近期的P2P平臺(tái)頻頻爆雷事件，讓人們認(rèn)識(shí)到：互金平臺(tái)的長(zhǎng)遠(yuǎn)健康發(fā)展一方面要做好合規(guī)，另一方面更要做好風(fēng)控。

我們知道，從事個(gè)人消費(fèi)貸款的互金平臺(tái)的主要客群是個(gè)人，一般需要依據(jù)借款人的個(gè)人信息、征信記錄、個(gè)人消費(fèi)習(xí)慣等數(shù)據(jù)，建立用戶畫像和風(fēng)控模型，輔助信貸審批。

從事企業(yè)融資的互金平臺(tái)則需要做好企業(yè)的盡職調(diào)查、財(cái)務(wù)狀況分析、市場(chǎng)調(diào)研、擔(dān)保抵押調(diào)查、投資關(guān)系、法務(wù)分析等各方面的調(diào)查與研究。

然而，互聯(lián)網(wǎng)金融的業(yè)務(wù)領(lǐng)域紛繁復(fù)雜，不同領(lǐng)域的風(fēng)控策略和流程差異巨大。

伴隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，海量的數(shù)據(jù)也不斷涌現(xiàn)，人工智能技術(shù)愈發(fā)展現(xiàn)出它的價(jià)值。

本文將從企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控角度來簡(jiǎn)單說說金融AI技術(shù)有哪些具體應(yīng)用。

金融AI可以做什么？人工智能是人的“聽、說、讀、寫”幾項(xiàng)技能在機(jī)器上的衍生，涉及到信息的獲取、接入、表示、處理、輸出等技術(shù)，主要有語(yǔ)音識(shí)別與合成、圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理等。

如今的金融行業(yè)已經(jīng)不缺少可供人工智能進(jìn)行模型訓(xùn)練的數(shù)據(jù)，各類機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)、交易數(shù)據(jù)、用戶數(shù)據(jù)、社交網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)達(dá)到一個(gè)相對(duì)完備的量級(jí)，將金融知識(shí)庫(kù)進(jìn)行語(yǔ)義轉(zhuǎn)換，制定相應(yīng)的計(jì)算規(guī)則和學(xué)習(xí)策略，即可作為人工智能算法的輸入和參數(shù)。

金融AI是基于金融大數(shù)據(jù)，借助數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)做出預(yù)測(cè)性的決策過程。

近年來，金融AI在金融智能客服、金融風(fēng)控、智能投顧等領(lǐng)域得到了很好的應(yīng)用。

隨著技術(shù)發(fā)展和消費(fèi)升級(jí)帶動(dòng)的金融場(chǎng)景不斷豐富，金融AI可以有效地幫助金融機(jī)構(gòu)應(yīng)對(duì)三大需求痛點(diǎn)：一是降低成本，二是提高服務(wù)效率，三是提升用戶體驗(yàn)。

在未來技術(shù)不斷創(chuàng)新變革的趨勢(shì)下，金融市場(chǎng)也越趨復(fù)雜化，純?nèi)斯さ娘L(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控已經(jīng)力不從心，人工智能可以很輕松地進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘、風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警等工作。

比起傳統(tǒng)風(fēng)控手段，人工智能具備以下技術(shù)優(yōu)勢(shì)：1、提升數(shù)據(jù)處理效率。

金融AI通過大數(shù)據(jù)挖掘、構(gòu)建人工智能學(xué)習(xí)算法等手段，可以更好的對(duì)金融風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)測(cè)和感知，提高數(shù)據(jù)采集、處理的效率，對(duì)風(fēng)險(xiǎn)交易和違規(guī)行為做到有效監(jiān)控，提升金融風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別能力。

2、降低信息不對(duì)稱帶來的負(fù)面影響。

一方面大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)給金融機(jī)構(gòu)帶來了技術(shù)創(chuàng)新，另一個(gè)方面這些新技術(shù)的應(yīng)用無形中增加了技術(shù)壁壘，給無法獲得這些技術(shù)底層信息的風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)管機(jī)構(gòu)帶來了難度。

由于信息不對(duì)稱，風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控將變得滯后而無力。

因此，為消減這樣的信息不對(duì)稱，金融大數(shù)據(jù)結(jié)合人工智能技術(shù)的應(yīng)用就顯得非常有必要。

3、智能風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警。

應(yīng)用人工智能技術(shù)，可以有效地對(duì)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行實(shí)時(shí)跟蹤預(yù)警，可以從資產(chǎn)狀況、現(xiàn)金流向、投資關(guān)系、股東變化等諸多維度，進(jìn)行實(shí)時(shí)信息匯總、分析、建模，形成企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)級(jí)體系對(duì)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)警。

金融AI如何賦能企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控？風(fēng)險(xiǎn)控制一直是金融領(lǐng)域的核心，利用金融AI技術(shù)建立企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警平臺(tái)，提供智能輔助決策信息，可以將信貸審批人員從企業(yè)盡調(diào)、數(shù)據(jù)分析等繁瑣的事情中解脫出來，幫助他們提高授信審批效率和質(zhì)量。

具體來說，智能化的企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控過程主要涉及自然語(yǔ)言處理技術(shù)。

自然語(yǔ)言處理是人工智能應(yīng)用的一個(gè)重要方向，是一門集語(yǔ)言學(xué)、數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)和認(rèn)知科學(xué)等于一體的綜合性交叉學(xué)科。

在金融領(lǐng)域，大部分存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)都與自然語(yǔ)言有關(guān)，比如研究報(bào)告、財(cái)務(wù)報(bào)表、企業(yè)公告、法律文書等，對(duì)這些海量的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，需要用到信息檢索、文本分類、語(yǔ)義分析、實(shí)體分析等關(guān)鍵技術(shù)。

下面，結(jié)合企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控的具體環(huán)節(jié)，來看一看金融AI是如何賦能的？（1）企業(yè)背景調(diào)查對(duì)企業(yè)的背景調(diào)查，無論是從信貸審批機(jī)構(gòu)的角度，還是從個(gè)人投資者的角度，企業(yè)背景信息對(duì)于授信和投資決策都至關(guān)重要。

在日趨復(fù)雜的金融市場(chǎng)環(huán)境下，僅憑官方監(jiān)管平臺(tái)網(wǎng)站上披露的公開信息，無法還原一個(gè)企業(yè)的真實(shí)情況，對(duì)企業(yè)背景調(diào)查往往需要從廣度上和深度上挖掘更多的信息。

利用網(wǎng)絡(luò)爬蟲工具，結(jié)合文本處理技術(shù)，可以將與企業(yè)相關(guān)的隱藏信息、輿情信息從互聯(lián)網(wǎng)海量的數(shù)據(jù)中提取出來，作為背景調(diào)查的一個(gè)數(shù)據(jù)維度，為進(jìn)一步企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)分析提供依據(jù)。

（2）企業(yè)圖譜分析通過對(duì)企業(yè)的基本信息、經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)、財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)、輿情公告等進(jìn)行分析，通過語(yǔ)義分析、關(guān)系抽取、圖數(shù)據(jù)庫(kù)等技術(shù)，從企業(yè)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)以及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中生成企業(yè)知識(shí)圖譜，包括企業(yè)、法人、股東等實(shí)體，股東關(guān)系、投資關(guān)系、債權(quán)債務(wù)關(guān)系、法律訴訟關(guān)系、疑似控制關(guān)系等等關(guān)聯(lián)信息，得到企業(yè)關(guān)聯(lián)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)。

借助可視化技術(shù)，可以對(duì)企業(yè)的關(guān)系脈絡(luò)一目了然。

（3）企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警關(guān)系到企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)的維度很多，有些維度的數(shù)據(jù)可以輕松獲取，比如管理層的變化、現(xiàn)金流狀況等，有些維度的數(shù)據(jù)則需要深層挖掘推理才能獲取得到，比如實(shí)際控制人背后的經(jīng)濟(jì)政治背景變化、私人擔(dān)保關(guān)系等。

通過對(duì)企業(yè)多維度信息進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)建模，設(shè)定預(yù)警策略和規(guī)則，對(duì)企業(yè)近一個(gè)月或三個(gè)月的風(fēng)險(xiǎn)信號(hào)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，預(yù)測(cè)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)走勢(shì)、風(fēng)險(xiǎn)概率等，可以有效的為投資決策提供輔助信息。

最后，需要指出的是，企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)的監(jiān)控涉及因素眾多，加上金融市場(chǎng)訊息萬變，很難通過人工的手段去實(shí)時(shí)進(jìn)行企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控，通過大數(shù)據(jù)和人工智能的技術(shù)，來實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)智能化的企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控不僅可以降低人力成本，也是目前諸多金融科技公司大力發(fā)展的方向之一。

目前，企查查、啟信寶、天眼查等多家企業(yè)信息查詢平臺(tái)，基于數(shù)據(jù)和技術(shù)的優(yōu)勢(shì)，能夠提供企業(yè)比較全面的信息以及企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控、信用報(bào)告等服務(wù)，國(guó)內(nèi)多家人工智能巨頭公司及金融機(jī)構(gòu)也都在布局企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警監(jiān)控體系，例如，蘇寧金融就在利用生態(tài)內(nèi)的自有數(shù)據(jù)以及爬取的公開數(shù)據(jù)等，將數(shù)據(jù)中潛藏的企業(yè)信用價(jià)值挖掘出來，建立企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控平臺(tái)。

可以說，金融數(shù)據(jù)就是一座金礦，金融AI將從這個(gè)金礦中淘出更多的價(jià)值。