文/陈光曦，杭州中建科技集团有限公司

1 引言

人工智能技术运用具有双面性，其积极作用是不容置疑的，但是实际应用中也面临着众多挑战，只有改善和控制这些问题，才能获得更好发展。

2 人工智能在金融风险管理应用中面临挑战

人工智能技术对金融风险领域影响深远，促进了管理方式变革，从原来的依靠人控制风险的方式，逐渐转变为依赖人工智能技术预测和评估风险，及时有效的监控，提高了风险管理效益，这些是人工智能技术为金融风险带来的积极作用。事物都具有两面性，人工智能技术自然不例外，金融风险管理领域运用这项新技术过程中，面临着新的挑战，如果不能优化和改善，必然会使得人工智能金融风险控制效果大打折扣。

2.1 程序错误

人工智能技术一个常见的缺陷就是程序错误，一旦金融风险分析中程序出现错误，结果自然就会与实际产生较大偏差，存在着不准确的风险，想要利用人工智能技术控制金融风险的诉求难以实现。人工智能风险控制建立在数据分析和处理基础上，程序错误必然造成干扰，从而增加金融风险管理难度，运用人工智能进行风险管理失去意义。

2.2 系统失控的风险

人工智能技术的科技含量高，失控的概率非常低，但是没有人敢保证其不会失控，所以说系统本身就存在着风险，在其他因素的诱导下会表现出来，预测和控制比较困难，所以金融风险管理应用人工智能，必须认识失控和了解失控风险，采取科学手段预防这种情况，虽然不能完全消除，但是可以把风险降到最低。

2.3 采集信息问题

金融风险管理运用人工智能是建立在数据搜集和处理前提下，这里就其牵扯到合法采集数据的问题，信息化时代网络中数据信息所，有些可以搜集和使用，有些数据则包含着隐私，只有政府部门和一些特定机构可以搜集，没有得到授权搜集到数据可能侵犯隐私，这就加大了金融风险管理信息采集风险。以前主要采用的是网络爬虫，随着信息搜集需求和范围越来越大，云技术被广泛运用到人工智能数据搜集中去，虽然扩大了数据搜集范围，不过也可能把一些隐私信息搜集出来，一旦被不法分子窃取，必然会造成一定的社会危害性。

2.4 信息安全得不到保障

人工智能技术运用离不开互联网，而网络本身存在安全漏洞，有些是自身漏洞，比如系统漏洞、硬件和软件问题等，另外还有黑客攻击以及病毒等，这些都会影响到人工智能在金融风险控制中应用，所以加强数据信息安全管理显得尤为关键。金融风险管理在利用人工智能技术中采取科学防范手段，规范人工智能风险评估过程，减少人为因素带来风险外，定期请专业机构进行系统评估和检查，升级系统，设置危险拦截软件。从实际情况来看，人工智能金融风险管理是自主决策的，假如在工作中出现了故障或者做出错误指令，人为控制不是一件容易事情，而且难以找到责任主体，这也成为了金融风险智能管理困惑之一。

3 人工智能在金融风险管理中运用研究

人工智能代表着科学技术发展成果，是智能技术和信息技术发展必然产物，其可代替一部分人的工作，风险管理是金融企业最为关心的，由于其极为复杂，具有隐蔽性，依靠人进行风险控制难度大，缺乏时效性，无法达到预期控制风险成效，而且风险管理成本高。人工智能技术运用到金融风险管理中去，深度挖掘和分析相关数据，快速找到风险因子，提前控制和预测风险，成效显著，整个过程主要依赖的是人工智能技术，风险管理成本下降，金融企业利润增加。

3.1 构建良好的应用环境

人工智能在金融管理领域中的运用，改变了风险管理模式，提高了金融风险管理成效，同时也给其带来了一些新的挑战，只有趋利避害，才能使得人工智能更好的控制金融风险。人工智能在金融风险管理中应用还处于初级摸索阶段，依据金融风险管理对智能技术实际需要，制定详细计划，召开研讨会，确保制定管理方案的科学性与可靠性，然后招聘专业人才进行金融风险智能管理，或者是为现有职员提供培训机会，提高其应用人工智能技术能力，将其和金融风险管理实际特征联系起来，做到两者有效融合，从而获得预期风险控制成果。上面分析可看出，人工智能在金融风险管理运用，既要有技术的支撑，又要有专业人才支持，构建良好的应用环境。人工智能金融风险管理系统开发中程序设置尤为关键，经过反复试验，减少程序错误的发生概率。

3.2 运用神经网络模型预测和评估风险

人工智能技术发展使得各行各业都出现了巨大转变，金融风险管理领域也不例外，风险管理一直是金融机构和企业管理核心内容，影响着金融机构的发展和经济效益，把人工智能技术引入到金融风险管理中去，既能实现风险有效分析和监控，提高金融风险识别和预测能力，最大程度控制风险，还能降低风险管理成本，协助金融企业实现收益最优化。金融风险管理首要任务是风险识别，事后风险管理具有明显弊端，造成的损失无法弥补，常常将金融企业拖入到更大风险旋涡之中，不利于金融行业健康发展。人工智能应用于金融风险管理，需要将风险管理提前，需要利用人工网络模型的特性和功能，提前预测和评估风险，相关信息传输到金融风险管理中心，工作人员掌握情况以后制定应急防范措施，从而有效的消除风险。人工智能在金融风险管理中主要应用数据信息，通过对用户网络信息以及金融活动信息提取，然后自主分析风险，或者是对金融企业投资行为进行风险分析，神经网络模式的优势在于，不仅能借助数据分析和预测风险，同时会对用户以及企业信用情况做出判定，金融企业在做出决策时有可靠依据，避免了错误出现，最大程度降低金融行为风险。除此之外，神经网络系统具有风险预警的功能，发现风险因子及时提醒，帮助其更好的规避风险。

3.3 专家系统协助下做出科学决策

专家系统在金融风险管理领域运用具有现实意义，而且未来发展前景广阔。专家系统实质上也是决策系统，利用金融专家的知识和经验，解决金融风险管理中复杂问题，确保推理的正确性，协助金融风险管理人员做出合理决策，减少金融业务风险发生，控制和管理风险的主要手段。开发设计专家系统过程中，建立数据库，不仅包含金融专业知识还有风险控制经验，将其全部纳入专家系统，有助于对金融领域企业进行资产和信用评估，在此基础上开展金融贷款就能做到心中有数，减少坏账和死账。

3.4 加强数据整合

人工智能时代数据体量大，而且更为复杂，提高了数据信息运用难度。人工智能技术在金融风险控制中有效使用，必须建立在数据整合的基础上，搜集海量数据以后，分析和整合信息，通过去噪和清洗等办法，处理无关紧要或者具有干扰性数据信息，然后把有价值信息分享到数据库，增强数据分析可靠性，为金融风险管理做好数据保障。金融行业和数据打交道，平时业务活动产生大量数据，了解客户需搜集众多经济活动数据，所以数据安全可靠尤为关键，直接决定着风险评估的质量，所以应重视数据搜集和处理，优化数据资源整合过程，利用互联网创新成果，比如云计算，提高数据处理能力，同时让其向着兼容模式发展，借助智能接口使得内部和外部数据兼容。

3.5 做好数据信息监控

人工智能在金融风险中应用需要做好加密技术，网络时代数据信息安全遭受挑战，人工智能想要管理金融风险，必须强化数据信息安全防控，运用防火墙和密钥技术等，限制数据信息访问，保证数据安全性和和准确性，避免被不良分子篡改或者删除。另外，我国政府部门加强对数据安全监管，完善这方面的法律，严厉打击私自售卖数据的行为，构建一个安全的数据信息环境，这现在还处于理想状态，法律不健全，导致部分人在利益驱动下，侵犯他人隐私。金融企业不具备人工智能系统和软件开发能力，所以在数据信息保护与加密上需要寻求和专业机构合作，系统内设置数据自动机密功能，提高数据信息安全性，人工智能金融风险管理提供基础保障，提高风险评估准确性和科学性。

4 结束语

综上所述，人工智能在金融风险管理领域运用具有重要价值，提高了风险预测和评估能力，有助于采取科学手段防控风险，同时降低了金融风险管理成本，提高风险管理效益和水平。目前，人工智能手段控制金融风险仍然面临一些挑战，只有不断优化和完善人工智能技术，建立完善的风险智能管理体系，才能解决问题。