摘要：近年来，随着云计算、大数据、5G、物联网等新技术的发展和普及，不仅带来了技术进步的美，而且促进了各种衍生威胁的扩散，给企业及时防御和快速应对带来了巨大的影响和挑战。另一方面，在大数据、人工智能、可视化等主流技术的推动下，网络安全威胁的检测和应对也朝着智能道路发展。并在此基础上，以“大数据+AI”为参考，讨论了整个智能风险控制体系的构建。 关键词：“大数据+AI”；全程智能风控；体系
我是中国dota的希望2引言
金瓶梅女主角伴随着人工智能学习、自然语言处理、知识图谱等技术的不断发展，算法、数据和硬件处理能力的不断提高，财务风险控制逐渐进入了智能化阶段。国内外先进技术的系统设计不仅具有模块化、参数化和标准化的特点，而且具有标准化、进一步发展、前瞻性、安全性、高效率、实用性、可靠性、灵活性和可扩展性等优点。流式计算技术、机器学习、田径分析、自然语言处理、生物测定技术等与高层智能风控决策系统的集成，可以提高现有决策机的计算能力，提高处理效率。
1大数据与人工智能的关系
人工智能与大数据之间的主要区别之一是，大数据在使用前必须进行清理、结构化和集成，这包括输入原始数据，而人工智能则是输出。这使两者有了根本的区别。它们的用法也不同。大数据主要用于发现。它可以学习电影或电视节目，具体取决于人们看到什么，并向观众推荐。因为考虑到顾客的习惯和喜欢的东西，所以得出顾客可能也会有同样的感觉。人工智能和大数据虽然不同，但可以很好地协同工作。因为人工智能需要数据来构建智能，特别是机器学习。例如，机器学习图像识别应用程序可以显示成千上万的飞机图像来了解飞机的组成，以便将来能够识别它们。KI应用程序拥有的数据越多，结果就越精确。过去，由于人工智能处理器速度慢、数据量少，效果不好。没有像今天这样先进的传感器，当时互联网还没有普及，所以很难提供实时数据。人类目前需要的一切，包括高速处理器、输入设备、网络和大型数据集，如果没有大数据，就不会有人工智能。
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2“大数据+AI”智能风控的主要内涵
金融的特点是资本流通和风险控制。资金流与信息流相对应。银行的周转资本实际上是管理信息的。通过分析和监控客户信息流动，我们可以控制资本风险。银行可以从各种渠道
获取全面的客户数据，全面分析和展示客户的特点和行为，以便更深入地了解、发现、分析和评估客户，围绕“大数据+AI”风险控制平台建立可信、合理和科学的风险评估模型和风险控制模型，建立全过程风险控制措施，实现企业和客户整体，以及反欺诈、信贷、信贷监控和贷款后管理。同时，风险管理的重点是风险管理与业务发展之间的平衡。他的重要思想不是限制发展，而是更好地促进企业发展。通过引进先进的金融技术，我们应该加大风险管理模式的创新力度，在稳定运行的基础上更有力地支持银行业务的快速发展。
3基于“大数据+AI”的智能风控平台
3.1智能辅助评标系统评估
技术方面，图像识别技术、自然语言处理技术发展较为成熟，可对供应商提交的招标文件进行识别，实现从投标文件中提取关键数据；人工智能技术的发展目前在模拟人类决策应用上成效显著，从技术上层面上具备条件。数据层面，基础数据库系统已经运行多年，存储了大量招标历史数据，足以支撑人工智能模型的训练要求。实施层面，目前在公司内部已经使用了一些辅助评标工具，这些评标工具都仅仅是在某一个维度上提供评标依据，缺乏综合性，最终的评分结果依然依靠评标专家的经验。所以在实施层面上有以下几点困难：
（1）评标的所有数据要素需要进行归集和分析，确保从尽可能多的角度做分析输出，保证结果评分的精细度。（2）用于训练机器学习（模拟专家思维）的招标数据需要进行处理，需要对评标结果数据和评标专家的历史数据进行匹配关联，因为专家数据（经验、年龄、知识层次）是一个变化的过程，要分离、标注和当时投标结果相对应的数据，工作量较大、工作难度较高。（3）模拟人工思维的逻辑模型和算法模型尚未成熟，属于目前的前沿技术，需较高技术水平的专家参与，且研究时间较长。（4）将非结构化数据转换为结构化数据，在编制招标文件时如何进行结构化处理、如何规范投标人的响应文件，会对非结构化数据转换的精确度有着很大的影响。
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3.2数据清洗
姚国志数据清洗按以下步骤进行：第一，使用网络爬虫获取的１０６５６条招聘信息中，有小部分为同一企业在不同时间点发布的对同一岗位的招聘信息，因此需要去掉这部分重复信息。第二，一些企业在互联网上发布招聘信息并不规范，例如招聘岗位名称中填写“博士”一词。这类招聘岗位名称属于无效值，不能作为岗位名称进行分析，需要视为无效数据予以剔除。如果某个岗位的招聘岗位名称中的技能词与ＡＩ岗位无关，那么这条招聘信息 也属于无效数据而予以剔除。第三，鉴于中文的书写方式与英文不同，词汇之间缺少明显间隔，需要对中文文本采取“ｊｉｅｂａ中文分词”处理，使计算机能准确地识别中英文词汇，分词之后需要对去除分词结果中的停用词和无效词（如“和”“或”“与”等），以消除停用词和无效词对数据分析的不利影响。然后，利用这些词构建岗位名称词典。
3.3建立智能金融风控流程
坚持风险识别、评估、监控和控制的风险管理流程，将人工智能等技术充分融入风险控制流程，并提供涵盖整个业务流程的风险控制服务，涵盖贷款发放前后和发放期间。根据不同银行客户体需求和风险管理需求，通过分类建立风险管理指标体系、评价模型和管理流程。根据不同客户体特征，选择了合适的智能风险评估模型，对客户风险进行准确科学的评估、分析和预测。在借贷前、借贷后的整个过程中支持风险管理，实现各类客户、所有资产和所有客户生命周期的风险管理。同时重视批款货币问题的解决，降低信贷管理成本，提高信贷管理过程的自动化率，促进贷款前审批、预警和贷款后收款全过程的自动化，支持整个监测、分析、评价和预警收集过程。
3.4数据来源bsr
选择智联招聘作为数据来源。相比其他招聘网站，智联招聘的招聘岗位页面ＨＴＭＬ结构的标准化程度高，数据可获取性较好，Ｗｅｂ抓取可行性更高。在２０１９年３月－２０１９年５月期间，采用ＷｅｂＣｏｌｌｅｃｔｏｒ爬虫框架对智联招聘网站在２０１８年全年的招聘岗位标题、岗位描述或岗位要求中包含关键词“ＡＩ”的岗位信息进行抓取，最终获得１０６５６条与ＡＩ相关的招聘信息。获取的招聘信息包括招聘信息ＩＤ、公司名称、招聘岗位名称、岗位要求、薪酬、工作地点、工作年限要求、学历要求、信息公布时间等内容。
结束语
风险控制体系的构建不仅要满足监管要求，而且要体现集中的风险管理思想。从整个银行的角度构建全过程风险防范体系是必要的。欺诈检测是动态模式检测，不是静态问题和二进制问题。以专家经验和线性思维为特征的传统风险控制模式逐渐失灵。智能风控平台利用流媒体计算、大数据、人工智能等技术将海量数据连接到线路上，使零散的人物能够相互连接、影响、操作和变换，导出不同维度的数据指标，最后指导员工探索隐藏在数字后面的事物的本质和价值。
