人工智能在金融风险管理领域的应用及挑战

金融危机的发生会直接影响到一个国家的未来发展，在过去的几十年间，很多国家都曾经爆发过金融危机，甚至因为金融危机阻碍了继续前进的脚步。随着当前经济全球化的进一步深入，金融风险管理领域的相关问题也应当引起人们的重视，再加上金融市场本身就具有不稳定性，信息技术的进一步发展在给市场交易带来便利的同时，也带来了很大的安全隐患，这也表明了人工智能在金融风险管理领域的应用不可能是一蹴而就的，我们应当直面挑战。

一、人工智能在金融风险管理领域存在的风险

（一）程序紊乱

人工智能在金融风险管理领域应用的过程当中，如果出现程序紊乱问题会直接导致这种风险管理出现失控，甚至难以操作。而程序紊乱这一风险在一定程度上是不可避免的，它不仅仅受到一些外界因素的影响，还会由于人工智能内部技术不成熟等原因造成。随着当前信息技术的进一步发展，人们专业技术的深入，黑客篡改系统这一行为的产生也存在着很大的可能性，一旦人工智能程序被黑客修改就会对企业造成巨大的经济损失，而且也不利于金融市场的稳定。

（二）程序错误

人工智能程序出现错误不同于程序出现紊乱，程序错误是完全可以避免的一大风险，程序是由程序员所写的，而如何纠正程序错误完全是有迹可寻的，因此在人工智能应用与金融风险管理的过程当中，应当提高程序员的综合素质，避免程序出现错误的情况，一旦程序出现错误，那么通过人工智能所最终分析出来的数据有可能是错误的，而报告也会出差错，因此会直接影响到企业各项经营活动。

（三）信息安全隐患

人工智能的发展与当前互联网技术的运用有着十分密切的关系，在互联网进一步发展的背景之下，人工智能在进行信息采集的过程当中会使用的互联网的通讯技术。然而，当前互联网的环境存在着很大的安全漏洞，很多不法分子运用潜在的漏洞来对企业进行攻击。金融风险管理领域具有信息密集这一特性，因此在将人工智能应用于金融风险管理领域的过程当中势必会面临数据采集以及处理等一系列问题，而人工智能在更好更快地处理信息的同时也面临着很大的信息安全风险，甚至会面临公众的信息出现泄露等情况[1]。

二、人工智能在金融风险管理领域的应用

（一）神经网络模型在金融风险管理中的应用

神经网络模型在金融风险管理领域中的应用主要是对潜在的风险进行深层次的评估，通过神经网络技术能够建立相应的神经网络模型，这样能够建立预警系统，从而识别企业发展过程中存在的物流风险，进一步减少业务出现失败的概率。

（二）专家系统在金融风险管理中的应用

专家系统在金融风险管理领域应用的过程中具有良好的潜力，专家系统主要是根据潜在的语言，从而做出一系列决策，也包含着金融风险领域的知识库以及相关的操作系统，专家领域能够对企业进行信用评级，从而帮助企业在面对这些困难时提出较为专业安全的意见。

（三）支持向量机模型在金融风险管理中的应用

支持向量机模型在金融风险管理的过程当中得到了十分广泛的应用，它主要是在基于数据库的技术之上，对公司存在的违约风险进行及时的预测，通过对个人信用数据进行采集，并提出相关的风险评估，从而提升了企业在风险判断时的精度。通过向量机模型对各大企业进行信用评估，从而减少企业信用不平衡的问题，降低了企业存在的信用风险[2]。

三、人工智能在金融风险管理领域的应用对策

首先，程序员应当尽量完善有关人工智能的程序设定，通过避免一些低级的程序错误，从而在人为行为方面避免人工智能出现差错，而人工智能的程序应当在工作人员反复检验之后，再投入金融风险管理领域进行使用。在金融市场中，任何差错都有可能影响到企业的生存，因此在将人工智能应用于金融风险管理中应当制定更为详细的应用方案，在确保金融市场安全性的同时也要促进金融市场的稳定性。

其次，作为金融企业应当培养有关人工智能方面的人才，避免人才短缺给其发展带来的限制问题，而企业内部的工作人员应当通过培训，提升自身的综合素质，在面对风险时有较强的应变能力以及处理能力。通过加强对于人工智能信息的保护，确保企业内部的信息不被他人盗取。

最后，我们应当从全方位加强对于金融风险管理的监管工作，人工智能会由于各种因素出现一些意外，这就需要各部门的工作人员适时地对人工智能的相关应用进行监管，而国家也应当出台相关的法律法规，对一些不合理的人工智能技术进行改善。与此同时，也能够确保人工智能技术在金融风险管理领域中的正常运行[3]。人工智能在为企业采集信息的过程中，一定要遵循相关的市场规矩，不能够随随便便地对信息进行采集。除此之外，也应当保证采集到的信息具有相对安全性，并且能够承担一定的风险，通过规范人工智能信息采集的相关行为，从而制定行业规范。

结束语

综上所述，随着人工智能技术的进一步发展，也给金融风险管理领域带来颠覆性的变革，人工智能在提高金融风险管理领域数据处理速度的同时，也降低了人工的成本，最终达到提升金融风险管理控制的相关效能。然而，人工智能所带来信息安全隐患以及合法性等一系列的问题导致金融监管的成本较之前有所上升，因此在将人工智能应用于金融风险管理领域的同时也应当用相关的规章制度来对风险进行处置。

参考文献

[1]赵毅敏.人工智能在金融风险管理领域的合理运用[J].企业改革与管理,2018(11):8-9.

[2]王一鸣.按高质量发展要求  推动经济持续健康发展[J].冶金企业文化,2018(02):25-27.

[3]于孝建,彭永喻.人工智能在金融风险管理领域的应用及挑战[J].南方金融,2017(09):70-74.