研究人員利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)金融市場(chǎng)進(jìn)行信用等級(jí)分析，可在收集數(shù)據(jù)信息的基礎(chǔ)上，對(duì)市場(chǎng)信用情況做出合理判斷，有利于降低交易風(fēng)險(xiǎn)[1]。另外，還可在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型作用下，建立風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)，對(duì)中小企業(yè)運(yùn)營(yíng)過程中存在的物流風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行管理，旨在減少業(yè)務(wù)失敗概率。總的來(lái)說，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在金融風(fēng)險(xiǎn)管理上的應(yīng)用，能為金融業(yè)務(wù)的有效辦理提供保障，在發(fā)揮其預(yù)警功能和信用評(píng)估功能的基礎(chǔ)上，促進(jìn)企業(yè)金融風(fēng)險(xiǎn)管理工作的高質(zhì)量開展。

（二）專家系統(tǒng)的應(yīng)用

這一系統(tǒng)在金融管理領(lǐng)域體現(xiàn)出較大應(yīng)用潛力。實(shí)際使用專家系統(tǒng)時(shí)，可在規(guī)則語(yǔ)言基礎(chǔ)上對(duì)金融風(fēng)險(xiǎn)做出決策，由于該系統(tǒng)具備金融領(lǐng)域?qū)＜业慕?jīng)驗(yàn)和理論知識(shí)，能保證決策合理性，從而幫助金融機(jī)構(gòu)針對(duì)貸款申請(qǐng)等業(yè)務(wù)做出合理決策，在降低金融風(fēng)險(xiǎn)上有重要意義[2]。Shue等研究人員便建立起包括金融領(lǐng)域知識(shí)庫(kù)及操作經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)庫(kù)在內(nèi)的專家系統(tǒng)，用來(lái)對(duì)臺(tái)灣地區(qū)金融市場(chǎng)大型企業(yè)進(jìn)行信用等級(jí)評(píng)估，以便為金融交易的進(jìn)行提供依據(jù)，可避免企業(yè)運(yùn)營(yíng)效益受到危害。除了上述應(yīng)用部分外，為了發(fā)揮專家系統(tǒng)在金融風(fēng)險(xiǎn)管理上的應(yīng)用價(jià)值，還可建立風(fēng)險(xiǎn)管理專家系統(tǒng)，在系統(tǒng)運(yùn)行過程中，能對(duì)中小企業(yè)金融風(fēng)險(xiǎn)問題提供有效建議，有效解決了中小企業(yè)由于資金有限而風(fēng)險(xiǎn)防范能力低下的問題。

（三）支持向量機(jī)的應(yīng)用

將支持向量機(jī)應(yīng)用到金融風(fēng)險(xiǎn)管理中，有利于提高企業(yè)金融風(fēng)險(xiǎn)控制效能。例如，在數(shù)據(jù)庫(kù)基礎(chǔ)上，利用支持向量機(jī)來(lái)對(duì)金融機(jī)構(gòu)違約風(fēng)險(xiǎn)加以管理，能通過分析企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)等，準(zhǔn)確預(yù)測(cè)企業(yè)違約風(fēng)險(xiǎn)，進(jìn)而為交易行為的執(zhí)行提供參考依據(jù)，不僅能保障金融機(jī)構(gòu)效益，還可構(gòu)建出良好的金融市場(chǎng)環(huán)境。而姚瀟等主要建立支持向量機(jī)模型，來(lái)對(duì)用戶個(gè)人信用數(shù)據(jù)庫(kù)以及金融機(jī)構(gòu)信用數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行信用評(píng)級(jí)，能一定程度提高信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估精度，以便為金融企業(yè)有關(guān)決策的制定提供依據(jù)。另外，還可在分析企業(yè)績(jī)效數(shù)據(jù)的情況下，利用線性嵌入算法以及支持向量機(jī)等，進(jìn)行企業(yè)破產(chǎn)可能的預(yù)測(cè)，企業(yè)財(cái)務(wù)績(jī)效可反映出企業(yè)運(yùn)營(yíng)情況，可將相關(guān)數(shù)據(jù)導(dǎo)入支持向量機(jī)模型后，對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)做出有效預(yù)測(cè)，進(jìn)一步加強(qiáng)企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管理效能。

二、人工智能技術(shù)應(yīng)用在金融風(fēng)險(xiǎn)管理時(shí)面臨的挑戰(zhàn)

（一）龐大數(shù)據(jù)量加大人工智能在金融領(lǐng)域的應(yīng)用難度

復(fù)雜的數(shù)據(jù)格式及龐大數(shù)據(jù)量勢(shì)必及為金融風(fēng)險(xiǎn)控制中人工智能的應(yīng)用帶來(lái)難度，降低人工智能技術(shù)應(yīng)用效果。人工智能技術(shù)需要在多維度數(shù)據(jù)信息供應(yīng)下實(shí)現(xiàn)良好發(fā)展，但是目前還存在信息數(shù)據(jù)供應(yīng)量不健全的問題，需要外部數(shù)據(jù)的支持。當(dāng)前，政府部門已經(jīng)具有關(guān)于金融風(fēng)險(xiǎn)管理的龐大數(shù)據(jù)庫(kù)，但由于各部門間關(guān)聯(lián)性不強(qiáng)，數(shù)據(jù)格式標(biāo)準(zhǔn)不一等，加大了人工智能技術(shù)應(yīng)用難度。數(shù)據(jù)過濾模型構(gòu)建成本較高，這就導(dǎo)致人工智能技術(shù)應(yīng)用時(shí)需要進(jìn)行大量數(shù)據(jù)的分析，不利于這一技術(shù)的有效應(yīng)用。以上因素是阻礙人工智能技術(shù)廣泛應(yīng)用在金融風(fēng)險(xiǎn)管理中的主要原因，需要在盡快解決上述問題的情況下，提高金融風(fēng)險(xiǎn)管理水平。

（二）技術(shù)安全風(fēng)險(xiǎn)較大

新型技術(shù)的發(fā)展將帶來(lái)一定風(fēng)險(xiǎn)，將人工智能應(yīng)用到金融風(fēng)險(xiǎn)管理中，同樣存在著設(shè)計(jì)風(fēng)險(xiǎn)，數(shù)據(jù)分析不夠深入而導(dǎo)致預(yù)測(cè)錯(cuò)誤等風(fēng)險(xiǎn)。在實(shí)際生活中，大多金融機(jī)構(gòu)普遍使用人臉識(shí)別技術(shù)，部分銀行通過在ATM機(jī)上設(shè)計(jì)刷臉取款業(yè)務(wù)，用戶可只通過刷臉便能取款。但是對(duì)于長(zhǎng)相較為相似的用戶來(lái)講，刷臉取款還存在較大安全隱患。現(xiàn)階段，人臉識(shí)別技術(shù)還沒有發(fā)展成熟，只設(shè)置人臉識(shí)別的關(guān)卡，可能造成交易服務(wù)面臨較大風(fēng)險(xiǎn)，無(wú)法保證金融機(jī)構(gòu)對(duì)運(yùn)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)的有效控制[3]。另外，當(dāng)存在算法缺陷時(shí)，將導(dǎo)致專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在金融風(fēng)險(xiǎn)管控領(lǐng)域的應(yīng)用效果低下，無(wú)法通過算法進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，無(wú)法保證風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)結(jié)果有效性，是需要盡快解決的問題。除了上述弊端外，人工智能的應(yīng)用將增加金融監(jiān)管難度，同樣是金融風(fēng)險(xiǎn)管理過程中面臨的重要挑戰(zhàn)。隨著該技術(shù)的發(fā)展及應(yīng)用，使得傳統(tǒng)金融業(yè)務(wù)辦理模式發(fā)生變化，為金融監(jiān)管帶來(lái)較大挑戰(zhàn)，人工智能決策機(jī)制發(fā)生的行為無(wú)法追溯，不利于監(jiān)管工作的開展。

三、確保人工智能在金融風(fēng)險(xiǎn)管理領(lǐng)域良好應(yīng)用的對(duì)策

（一）強(qiáng)化數(shù)據(jù)資源的有效整合與應(yīng)用

針對(duì)龐大數(shù)據(jù)量阻礙人工智能在金融風(fēng)險(xiǎn)管控領(lǐng)域良好應(yīng)用這一問題，應(yīng)加大對(duì)數(shù)據(jù)資源有效整合及應(yīng)用的重視。通過整合現(xiàn)有數(shù)據(jù)資源，做好規(guī)劃、清洗及標(biāo)簽等，構(gòu)建起安全可靠、有效共享的數(shù)據(jù)平臺(tái)，以便提高金融機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)控制能力。為了實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)資源有效整合及應(yīng)用的目的，需要確保金融行業(yè)相關(guān)數(shù)據(jù)的應(yīng)用性。金融業(yè)屬于數(shù)據(jù)密集的服務(wù)行業(yè)，運(yùn)營(yíng)過程中將產(chǎn)生龐大數(shù)據(jù)量。當(dāng)前，金融機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)管理正朝著基于Hadoop框架的云計(jì)算平臺(tái)發(fā)展，能在智能接口作用下兼容外部數(shù)據(jù)，進(jìn)而保障人工智能技術(shù)在數(shù)據(jù)有效分析下實(shí)現(xiàn)良好應(yīng)用。

（二）建立完善的安全風(fēng)險(xiǎn)防范機(jī)制

建立完善的安全風(fēng)險(xiǎn)防范機(jī)制，是保證人工智能在金融風(fēng)險(xiǎn)管控領(lǐng)域取得有效應(yīng)用的關(guān)鍵，在風(fēng)險(xiǎn)防控系統(tǒng)設(shè)計(jì)上要做好應(yīng)急預(yù)案的制定，真正做到對(duì)運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)的嚴(yán)格控制。為了避免系統(tǒng)設(shè)計(jì)缺陷造成人工智能技術(shù)應(yīng)用效果不佳，需要盡量全面進(jìn)行邊界值及特殊值的測(cè)試，以便確保系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行。而在面對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)深入不夠帶來(lái)的技術(shù)應(yīng)用挑戰(zhàn)時(shí)，要求細(xì)致查找各種軟件漏洞并及時(shí)解決，從而提高人工智能安全系數(shù)。為了確保人工智能技術(shù)在金融風(fēng)險(xiǎn)管理上的應(yīng)用，能準(zhǔn)確預(yù)測(cè)出金融風(fēng)險(xiǎn)，要求在應(yīng)用技術(shù)時(shí)，保證數(shù)據(jù)庫(kù)安全性，對(duì)金融行業(yè)運(yùn)行過程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進(jìn)行全面收集與整理?？赏ㄟ^使用加密技術(shù)來(lái)提高數(shù)據(jù)庫(kù)安全性，進(jìn)而為人工智能技術(shù)應(yīng)用效果的實(shí)現(xiàn)奠定基礎(chǔ)，從而做到對(duì)金融風(fēng)險(xiǎn)的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)。

結(jié) 論

綜上所述，當(dāng)前人工智能技術(shù)已經(jīng)在金融領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)了廣泛應(yīng)用，在專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和支持向量機(jī)作用下，能有效提高金融安全風(fēng)險(xiǎn)防范水平，體現(xiàn)出較大應(yīng)用優(yōu)勢(shì)。為了充分發(fā)揮人工智能技術(shù)在金融風(fēng)險(xiǎn)管理上的應(yīng)用價(jià)值，本文主要對(duì)人工智能技術(shù)應(yīng)用時(shí)面臨的難題進(jìn)行分析，并提出強(qiáng)化資源整合運(yùn)用、建立金融監(jiān)管機(jī)制等應(yīng)對(duì)措施，進(jìn)一步促進(jìn)金融領(lǐng)域良好發(fā)展。

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作者簡(jiǎn)介：任妍（1988—），女，漢族，籍貫：寧夏吳忠，單位：中國(guó)光大銀行股份有限公司銀川分行，研究方向：金融學(xué)。