工商银行通过人工智能'风险画像'保障金融的安全

近日，工行在“金融安全管控”框架下开发并投产了“VIS”(违规风险智能识别系统)，努力克服传统风检监控模式下信息呈现碎片化、风险识别准确性不足、模型适应性不强、风险披露不够全面深入的局限，更有效地揭示和防范内部案件和重大业务风险。

据报道，系统通过对数据信息的整合和重构，逐步实现风险信息展示的“全景”，以“风险影响”(动能)和“风险变化趋势”(势能)的数据结构为主体，从交易异常、运营违规、资产变动、负债变动、处罚与惩罚、营销异常、反洗线等分析角度实现。，完整展示了人员的各种风险信息，初步构建了统一的人员。

同时，通过特征提取和相关性分析，逐步实现风险模型监控的“场景”。收集专项检查、客户投诉、业务运营等风险数据信息，分析提炼113类风险情景特征，构建“风险情景”特征库。

另外，通过机器学习和风险推演，人机协作是“智能”的。采用“机器学习”算法，引入智能调整模型权重机制、风险热点引导机制和风险调整机制，利用ITPR算法引导系统风险偏好，收集已确认的风险问题，形成“黑样本”特征库，构建“风险演绎实验室”，利用机器学习相关算法逆向学习风险数据结果，不断调整风险重要度参数，提高分析认知和风险预测能力。

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