近期的P2P平臺頻頻爆雷事件，讓人們認識到：互金平臺的長遠健康發展一方面要做好合規，另一方面更要做好風控。

　　我們知道，從事個人消費貸款的互金平臺的主要客群是個人，一般需要依據借款人的個人信息、征信記錄、個人消費習慣等數據，建立用戶畫像和風控模型，輔助信貸審批。從事企業融資的互金平臺則需要做好企業的盡職調查、財務狀況分析、市場調研、擔保抵押調查、投資關系、法務分析等各方面的調查與研究。

　　然而，互聯網金融的業務領域紛繁復雜，不同領域的風控策略和流程差異巨大。伴隨著互聯網的快速發展，海量的數據也不斷涌現，人工智能技術愈發展現出它的價值。本文將從企業風險監控角度來簡單說說金融AI技術有哪些具體應用?！　?/P>

　　金融AI可以做什么？

　　人工智能是人的“聽、說、讀、寫”幾項技能在機器上的衍生，涉及到信息的獲取、接入、表示、處理、輸出等技術，主要有語音識別與合成、圖像識別、自然語言處理等。

　　如今的金融行業已經不缺少可供人工智能進行模型訓練的數據，各類機構數據、交易數據、用戶數據、社交網絡已經達到一個相對完備的量級，將金融知識庫進行語義轉換，制定相應的計算規則和學習策略，即可作為人工智能算法的輸入和參數。

　　金融AI是基于金融大數據，借助數據處理、數據挖掘和機器學習等技術做出預測性的決策過程。近年來，金融AI在金融智能客服、金融風控、智能投顧等領域得到了很好的應用。隨著技術發展和消費升級帶動的金融場景不斷豐富，金融AI可以有效地幫助金融機構應對三大需求痛點：一是降低成本，二是提高服務效率，三是提升用戶體驗。

　　在未來技術不斷創新變革的趨勢下，金融市場也越趨復雜化，純人工的風險監控已經力不從心，人工智能可以很輕松地進行數據挖掘、風險監控、風險預警等工作。比起傳統風控手段，人工智能具備以下技術優勢：

　　1、提升數據處理效率。金融AI通過大數據挖掘、構建人工智能學習算法等手段，可以更好的對金融風險進行預測和感知，提高數據采集、處理的效率，對風險交易和違規行為做到有效監控，提升金融風險識別能力。

　　2、降低信息不對稱帶來的負面影響。一方面大數據和機器學習技術給金融機構帶來了技術創新，另一個方面這些新技術的應用無形中增加了技術壁壘，給無法獲得這些技術底層信息的風險監管機構帶來了難度。由于信息不對稱，風險監控將變得滯后而無力。因此，為消減這樣的信息不對稱，金融大數據結合人工智能技術的應用就顯得非常有必要。

　　3、智能風險預警。應用人工智能技術，可以有效地對企業風險進行實時跟蹤預警，可以從資產狀況、現金流向、投資關系、股東變化等諸多維度，進行實時信息匯總、分析、建模，形成企業風險評級體系對企業風險進行預警?！　?/P>

　　金融AI如何賦能企業風險監控？

　　風險控制一直是金融領域的核心，利用金融AI技術建立企業風險預警平臺，提供智能輔助決策信息，可以將信貸審批人員從企業盡調、數據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量。

　　具體來說，智能化的企業風險監控過程主要涉及自然語言處理技術。自然語言處理是人工智能應用的一個重要方向，是一門集語言學、數學、計算機科學和認知科學等于一體的綜合性交叉學科。在金融領域，大部分存儲的數據都與自然語言有關，比如研究報告、財務報表、企業公告、法律文書等，對這些海量的數據進行分析，需要用到信息檢索、文本分類、語義分析、實體分析等關鍵技術。

　　下面，結合企業風險監控的具體環節，來看一看金融AI是如何賦能的？

　?。?）企業背景調查

　　對企業的背景調查，無論是從信貸審批機構的角度，還是從個人投資者的角度，企業背景信息對于授信和投資決策都至關重要。在日趨復雜的金融市場環境下，僅憑官方監管平臺網站上披露的公開信息，無法還原一個企業的真實情況，對企業背景調查往往需要從廣度上和深度上挖掘更多的信息。利用網絡爬蟲工具，結合文本處理技術，可以將與企業相關的隱藏信息、輿情信息從互聯網海量的數據中提取出來，作為背景調查的一個數據維度，為進一步企業風險分析提供依據。

　?。?）企業圖譜分析

　　通過對企業的基本信息、經營數據、財務數據、輿情公告等進行分析，通過語義分析、關系抽取、圖數據庫等技術，從企業結構化數據、半結構化數據以及非結構化數據中生成企業知識圖譜，包括企業、法人、股東等實體，股東關系、投資關系、債權債務關系、法律訴訟關系、疑似控制關系等等關聯信息，得到企業關聯關系網絡。借助可視化技術，可以對企業的關系脈絡一目了然。

　?。?）企業風險預警

　　關系到企業風險的維度很多，有些維度的數據可以輕松獲取，比如管理層的變化、現金流狀況等，有些維度的數據則需要深層挖掘推理才能獲取得到，比如實際控制人背后的經濟政治背景變化、私人擔保關系等。通過對企業多維度信息進行風險建模，設定預警策略和規則，對企業近一個月或三個月的風險信號進行統計分析，預測企業風險走勢、風險概率等，可以有效的為投資決策提供輔助信息。

　　最后，需要指出的是，企業風險的監控涉及因素眾多，加上金融市場訊息萬變，很難通過人工的手段去實時進行企業風險監控，通過大數據和人工智能的技術，來實現實時智能化的企業風險監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展的方向之一。

　　目前，企查查、啟信寶、天眼查等多家企業信息查詢平臺，基于數據和技術的優勢，能夠提供企業比較全面的信息以及企業風險監控、信用報告等服務，國內多家人工智能巨頭公司及金融機構也都在布局企業風險預警監控體系，例如，蘇寧金融就在利用生態內的自有數據以及爬取的公開數據等，將數據中潛藏的企業信用價值挖掘出來，建立企業風險監控平臺?？梢哉f，金融數據就是一座金礦，金融AI將從這個金礦中淘出更多的價值。

責任編輯：韓希宇