人工智能在資本市場風(fēng)控領(lǐng)域的應(yīng)用研究

劉春松

（山東九齊律師事務(wù)所 山東煙臺 264000）

人工智能是工業(yè)化、信息化之后的第三個產(chǎn)業(yè)浪潮，用智能設(shè)備替代傳統(tǒng)人工，智能設(shè)備從基礎(chǔ)的簡單重復(fù)性工作到能夠自己識別和分析并解決相關(guān)突發(fā)事件的相對智能型工作的發(fā)展，推動了人工智能技術(shù)的多領(lǐng)域并行發(fā)展。工業(yè)革命最先解決的是交通、紡布和效率問題，信息產(chǎn)業(yè)革命進(jìn)而解決了生產(chǎn)和財務(wù)管理及購物、結(jié)算、出行等人們生活的必需問題。人工智能時代首先解決的是傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的智能升級，而金融資本市場作為一個傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)，風(fēng)險控制是最基本也是必須進(jìn)行技術(shù)升級的領(lǐng)域，在經(jīng)濟(jì)下行過程的競爭加劇中及互聯(lián)網(wǎng)對于金融資本市場的沖擊下，面對復(fù)雜金融環(huán)境和海量金融信息，傳統(tǒng)金融資本市場的風(fēng)險控制面臨著強烈的升級需求。

一、傳統(tǒng)金融資本市場風(fēng)險控制

風(fēng)險控制是金融資本市場的伴生業(yè)域。風(fēng)險控制是從零開始，伴隨著金融資本市場的發(fā)展，衍生出如下三種技術(shù)類管控模式：專家意見模式、數(shù)學(xué)建模模式、大數(shù)據(jù)機(jī)器建模模式。

專家意見模式是金融資本市場發(fā)展初期的針對風(fēng)險控制的唯一可以量化的手段，是完全以人工經(jīng)驗為主的。在金融資本市場發(fā)展的初期，專家意見模式針對金融資本市場的風(fēng)險控制相對有效。但伴隨著整個金融資本行業(yè)的延展和交易中各種復(fù)雜環(huán)境的影響，過度依賴人工經(jīng)驗判斷的專家意見模式已經(jīng)跟不上金融資本市場發(fā)展的腳步，傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)險控制能力已經(jīng)很難適應(yīng)大規(guī)模的金融資本市場發(fā)展。

數(shù)學(xué)建模是金融資本市場風(fēng)險控制治理第二個階段大范圍應(yīng)用的必選模式。金融資本市場初期受制于各交易單元數(shù)據(jù)孤島的弊端，在互聯(lián)網(wǎng)快速發(fā)展的時代，伴隨著整個數(shù)據(jù)高速的互聯(lián)互通，數(shù)據(jù)的縱向和橫向的多域流通，作為頂層的監(jiān)管層和節(jié)點的風(fēng)險控制層，能夠看到整個金融資本市場的數(shù)據(jù)和節(jié)點下的所有交易數(shù)據(jù)。通過有針對性地加強金融數(shù)據(jù)的交易模型系統(tǒng)建設(shè)，包括頂層每一個關(guān)鍵數(shù)據(jù)節(jié)點對于自己下一級數(shù)據(jù)的綜合分析和有序的數(shù)學(xué)建模構(gòu)建，可以將金融資本市場的風(fēng)險控制提高到一個新的可以量化的維度，從而將風(fēng)控數(shù)學(xué)建模應(yīng)用模型在整個金融資本市場廣泛推廣。

大數(shù)據(jù)機(jī)器建模是數(shù)學(xué)建模發(fā)展的科技衍生品，也是當(dāng)下金融資本市場風(fēng)險控制的最主要手段和成熟經(jīng)驗之一。金融資本市場發(fā)展產(chǎn)生海量的金融數(shù)據(jù)，通過計算機(jī)軟件編程的模式對于海量數(shù)據(jù)進(jìn)行歸類分析，剔除低價值密度數(shù)據(jù)，保留高價值密度數(shù)據(jù)并分析數(shù)據(jù)的真實性和可靠性，通過計算機(jī)多維度復(fù)雜應(yīng)用計算代替?zhèn)鹘y(tǒng)的數(shù)學(xué)建模應(yīng)用，圍繞以計算機(jī)應(yīng)用為主的邏輯決策樹模型、風(fēng)控決策樹模型、邏輯決策和規(guī)則引擎決策結(jié)合的樹模型等多維模型交叉應(yīng)用，進(jìn)一步剔除不良數(shù)據(jù)和重復(fù)數(shù)據(jù)，保留有效數(shù)據(jù)，優(yōu)化數(shù)據(jù)存儲模式、計算機(jī)應(yīng)用模式和不法交易預(yù)警模式。大數(shù)據(jù)機(jī)器建模應(yīng)用是互聯(lián)網(wǎng)計算機(jī)信息技術(shù)發(fā)展為金融資本市場風(fēng)險控制做出的巨大貢獻(xiàn)，也是當(dāng)下金融資本市場風(fēng)險控制領(lǐng)域的最核心、最主流的風(fēng)險控制應(yīng)用。

二、人工智能技術(shù)服務(wù)金融資本市場的風(fēng)險控制

人工智能技術(shù)是工業(yè)化、信息化后遞延的下一個新技術(shù)應(yīng)用浪潮，面對金融資本市場出現(xiàn)的各種不可預(yù)見及多發(fā)的風(fēng)險，全球性的金融資本行業(yè)都在不約而同地通過人工智能技術(shù)，更新風(fēng)險控制的大數(shù)據(jù)機(jī)器建模應(yīng)用，尤其是架構(gòu)以AI技術(shù)為背景的深度機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用，是當(dāng)下金融資本市場風(fēng)險控制的技術(shù)核心。人工智能技術(shù)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型是風(fēng)控能力提高的技術(shù)根本，機(jī)器學(xué)習(xí)模型的構(gòu)筑相對于傳統(tǒng)的大數(shù)據(jù)機(jī)器建模，更具有細(xì)化和深入分析海量金融數(shù)據(jù)和非金融數(shù)據(jù)的能力，剔除不良數(shù)據(jù)、監(jiān)控不法交易的能力更強，而且可以大幅面提高金融資本市場風(fēng)控管理和合規(guī)管理的數(shù)據(jù)分析能力。通過AI深度機(jī)器學(xué)習(xí)，能夠幫助監(jiān)管部門和節(jié)點的風(fēng)控部門對于偶發(fā)、突發(fā)或者順勢而發(fā)的風(fēng)控事件做出更及時、更明智的決策和對策，處理應(yīng)急事件的準(zhǔn)確度和能力都有所提高。

人工智能技術(shù)是對于傳統(tǒng)的金融資本市場的風(fēng)險管理控制應(yīng)用的新的AI技術(shù)模式。從技術(shù)層面來說，AI的本質(zhì)是技術(shù)的迭代性和適應(yīng)性，這也是AI技術(shù)區(qū)別于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)技術(shù)分析系統(tǒng)的核心。迭代性體現(xiàn)的是AI的自適應(yīng)學(xué)習(xí)過程，系統(tǒng)能夠根據(jù)輸出的結(jié)果進(jìn)行自動調(diào)試，這也是AI自我學(xué)習(xí)適應(yīng)性的表現(xiàn)。機(jī)器學(xué)習(xí)是AI技術(shù)應(yīng)用的基礎(chǔ)核心，通過機(jī)器學(xué)習(xí)，剔除傳統(tǒng)的預(yù)先建模和抽樣學(xué)習(xí)等步驟，不對出現(xiàn)的問題和處理的數(shù)據(jù)做任何的預(yù)先假設(shè)，對于數(shù)據(jù)處理是順勢而為得出結(jié)果。AI標(biāo)識的深度機(jī)器學(xué)習(xí)在解決傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理應(yīng)用的基礎(chǔ)上，對于數(shù)據(jù)識別、數(shù)據(jù)測試和基于數(shù)據(jù)測試的決策方面實現(xiàn)完全的基于AI的應(yīng)用自動化，通過AI的自我學(xué)習(xí)能力和實用能力，從數(shù)據(jù)流中發(fā)現(xiàn)同維數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)性，提高對于偶發(fā)、突發(fā)數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)定位性，產(chǎn)生數(shù)據(jù)結(jié)果，供應(yīng)節(jié)點風(fēng)控部門和頂層監(jiān)管部門決策需要。

AI技術(shù)在金融資本領(lǐng)域風(fēng)險控制應(yīng)用中的深度機(jī)器學(xué)習(xí)主要涵蓋以下幾個應(yīng)用類型：監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)、半監(jiān)督學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)。監(jiān)督學(xué)習(xí)是源于傳統(tǒng)的預(yù)先建模方式，立足于對不良或者不法交易數(shù)據(jù)的發(fā)現(xiàn)；無監(jiān)督學(xué)習(xí)是完全通過計算機(jī)對于數(shù)據(jù)的檢測，賦予數(shù)據(jù)相應(yīng)的標(biāo)簽，自動歸類分析交易數(shù)據(jù)；半監(jiān)督學(xué)習(xí)是介于監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)之間的一種學(xué)習(xí)模式，對于有標(biāo)簽的數(shù)據(jù)直接歸類，對于無標(biāo)簽的數(shù)據(jù)賦予標(biāo)簽然后自動歸類；深度學(xué)習(xí)是當(dāng)下人工智能技術(shù)發(fā)展的主流，在金融資本市場風(fēng)險控制領(lǐng)域中，圍繞金融資本數(shù)據(jù)，AI技術(shù)按照人腦結(jié)構(gòu)和功能構(gòu)筑的“層”工作方式和算法進(jìn)行深度學(xué)習(xí)，也就是當(dāng)下AI技術(shù)領(lǐng)域通說的人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，深度機(jī)器學(xué)習(xí)可實現(xiàn)自我分析數(shù)據(jù)、自我數(shù)據(jù)建模、自我歸類數(shù)據(jù)。

人工智能技術(shù)在金融資本市場的風(fēng)險控制領(lǐng)域的應(yīng)用已經(jīng)大范圍展開，當(dāng)下的行業(yè)應(yīng)用主要集中在如下幾個方面：金融機(jī)構(gòu)以前端客戶為中心的AI人工控制智能風(fēng)險控制的應(yīng)用；金融機(jī)構(gòu)對于客戶的自動信用評分系統(tǒng)模型的構(gòu)建和精算決策系統(tǒng)的應(yīng)用；金融機(jī)構(gòu)以后臺運營為中心的資本數(shù)據(jù)優(yōu)化、風(fēng)險模型管理及構(gòu)筑、風(fēng)險控制市場分析的應(yīng)用；監(jiān)管層對于金融資本市場的交易數(shù)據(jù)及交易模型和資本組合模式的管理應(yīng)用；監(jiān)管層對于金融機(jī)構(gòu)的深度學(xué)習(xí)模型下的合規(guī)管理及實時監(jiān)督應(yīng)用。

三、人工智能技術(shù)應(yīng)用于金融資本市場風(fēng)控領(lǐng)域的熱點

（一）人工智能AI技術(shù)服務(wù)信用風(fēng)險管理

金融資本市場的信用風(fēng)險的風(fēng)險核心是基于商事合約的對手方違約不履行合同，或者履行合同不能對合同當(dāng)事人造成的經(jīng)濟(jì)損失負(fù)責(zé)。用人工智能AI技術(shù)更替?zhèn)鹘y(tǒng)經(jīng)典的信用風(fēng)險線性邏輯概率模型為類人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層算法AI模型，對于金融資本市場的已知、未知信用風(fēng)險管理能夠監(jiān)控得更為精準(zhǔn)，預(yù)防得更為早期，降低信用損失風(fēng)險。

（二）人工智能AI技術(shù)服務(wù)交易風(fēng)險管理

金融資本市場的存在核心是交易，交易的存在是構(gòu)筑在多個不同模型的基礎(chǔ)上，傳統(tǒng)的交易模型從數(shù)據(jù)孤島模式到互聯(lián)互通的大數(shù)據(jù)應(yīng)用模式，雖然已經(jīng)打通數(shù)據(jù)的通道，但是對于交易模型是否符合臨時市場交易需求，是否符合永久交易市場需求，彼此數(shù)據(jù)節(jié)點之間的類交易模型是否能夠互聯(lián)互通，是否能夠容納足夠多的海量數(shù)據(jù)交易需求等依然不能夠解決。基于人工智能AI技術(shù)的人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險控制應(yīng)用背景下建立的交易模型，能夠使用人工智能AI技術(shù)的深度機(jī)器學(xué)習(xí)來監(jiān)控交易模型，驗證交易模型的準(zhǔn)確度和安全度，調(diào)整交易模型的與市場同步度，溝通不同數(shù)據(jù)交易節(jié)點的類數(shù)據(jù)交易模型的互聯(lián)互通，促進(jìn)交易模型的外部依據(jù)人工智能AI技術(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控、監(jiān)督、改造、聯(lián)通交易模型，維護(hù)金融資本市場交易安全。

（三）人工智能AI技術(shù)服務(wù)操作風(fēng)險管理

金融資本市場的操作離不開人，人為決策是金融資本市場風(fēng)險控制面臨的主要風(fēng)險之一，基于人為決策的操作風(fēng)險，由于沒有量化數(shù)據(jù)支持和操作模型，在過去到當(dāng)下的過程中，都是金融資本市場風(fēng)險控制的主要核心之一。

人工智能AI技術(shù)對于處理交易市場中出現(xiàn)的非典型數(shù)據(jù)，能夠依據(jù)AI深度機(jī)器學(xué)習(xí)的能力進(jìn)行層技術(shù)的迅速應(yīng)對和及時處置。對于交易中出現(xiàn)的非正常的交易行為，特殊的網(wǎng)絡(luò)不法的電話語音和消息對話等不法文字描述都會進(jìn)行應(yīng)對和處置；對于交易市場中出現(xiàn)的類洗錢行為和類欺詐行為，深度機(jī)器學(xué)習(xí)能夠從一系列的健康交易中類別分類標(biāo)簽為“擬不法”，提供數(shù)據(jù)量化結(jié)果，供給風(fēng)控部門進(jìn)行人工干預(yù)界定，從而能夠分析和檢測不端操作行為，提高系統(tǒng)的風(fēng)險管控能力，降低人為操作出現(xiàn)風(fēng)險的概率。

（四）人工智能AI技術(shù)服務(wù)金融欺詐管理

金融欺詐是古老的金融犯罪，在發(fā)展的金融資本市場，關(guān)涉金融欺詐的不法行為是不間斷的。傳統(tǒng)的監(jiān)管模型只能立足于過去產(chǎn)生的金融欺詐類型數(shù)據(jù)建模，不能夠遞延監(jiān)控持續(xù)變種的新金融欺詐行為發(fā)展的實時性。通過人工智能AI技術(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度機(jī)器學(xué)習(xí)，能夠從數(shù)據(jù)的不正常運行流向、操作的異常顯示、交易的偶發(fā)不端現(xiàn)象來歸類交易觸發(fā)異常，進(jìn)而提供給節(jié)點的風(fēng)險管控部門和監(jiān)管部門提供實時數(shù)據(jù)分析?；谌斯ぶ悄蹵I技術(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實施后，能夠減少人為錯誤，能夠處理非結(jié)構(gòu)化的相關(guān)內(nèi)容或者負(fù)面新聞之間的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性，能夠?qū)崟r評估客戶風(fēng)險和系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險，能夠監(jiān)控交易行為的合法性并比較交易行為的正常性和異常性。同時，對于金融資本市場業(yè)內(nèi)員工參與的交易進(jìn)行實時分析和監(jiān)控，針對金融資本市場出現(xiàn)的可交易行為進(jìn)行歸類，并根據(jù)風(fēng)險等級生成系統(tǒng)警報，根據(jù)優(yōu)先級向節(jié)點的風(fēng)險管控部門和監(jiān)管部門發(fā)送風(fēng)險管控預(yù)警。

（五）人工智能AI技術(shù)服務(wù)模型風(fēng)險管理

金融資本市場傳統(tǒng)應(yīng)用的模型有數(shù)據(jù)回測、模型驗證和壓力測試。應(yīng)用基于人工智能AI技術(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度機(jī)器學(xué)習(xí)支持下的模型風(fēng)險管理，能夠通過應(yīng)用深度機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，使用無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法的幫助系統(tǒng)的模型進(jìn)行數(shù)據(jù)驗證，能夠檢測系統(tǒng)中的壓力測試模型生成是否正常；通過AI深度機(jī)器學(xué)習(xí)，針對壓力測試中出現(xiàn)的默認(rèn)損失和默認(rèn)模型概率風(fēng)險，能夠優(yōu)化系統(tǒng)應(yīng)用模擬場景中的數(shù)據(jù)分析，能夠記錄所有與變量相關(guān)的任何偏差，無障礙篩查所有相關(guān)數(shù)據(jù)，剔除異端數(shù)據(jù)、保存有用數(shù)據(jù)，能夠自動計算并設(shè)立更具應(yīng)用透明度和實時抗風(fēng)險能力的相對有效模型。

（六）人工智能AI技術(shù)服務(wù)節(jié)點風(fēng)險管控

金融資本市場是一個縱橫交錯的全維度交易市場，同一機(jī)構(gòu)上下級之間的縱向條線交易數(shù)據(jù)管理，也有不同節(jié)點的風(fēng)險管控。應(yīng)用基于人工智能AI技術(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度機(jī)器學(xué)習(xí)支持下的節(jié)點風(fēng)險控制管理，能夠優(yōu)化傳統(tǒng)數(shù)據(jù)模型的后知后覺的異端數(shù)據(jù)感知和預(yù)警，將對于不端異常交易行為數(shù)據(jù)和不法交易行為，及時有效地提供給節(jié)點風(fēng)險管控部門，及時做出風(fēng)險應(yīng)對。

（七）人工智能AI技術(shù)服務(wù)監(jiān)管管控

基于人工智能AI技術(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度機(jī)器學(xué)習(xí)支持下的全資本市場風(fēng)險控制管理，頂層的風(fēng)險控制管理權(quán)限來自國家監(jiān)管層。監(jiān)管層應(yīng)用AI深度機(jī)器學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層技術(shù)支持下的風(fēng)險管控體系，能夠隨時處理整個金融資本市場的海量數(shù)據(jù)，能夠監(jiān)控到每一個交易行為并分析交易行為的合法性和不法性，能夠后臺自動監(jiān)控交易者是否有內(nèi)外勾結(jié)等不法行為，能夠自動歸類是否有新類型的交易數(shù)據(jù)和交易行為，進(jìn)而產(chǎn)生相關(guān)的交易數(shù)據(jù)分析結(jié)果和總結(jié)分析數(shù)據(jù)結(jié)果，基于此數(shù)據(jù)結(jié)果能夠提供給頂層監(jiān)管層應(yīng)對金融資本市場已存或者潛存的金融風(fēng)險，維護(hù)金融資本市場的交易安全。

四、人工智能技術(shù)服務(wù)金融資本市場風(fēng)控面臨的挑戰(zhàn)

基于人工智能AI技術(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度機(jī)器學(xué)習(xí)全域服務(wù)金融資本市場的風(fēng)險控制，需要面臨如下三個技術(shù)挑戰(zhàn)：數(shù)據(jù)的可用性、可選模型的透明性、傳統(tǒng)數(shù)據(jù)和非傳統(tǒng)數(shù)據(jù)的差異選擇性。

數(shù)據(jù)的可用性體現(xiàn)在基于AI技術(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析的交易數(shù)據(jù)是否為可用數(shù)據(jù)，對于存在不同數(shù)據(jù)孤島的數(shù)據(jù)通過什么方式讀取及讀取的數(shù)據(jù)是否保持了原有的數(shù)據(jù)特性，重要關(guān)鍵節(jié)點的數(shù)據(jù)標(biāo)識是否為可讀數(shù)據(jù)或者系統(tǒng)可用數(shù)據(jù)，這些關(guān)涉數(shù)據(jù)真?zhèn)蔚膯栴}，都將會呈現(xiàn)給系統(tǒng)。怎么分析數(shù)據(jù)的真?zhèn)危鯓舆x用正確的數(shù)據(jù)和怎么處理孤島數(shù)據(jù)及鑒定數(shù)據(jù)是否可用性，是AI深度機(jī)器學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險控制的技術(shù)核心和技術(shù)難點之一。

可選模型的透明性是對于特定情況下，雖然基于人工智能AI技術(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度機(jī)器學(xué)習(xí)針對相應(yīng)的數(shù)據(jù)風(fēng)險提供了分析結(jié)果和參考模型，可是一味地根據(jù)此結(jié)果進(jìn)行風(fēng)險管控和應(yīng)對是否完全應(yīng)對了真實場景下的風(fēng)險？是否合規(guī)合法？基于AI技術(shù)下的風(fēng)險管控模型的設(shè)立或者深度機(jī)器學(xué)習(xí)后的自我升級版的風(fēng)險管控模型是否依法合規(guī)？通過什么樣的后臺技術(shù)手段對于風(fēng)險管控模型能夠進(jìn)一步地進(jìn)行系統(tǒng)第三方剖析模型的真?zhèn)魏托в茫彩茿I深度機(jī)器學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險控制面臨的一個技術(shù)難點。

傳統(tǒng)數(shù)據(jù)是完全來自金融資本市場的數(shù)據(jù)，非傳統(tǒng)數(shù)據(jù)是來源于非金融資本市場的相關(guān)數(shù)據(jù)。發(fā)展的金融資本市場的風(fēng)險管控系統(tǒng)，應(yīng)該全維度分析交易人不僅僅是在金融資本市場的交易行為，還要借助于非金融資本市場的交易行為共同比對，從而找出類型化的不法行為和不端交易，提供給監(jiān)管層管控。由此帶來了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)和非傳統(tǒng)數(shù)據(jù)的融合方式是否能夠準(zhǔn)確還原數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)性？非傳統(tǒng)數(shù)據(jù)的來源是否真實有效？比對中，海量的無用數(shù)據(jù)怎么有效剔除？這也是AI深度機(jī)器學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險控制應(yīng)用下面臨的問題。

人工智能技術(shù)應(yīng)用，智能的前提是人工，AI技術(shù)應(yīng)用下的機(jī)器深度學(xué)習(xí)算法的識別僅僅是識別模式的相關(guān)性，這種算法的學(xué)習(xí)和識別效率完全超過了人腦，但是，也有很多的工作只能是人工處理的，AI技術(shù)應(yīng)用深度機(jī)器學(xué)習(xí)也不是萬能的，是不可能完全替代人腦的。

五、人工智能技術(shù)促進(jìn)金融資本市場風(fēng)控技術(shù)升級的意義

基于人工智能AI技術(shù)應(yīng)用下機(jī)器深度學(xué)習(xí)支持的風(fēng)險管理控制體系，在金融資本市場的應(yīng)用是沒有任何技術(shù)障礙的。人工智能AI技術(shù)為背景的風(fēng)險控制系統(tǒng)，能夠自動干預(yù)系統(tǒng)中相關(guān)風(fēng)險、可以防止不必要產(chǎn)生的風(fēng)險和立即危險產(chǎn)生的系統(tǒng)風(fēng)險，并根據(jù)系統(tǒng)自我深度機(jī)器學(xué)習(xí)的結(jié)果，對更廣泛風(fēng)險環(huán)境的估計動態(tài)調(diào)整，幫助系統(tǒng)風(fēng)險管控能力自我提高。

人工智能AI技術(shù)為背景的金融資本市場風(fēng)險控制體系的研究和應(yīng)用，任重而道遠(yuǎn)。技術(shù)發(fā)展無止境，市場變化發(fā)展無止境，人工智能技術(shù)體系下風(fēng)控領(lǐng)域的研究，將會伴隨著金融資本市場的發(fā)展而不斷智能化和智慧化。