人工智能＋风控，信贷行业风控新选择

714高炮、P2P行业再经历过频繁暴雷后，现在面临的主要问题该怎样通过人工智能风控转型成功。

这两年人工智能风控逐渐成为大家关注的对象，相较于大数据风控，人工智能风控在大数据风控的基础上，简化风控过程，提高效率。

人工智能多以数据为基础，关注的是用户的弱特征，比如用户在互联网上各个平台的行为特征、消费习惯等。

同时通过深度学习和数据挖掘，实现不停的自我更新、自我调整和自我迭代，以期从更多维度的大数据中把握规律，分析和发现潜在风险。

人工智能作为过去互联网搜索、推荐处理上百万维数据的最重要手段，在处理新金融业务万维数据方面，正形成有效的降维颠覆。

面对数据繁杂的问题，基于深度学习的特征生成框架已被成熟运用于大型风控场景中，通过深度学习神经网络可成熟实现对时序、文本、图像等稀疏属性数据的特征逐层提取。

机器生成特征正显现出对模型效果超出想象的提升，深度学习对于挖掘深层时序关系，文本内容深层含义等都超越了人工定义的深度。

人工智能风控的核心是为了将互联网级别的机器学习技术“降维”应用到金融领域，解决新金融场景上数据的独特性。

作为用户最为关心的反欺诈问题，人工智能可以对以上数据进行深入的数据挖掘和和学习，正确区分用户“好坏”，进行正确的风险预测。

也能动态监控到没有欺诈意图但实际还款能力和还款意愿出现波动的客户，即使出现违约和失联情况，大数据还能重新挖掘到借款人的关联信息，降低不良率。

还能基于自身的主动学习能力，实现风控模型的自我更新、自我调整和自我迭代，以便对更海量、更多维度的数据进行深度分析和处理。

相对于大数据风控，人工智能风控更强调人工智能算法的优化和升级，特别是基于自我学习能力进行的迭代升级。

目前，越来越多的金融机构开始综合利用大数据和人工智能技术进行风险控制，且效果正在日益凸显。

虽然现在人工智能风控还不能完全代替人工审核，但是人工智能正在颠覆传统金融的风控模式，为金融行业带来更广阔的发展空间。