从智交易学风控
智慧金融风控系统项目计划书
智慧金融风控系统项目计划书一、项目背景随着金融行业的快速发展和创新，金融风险也日益复杂和多样化。
为了保障金融机构的稳健运营，提高风险管理水平，智慧金融风控系统的建设变得至关重要。
传统的风控手段已经难以满足现代金融业务的需求，依靠大数据、人工智能等技术的智慧金融风控系统能够更准确、更及时地识别和防范风险，为金融机构提供更有力的支持。
二、项目目标本项目旨在开发一套先进、高效、准确的智慧金融风控系统，实现以下主要目标：1、提高风险识别的准确性和及时性，有效降低信用风险、市场风险和操作风险。
2、优化风险管理流程，提高工作效率，降低管理成本。
3、增强金融机构的合规性，满足监管要求。
4、为金融机构的业务决策提供可靠的风险评估依据，促进业务的健康发展。
三、项目需求分析1、数据采集与整合从多个数据源采集各类金融数据，包括客户信息、交易记录、市场数据等。
对采集到的数据进行清洗、转换和整合，确保数据的质量和一致性。
2、风险模型构建运用统计学和机器学习方法构建信用评估模型、市场风险预测模型和操作风险监测模型等。
定期对模型进行验证和优化，以适应市场变化和业务发展。
3、实时监控与预警对金融业务进行实时监控，及时发现潜在的风险事件。
当风险指标超过阈值时，系统能够自动发出预警信号，并通知相关人员。
4、决策支持为风险管理决策提供数据分析和报告，帮助决策者制定合理的风险策略。
四、项目技术方案1、技术架构采用微服务架构，将系统拆分为多个独立的服务模块，提高系统的可扩展性和灵活性。
基于云计算平台部署，实现资源的弹性分配和高效利用。
2、数据存储与处理选用关系型数据库存储结构化数据，如客户信息、交易记录等。
利用分布式文件系统和数据仓库存储非结构化和海量数据，如日志文件、市场数据等。
运用大数据处理框架进行数据的清洗、转换和分析。
3、风险模型算法采用逻辑回归、决策树、随机森林、神经网络等算法构建风险模型。
4、系统开发语言与工具选择 Java、Python 等主流编程语言进行开发。
构建线上反欺诈智慧风控体系_筑牢数字金融风险防线
特别关注52023.12《中国信用卡》☐ 中国工商银行网络金融部副总经理 徐晓群构建线上反欺诈智慧风控体系筑牢数字金融风险防线近年来，电信网络诈骗犯罪形势严峻复杂，电信网络诈骗活动日益猖獗。
工商银行作为国有大型银行深入践行金融工作政治性和人民性，统筹安全和发展，聚焦线上交易，积极应用大数据、人工智能、生物识别等新技术和支付限额管理等工具，构建线上反欺诈智慧风控体系，保护客户资金安全，以数字化转型助力网络金融业务反欺诈水平全面提升，为数字金融业务发展保驾护航。
特别关注S pecial Report6《中国信用卡》2023.12工商银行在全面风险管理框架下，结合多年风控实践经验，持续研究探索行业领先风控体系，积极应用风控先进技术，按照“主动防、智能控、全面管”的实施路径，构建线上交易反欺诈智慧风控体系，依托数字化手段推动风险防控从被动转向主动、从“人控”转向“智管”、从事后和局部防控转向全过程和全面防控，显著提升线上交易反欺诈质效。
1.强化源头管控，建立客户尽职调查和限额分级管理体系一是精准识别客户，遵循“了解你的客户”（KYC）的原则，通过尽职调查对客户的真实意愿、身份信息、合理支付需求等进行核实，应用尽职调查系统，实现尽职调查任务生成、推送、流转、审批的全链条闭环管理。
二是坚持电子银行注册“本人办、交本人、本人签”的要求，确保安全介质交付客户本人。
三是在同业内率先建立并全面推行个人客户维度电子银行支付限额分级管理体系，根据客户身份核实强度、合理支付需求及风险状况设置转账限额，并基于客户情况和交易情况动态调整限额；丰富限额调整手段，通过“远程办”“落地核”数字化业务办理方式为客户提供便捷、安全的调额服务，对易受骗客群实现落地审核。
建立推行企业电子银行支付限额分级管理体系，根据单位客户的客户类型和风险情况，开展差异化尽职调查和限额分级设置、分级审批，建立限额动态调整机制。
开发限额管理工具，灵活适应限额管理要求。
电网企业数智化风控管理体系构建与实施
一、实施背景（一）企业高质量发展的必然选择党的十八大以来，习近平总书记关于高质量发展作出非常重要的论述，强调指出“发展依然是当代中国的第一要务”“高质量发展，就是从‘有没有’转向‘好不好’”“新发展理念和高质量发展是内在统一的，高质量发展就是体现新发展理念的发展”等。
这一系列重要论述，为新时代国有企业改革发展提供了根本遵循。
2020年6月30日，中央深改委第十四次会议审议通过了我国深化国有企业改革的纲领性文件——《国企改革三年行动方案(2020—2022年)》。
按照行动方案相关要求，2020年10月29日，国务院国资委办公厅发布《关于做好2021年中央企业内部控制体系建设与监督工作有关事项的通知》，要求各中央企业要以落实国企改革三年行动方案为契机，加强组织领导，进一步深化内控体系监督工作，有效发挥内控体系强基固本、防控风险的重要作用，切实推动企业实现高质量发展。
如何牢牢把握高质量发展这一首要任务，更好地结合自身实际，利用高效的风控管理机制为企业经营管理赋能，成为新时代电网企业需不断探索和研究的重要课题。
（二）企业数字化转型的重要助力基于自身十年发展的成功实践和卓越成效，2020年3月，国家电网公司确立了建设“具有中国特色国际领先的能源互联网企业”战略目标。
2021年，国家电网公司党组进一步明确“一业为主、四翼齐飞、全要素发力”的发展布局、“五个不动摇”“四个统筹好”的原则要求和“六个更加”的发展思路，全面推进公司战略体系与时俱进、优化完善，朝着绿色能源业务、综合能源服务业务和数字化转型三个方向加速升级。
企业数字化转型的实践，需要多向发力、多业务协同、多手段支撑，形成“一盘棋”格局，实现企业价值最大化，增强企业竞争力、创新力、控制力、影响力和抗风险能力。
在国家电网公司风险内控合规一体化管理体系框架内，如何利用新技术、新工具，通过数智化手段建设标准化、度量化、自动化、可视化的智能风控管理平台，是赋能公司经营管理数字化转型的重要支撑。
基于“大数据+AI”构建全程智能风控体系
基于“大数据+AI”构建全程智能风控体系摘要：近年来，随着云计算、大数据、5G、物联网等新技术的发展和普及，不仅带来了技术进步的美，而且促进了各种衍生威胁的扩散，给企业及时防御和快速应对带来了巨大的影响和挑战。
另一方面，在大数据、人工智能、可视化等主流技术的推动下，网络安全威胁的检测和应对也朝着智能道路发展。
并在此基础上，以“大数据+AI”为参考，讨论了整个智能风险控制体系的构建。
关键词：“大数据+AI”；全程智能风控；体系引言伴随着人工智能学习、自然语言处理、知识图谱等技术的不断发展，算法、数据和硬件处理能力的不断提高，财务风险控制逐渐进入了智能化阶段。
国内外先进技术的系统设计不仅具有模块化、参数化和标准化的特点，而且具有标准化、进一步发展、前瞻性、安全性、高效率、实用性、可靠性、灵活性和可扩展性等优点。
流式计算技术、机器学习、田径分析、自然语言处理、生物测定技术等与高层智能风控决策系统的集成，可以提高现有决策机的计算能力，提高处理效率。
1大数据与人工智能的关系人工智能与大数据之间的主要区别之一是，大数据在使用前必须进行清理、结构化和集成，这包括输入原始数据，而人工智能则是输出。
这使两者有了根本的区别。
它们的用法也不同。
大数据主要用于发现。
它可以学习电影或电视节目，具体取决于人们看到什么，并向观众推荐。
因为考虑到顾客的习惯和喜欢的东西，所以得出顾客可能也会有同样的感觉。
人工智能和大数据虽然不同，但可以很好地协同工作。
因为人工智能需要数据来构建智能，特别是机器学习。
例如，机器学习图像识别应用程序可以显示成千上万的飞机图像来了解飞机的组成，以便将来能够识别它们。
KI应用程序拥有的数据越多，结果就越精确。
过去，由于人工智能处理器速度慢、数据量少，效果不好。
没有像今天这样先进的传感器，当时互联网还没有普及，所以很难提供实时数据。
人类目前需要的一切，包括高速处理器、输入设备、网络和大型数据集，如果没有大数据，就不会有人工智能。
紧扣风控场景 立足风控本质 实现风控数字化蝶变之路--平安银行“智慧风控平台”项目
紧扣风控扬景立足风控本质 实现M控数字化蝶变之路—平安银行“智慧风控平台”项目文II平安锒行科技开发中心副总经理刘锦淼和信息技术发展规划，在广泛汲取国内外同业成功经验的同时，启动和实施了“智慧风控平台”项目,打造一个紧扣真实风控业务场景的新一代智慧风控生态体系，走出一条独特的成功之路二刘锦淼平安锻行科技开发中to副总经理，经济师。
具有20年的银行业 信息科技工作从业经验，曾供职于中国银行、中国光大银行。
年来，国内外经济、金融环境复杂多变，商业银行对信用风险的识别难度加大：伴随金融科技的发展和银行经营对风控能力要求的提高，各家商业银行先后启动风控系统的升级改造，通过在金融领域引入大数据、A I等技术，升级重构对公信贷管理系统，以适应新形势下风控管理的要求。
平安银行践行“降风险、降成本、降冗员、提效率、提效益、提产能”的“三降三提”战略，结合本行经营目标系统的技术方案自2019年平安银行 智慧风控系统群（以下简 称“智慧风控平台”）启 动更新换代工程，历经了 信贷核心系统重构、辅助 流程系统加固、数据支持 系统搭建和计量系统群强 化，形成以数据集市、指标库、数据仓库为数据基础层，以核算、内评、预警、计量等多场景为应用系统层 的智慧风控生态体系。
在此基础上，2020 年进行了智能化1.0版本改造，扩容了系 统平台，夯实了数据基础，升级了智能应 用，构建了以“六智能”为主打功能的“风 控大脑”，逐步解决业务痛点，改善以往 对公信贷业务决策靠经验、业务控制靠手 工、业务信息不对称、管理不智能和审批 放款不高效的状态。
系统群结构见图1。
智慧风控平台基于平安银行自主研 发、拥有100%知识产权的分布式金融P aaS平台研发。
分布式金融P aaS平台 是平安银行“金融科技”战略重要产品。
平台结合成熟丌源技术及组件进行深度白 主研发，研发了包括分布式基础服务框架 与服务管控、分布式缓存、分布式配置管 理中心、网关服务、同步/异步消息中心、监控中心、作业调度、分布式数据访问等 基础中间件，并结合我行需要进行了优化 与集成，实现了信息技术安全可控。
智慧金融风控系统的设计与实现
智慧金融风控系统的设计与实现随着金融市场的不断发展，金融风险不可避免，很多金融机构就面临着巨大的风险控制压力。
为了提高金融机构的风险控制能力，智慧金融风控系统作为一种新型风险控制手段应运而生。
本文将介绍智慧金融风控系统的设计与实现。
一、智慧金融风控系统的概述智慧金融风控系统是对金融机构内部和外部的风险进行识别、分析、预警和管理的一种智能化控制系统。
它可以运用大数据、人工智能、机器学习等技术手段对金融机构风险进行全面监测，同时通过自主决策引擎和综合分析模型等机制实现快速、准确的风险评估和控制。
智慧金融风控系统是以风险管理为核心，通过算法模型和数据分析，能够对金融机构的风险情况进行全生命周期管理，从而在风险预警、控制和监督等方面具有重要的功能和价值。
它也是金融机构数字化转型的重点和支撑，可以提升行业竞争力和升级市场运营能力，具有长远的战略意义。
二、智慧金融风控系统的模块化设计智慧金融风控系统是由不同的模块组成，每个模块都提供特定的功能。
一般地，它包含四个主要模块：1. 风险数据采集和分析模块：通过数据挖掘和算法模型，采集和分析金融机构内部和外部的风险数据。
包括贷款管理、信用分析、资产管理、客户关系管理、合规监管等方面的数据，以及流程模拟、情景推演、模拟对冲等特殊的数据分析。
2. 风险控制和预警模块：通过引入大数据分析、机器学习、人工智能等技术，实现对金融机构风险的实时监测和分析，并通过预警模块对风险进行快速定位和呈现，形成动态化的风险控制和预警机制，支持及时应对金融风险。
3. 风险策略决策模块：通过对风险背景进行全面识别和分析，对金融机构内部和外部的风险进行综合评估和制定策略，以达到风险在可控范围内的目的。
4. 风险管理和监管模块：对金融机构内部的风险和负债进行监管和管理，通过多层次管控机制，保证风险堵漏。
同时进行全局性的风险观测和管理，形成全员管理和监管体系，以达到预防、控制和处理金融风险。
三、智慧金融风控系统的实现技术要实现智慧金融风控系统的成果，需要以下技术支撑：1. 大数据技术：通过对大量数据挖掘、处理和分析实现风险在数据中的预警和控制。
邮政智慧风控系统设计方案
邮政智慧风控系统设计方案设计方案：邮政智慧风控系统一、引言随着互联网的发展和普及，邮政行业面临着诸多风险和挑战。
为了提高邮政业务的风险管理和控制能力，保障邮政运营的可持续发展，开发一套有效的智慧风控系统显得尤为重要。
本文将就如何设计邮政智慧风控系统进行详细阐述。
二、系统概述邮政智慧风控系统的主要任务是识别、管理和控制邮政运营中的各类风险。
系统将通过收集、整合和分析各类数据，实现全面、动态、准确的风险识别与控制。
系统主要涵盖以下几个方面的功能：1. 数据采集与整合：系统通过接入邮政业务系统、现场监控设备和第三方数据源，收集各类数据，如订单数据、投递数据、人员行为数据等，并将其进行整合处理。
2. 风险模型建设：系统依托强大的模型算法，建设和完善各类风险模型，如信用风险模型、欺诈风险模型、运营风险模型等，以实现对邮政运营中各类风险的识别和评估。
3. 风险预警与监控：系统通过实时监测和分析数据，对邮政运营中的异常行为和风险事件进行预警，并及时反馈给相关人员。
同时，系统还能够对风险事件进行实时追踪和监控，确保风险处置工作的有效实施。
4. 决策支持：系统通过大数据分析和机器学习算法，对邮政业务中的风险问题进行深入挖掘和分析，并提供合理有效的决策支持，帮助管理层进行风险决策和战略规划。
5. 风险报告与分析：系统能够生成全面、准确的风险报告，帮助管理层了解风险状况和趋势，并提供相应的风险分析和建议，为风险管理工作提供科学依据。
三、系统架构邮政智慧风控系统的架构主要分为数据层、模型层和应用层三层，具体架构如下：1. 数据层：包括数据采集与清洗、数据存储和数据管理等模块。
数据采集与清洗模块负责从各类数据源中收集并清洗数据；数据存储模块负责将清洗后的数据存储到数据库中；数据管理模块负责管理数据的权限和安全，以及数据的备份和恢复等工作。
2. 模型层：包括风险模型建设、预测与评估等模块。
风险模型建设模块负责建设和完善各类风险模型；预测与评估模块负责对实际风险进行预测和评估，并输出相应的预警信息。
2023人工智能心得
2023人工智能心得2023人工智能心得1今天是我学习人工智能的第一堂课，也是我上大学以来第一次接触人工智能这门课，通过老师的讲解，我对人工智能有了一些简单的感性认识，我知道了人工智能从诞生，发展到今天经历一个漫长的过程，许多人为此做出了不懈的努力。
我觉得这门课真的是一门富有挑战性的科学，而从事这项工作的人不仅要懂得计算机知识，还必须懂得心理学和哲学。
人工智能在很多领域得到了发展，在我们的日常生活和学习中发挥了重要的作用。
如：机器翻译，机器翻译是利用计算机把一种自然语言转变成另一种自然语言的过程，用以完成这一过程的软件系统叫做机器翻译系统。
利用这些机器翻译系统我们可以很方便的完成一些语言翻译工作。
目前，国内的机器翻译软件有很多，富有代表性意义的当属“金山词霸”，它可以迅速的查询英文单词和词组句子翻译，重要的是它还可以提供发音功能，为用户提供了极大的方便。
通过这堂课，我明白了人工智能发展的历史和所处的地位，它始终处于计算机发展的最前沿。
我相信人工智能在不久的将来将会得到更深一步的实现，会创造出一个全新的人工智能世界。
2023人工智能心得2在看李开复老师的《人工智能》之前，我有许多疑惑，人工智能是什么？是男是女，长什么样儿？漂亮吗？会不会生病？会不会老？人工智能聪明吗？会下象棋吗？会打麻将吗？会玩dota或者王者荣耀吗？会打乒乓球吗？会打篮球吗？会游泳吗？人工智能有记忆吗？能不能教他说话、拿筷子夹花生米？人工智能好玩吗？怎么玩？怎么跟它交流？它会不会说话？能陪我唱歌吗？要不要吃饭？要不要充电？人工智能有什么用？能帮我写__/搬砖/做报表/开车吗？能用来赚钱吗？人工智能怕什么？下雨天能出门吗？天热会不会出汗？从楼上摔下去会不会变形？能修好吗？人工智能有什么危险？会不会吃了我？它要是想伤害我，我该怎么办？我该怎么了解人工智能？学习人工智能？和人工智能和谐相处？人工智能有什么爱好？喜欢听什么歌？吃豆腐脑喜欢咸的还是甜的？会看书吗？能不能体会“今宵酒醒何处，杨柳岸，晓风残月”的寂寞和“醉卧沙场君莫笑，古来征战几人回”的豪迈？人工智能有感情吗？会喜欢我吗？我离开它的时候，它会不会难过，会不会想我？通过学习李开复老师的《人工智能》，我获益良多，很多问题也有了答案。
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在风控方面，智交易主要从两个方面入手：借款人、股市大盘。
在借款人方面，智交易主要考察的也是两个方面：个人的风险承受能力以及操盘能力。
其中，针对前者，平台考察的还是那些与个人征信相关的指标，比如收入、存款、教育程度等。
而针对后者，平台会要求借款人提交自己的操盘记录。
智交易对借款人的授信主要体现为“以什么样的杠杆向借款人提供配资”。
征信情况和操盘能力良好的借款人，可以以较高的杠杆配资。
在股市大盘方面，智交易主要依靠互联网上抓取的大数据和金融专家的意见来控制风险。
由于股票的交易是实时的，所以这个业务模式所面临的真正的风险其实在于整个股市大盘。
而在我看来，基于大数据进行结构性风控是他们的核心竞争优势。
目前，智交易所抓取的数据主要是历史数据，来自垂直的金融媒体、社交网站上金融相关的内容、搜索引擎指数等。
他们依照一定的算法模型、对这些内容和数据进行分析，从而对股市大盘在未来1、2天内的走向做出预判。
这种方法主要用在股市比较平稳的时期，帮助平台对配资杠杆做出微调以适应供需市场的变化。
但是，对于突发型的大幅度涨跌，这些互联网上抓来的历史数据就没有太大参考性了，这就需要金融专家的意见予以辅助。
当然，股市的风险是不可能完全可控的，不然这就不是股市了。