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人工智能监管科技助力产业健康平稳发展

发布：烟台培训
来源：互联网
时间：2018-01-17 16:28

    随着大数据、云计算和人工智能等技术推动金融科技的高速发展，监管机构和金融机构面临着新的需求与挑战：一方面，金融机构要探索如何采用新技术提高合规的有效性；另一方面，监管机构既要有效甄别以创新之名逃避监管的机构，又要减轻对“通过金融科技创新的金融机构”的监管负担。
    人工智能是监管科技应用技术的重要核心，运用人工智能进行金融监管可以解决由于缺乏必要的激励约束机制而导致的监管不力问题，使得监管具有更高水平的全局优化计算能力。而在应对系统性金融风险方面，人工智能拥有着独特优势。因果树深耕于人工智能与大数据领域，已为央行科技司提供了人工智能监管科技的研究支持。
    监管科技主要包括了企业行为数据监控、人企关联关系图谱、金融舆情监测、监管合规系统、金融机构内部行为监控及适当性分析六部分。下面重点介绍前两项：
    1.企业行为数据监控
    金融科技、互联网金融的核心竞争力在于其技术创新能力，其主要风险在于能否持续保证其数据优势和技术优势，金融科技和互联网金融业务的发展对监管模式提出了新的要求，即以行为作为监管导向和监管的内容。
    因果树运用了人工智能、机器学习、深度学习、语义分析等技术手段，通过数据抓取、清洗、数据建模、数据多规化合成以及交叉分析等构建企业多维画像，帮助用户快速识别企业，并辅助用户做经营及战略决策。

因果树与联通全国运营商进行数据合作，满足多维输出的数据需求问题，在精准度、时效性、全面性上具备极强的优势，并且在数据挖掘、清晰、建模等层面通过多年积累积累了成熟、丰富的经验。因果树所提供的服务既可以被应用于证券交易所对拟上市企业的审核评估过程中，也可以被应用于金融服务机构对企业和个人的征信过程中，以及母基金或投资机构的尽职调查过程中。

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    2.人企关联关系图谱
    金融机构、监管机构、第三方服务商开始尝试采用人工智能、大数据和复杂网络技术来建立人企关联关系图谱系统。当前在金融监管领域的应用主要包括：通过对关系账号进行逐级挖掘，找到隐藏在背后的洗钱账号，来帮助金融监管部门在反洗钱领域进行有效监控；将与借款人相关的所有数据源打通，构建包含多数据源的知识图谱，从而整合成为机器可以理解的结构化数据，通过构建已知欺诈要素（设备、账号、地域等）的关系图谱，按主题要素收集风险运营的结果反馈，建立客户风险特征信息库，进而优化风险模型和规则来帮助金融机构开展有效的反欺诈。
    因果树在语义分析、机器学习、关联图谱构建方面构建了技术壁垒，并且在人企关联关系图谱研究领域具备较为成熟的产品解决方案和经验积累。因果树人企关联关系图谱系统以电信运营商全国数据、机构投融资数据、工商数据、行业公开数据等为数据源，计算出企业与企业之间、个人与企业之间、个人与个人之间的投资、担保、实际控制人、高管、家族的复杂关联关系，以直观的、可视化的关系图谱形式展示出来，并提供关联族群的授信机构信息的加工整理以及查询结果下载等服务。

未来随着监管科技技术的日益成熟和普及，加之政府支持力度的不断加强，监管机构、金融机构与监管科技企业的合作将会更加紧密，对监管科技企业的需求将会更加旺盛。因果树以其在大数据和人工智能领域的技术实力，以及在企业行为数据监控、人企关联关系图谱、金融舆情监测领域的业务实力，在人工智能监管科技领域具有独特的优势，并期待以人工智能监管科技更好的助力产业健康平稳发展。

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