AI科技金融的实践.pptx

《AI科技金融实践中的关键技术与挑战》 AI科技金融，是现代金融领域的重要创新，它通过人工智能技术的应用，改变了传统金融的服务方式和风险管理策略。在这一实践中，机器学习、数据场景需求驱动、商业变现技术是关键的三要素，而面对的新金融业务风控挑战则包括数据量大、高价值数据少、风险高以及数据使用困难等问题。 AI技术在解决风控挑战上的应用主要体现在几个方面。由于数据量巨大，人工审批成本高昂，AI的自动化审批能力显得尤为重要。同时，由于大量的客户没有央行的征信数据，因此需要通过半监督学习来解决“冷启动”问题，即在缺乏足够标注数据的情况下训练模型。LIME模型解释器则用于理解复杂集成模型的决策逻辑，帮助提高模型的透明度和可解释性。深度学习在特征提取方面发挥了重要作用，尤其在处理非结构化数据如社交网络分析（SNA）中，通过分析节点间的关系，能有效识别欺诈团伙，实现个体风险到网络全局风险的识别。 特征工程是AI风控模型构建的关键步骤。传统的信用评估模型往往依赖人工设计的特征和逻辑规则，而现代的机器学习系统则可以自动从大数据中提取特征，如通过深度学习技术（如RNN和CNN）从文本、图像和行为记录中提取深层次的信息。此外，迁移学习也大大提升了特征提取的效率和效果，尤其是在处理如消费记录、通话记录等大规模数据时。 再者，数据融合和打通是提升模型准确性的手段。将互联网大数据、金融客户信息、交易数据以及第三方数据进行整合，构建全面的用户画像，有助于更准确地评估风险。例如，通过App使用数据、设备信息、消费行为等多维度数据，可以构建基于关系网络的反欺诈模型，实现对欺诈行为的实时预警和识别。 应对“冷启动”问题，主动式学习和半监督学习成为解决方案。通过专家提供的样本标记和线上迭代学习，模型可以快速吸收专家经验和反馈，从而在数据稀疏、低饱和的情况下仍能保持较好的性能。 AI科技金融的实践是一场数据、技术与业务模式的深度融合，通过不断的技术创新和模型优化，实现了金融风控的智能化和高效化。然而，这也带来了数据隐私保护、模型解释性和监管适应性等新的挑战，需要我们在推进技术创新的同时，兼顾法律合规和社会责任。