AI 時代において、人工知能は企業のリスク監視をどのように強化するのでしょうか?

最近、P2Pプラットフォームが頻繁に崩壊していることから、インターネット金融プラットフォームの長期的かつ健全な発展には、一方ではコンプライアンス、他方ではリスク管理が必要であることが認識されるようになりました。

個人消費者ローンを扱うインターネット金融プラットフォームの主な顧客層は個人であることはわかっています。一般的に、融資承認を支援するために、借り手の個人情報、信用記録、個人の消費習慣などのデータに基づいて、ユーザーポートレートとリスク管理モデルを確立する必要があります。企業融資に従事するインターネット金融プラットフォームは、デューデリジェンス、財務状況分析、市場調査、保証および抵当調査、投資関係、法的分析など、企業のさまざまな側面に関する調査と研究を実施する必要があります。

しかし、インターネット金融の事業分野は複雑かつ多様であり、分野によってリスク管理戦略やプロセスは大きく異なります。インターネットの急速な発展により、膨大な量のデータが出現し続けており、人工知能技術はますますその価値を発揮しています。この記事では、企業リスク監視の観点から金融 AI テクノロジーの具体的な応用について簡単に説明します。

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金融AIは何ができるのか？

人工知能は、主に音声認識と合成、画像認識、自然言語処理など、情報の取得、アクセス、表現、処理、出力などの技術を含む、人間の「聞く、話す、読む、書く」というスキルを機械に応用したものです。

今日の金融業界では、人工知能モデルのトレーニングに利用できるデータが不足していません。さまざまな種類の機関データ、取引データ、ユーザーデータ、ソーシャルネットワークは、比較的完全なレベルに達しています。金融知識ベースを意味的に変換し、対応する計算ルールと学習戦略を策定することで、人工知能アルゴリズムの入力とパラメーターとして使用できます。

金融 AI は、データ処理、データマイニング、機械学習などのテクノロジーを使用して、金融ビッグデータに基づいて予測的な意思決定を行うプロセスです。近年、金融 AI は金融インテリジェント顧客サービス、金融リスク管理、スマート投資コンサルティングの分野で広く応用されています。技術の発展と消費の向上によって金融シナリオが充実し続ける中、金融 AI は金融機関が 3 つの主要な需要の問題点に対処するのに効果的に役立ちます。1 つ目はコストの削減、2 つ目はサービス効率の向上、3 つ目はユーザー エクスペリエンスの強化です。

今後も技術革新と変化が続く傾向にあり、金融​​市場はますます複雑化しています。純粋な手動によるリスク監視では、もはや状況に対処できません。人工知能は、データマイニング、リスク監視、リスク警告などのタスクを簡単に実行できます。従来のリスク管理方法と比較して、人工知能には次のような技術的な利点があります。

1. データ処理効率を向上します。金融 AI は、ビッグデータマイニングと人工知能学習アルゴリズムの構築を通じて金融リスクをより適切に予測および認識し、データ収集と処理の効率を向上させ、リスクのある取引や違反を効果的に監視し、金融リスクを識別する能力を強化します。
2. 情報の非対称性による悪影響を軽減します。一方で、ビッグデータや機械学習技術は金融機関に技術革新をもたらしました。他方、これらの新技術の適用は目に見えない形で技術的な障壁を高め、これらの技術の基礎となる情報を入手できないリスク規制当局に困難をもたらしました。情報の非対称性により、リスク監視は遅れ、効果がなくなります。したがって、このような情報の非対称性を軽減するためには、金融ビッグデータと人工知能技術を組み合わせることが非常に必要となります。
3. インテリジェントなリスク警告。人工知能技術の応用により、企業のリスクをリアルタイムで効果的に追跡し、警告することができます。資産状況、キャッシュフローの方向、投資関係、株主の変更など、さまざまな側面からリアルタイム情報を要約、分析、モデル化し、企業リスク評価システムを形成して、企業のリスクを警告することができます。

金融 AI はどのようにして企業のリスク監視を可能にするのでしょうか?

リスク管理は常に金融分野の中核です。金融AIテクノロジーを使用して企業リスク警告プラットフォームを構築し、インテリジェントな意思決定情報を提供することで、信用承認担当者は企業のデューデリジェンスやデータ分析などの面倒な作業から解放され、信用承認の効率と品質を向上させることができます。

具体的には、インテリジェントな企業リスク監視プロセスには、主に自然言語処理テクノロジーが関与します。自然言語処理は、人工知能の応用における重要な方向であり、言語学、数学、コンピューターサイエンス、認知科学を統合した総合的な学際的な分野です。金融分野では、研究レポート、財務諸表、企業発表、法的文書など、保存されているデータのほとんどは自然言語に関連しています。これらの膨大な量のデータを分析するには、情報検索、テキスト分類、意味分析、エンティティ分析などの重要なテクノロジが必要です。

次に、リスク監視の特定の側面において、金融 AI が企業にどのような力を与えるかを見てみましょう。

（１）企業背景調査

企業の背景調査は、信用審査機関の観点から見ても、個人投資家の観点から見ても、信用供与や投資の決定にとって非常に重要です。ますます複雑化する金融市場環境において、規制プラットフォームの公式ウェブサイトで公開されている公開情報だけでは、企業の実態を再現することはできません。企業の背景調査では、より幅広く、より深く情報を掘り起こすことが求められることがよくあります。テキスト処理技術と組み合わせたウェブクローラーツールを使用することで、インターネット上の膨大なデータから企業に関連する隠れた情報や世論情報を抽出できます。これは背景調査のデータディメンションとして使用でき、企業のさらなるリスク分析の基礎となります。

（２）エンタープライズグラフ分析

企業の基本情報、運営データ、財務データ、世論発表などを分析し、意味分析、関係抽出、グラフデータベースなどの技術を使用して、企業の構造化データ、半構造化データ、非構造化データから、企業、法人、株主、株主関係、投資関係、債権債務関係、訴訟関係、被疑支配関係などのエンティティとその他の関連情報を含む企業ナレッジグラフを生成し、企業の関係ネットワークを取得します。可視化技術の助けを借りて、企業の関係構造を明確に見ることができます。

（３）企業リスク警告

企業リスクにはさまざまな側面があります。経営の変化やキャッシュフローの状況など、簡単にデータを取得できる側面もあれば、実際の支配者や民間保証関係の背後にある経済的・政治的背景の変化など、深く掘り下げて推論しないとデータを取得できない側面もあります。企業の多次元情報に対してリスクモデリングを実施し、早期警戒戦略とルールを設定し、過去 1 か月または 3 か月の企業のリスクシグナルに対して統計分析を実施し、企業のリスク傾向とリスク確率を予測することで、投資決定のための補助情報を効果的に提供できます。

最後に、企業リスクの監視には多くの要素が関係しており、金融市場の情報は常に変化しているため、手動の手段で企業リスクをリアルタイムで監視することは困難であることを指摘する必要があります。ビッグデータと人工知能技術を使用してリアルタイムのインテリジェントな企業リスク監視を実現すると、人件費を削減できるだけでなく、多くの金融テクノロジー企業の現在の開発方向の1つでもあります。

現在、Qichacha、Qixinbao、Tianyanchaなどの多くの企業情報検索プラットフォームは、データとテクノロジーの優位性に基づいて、企業に比較的包括的な情報を提供するだけでなく、企業リスク監視、信用レポートなどのサービスを提供できます。多くの国内の人工知能大手と金融機関も、企業リスクの早期警告および監視システムを計画しています。たとえば、Suning Financialは、エコシステム内の独自のデータとクロールされた公開データを使用して、データ内の潜在的な企業信用価値を活用し、企業リスク監視プラットフォームを構築しています。金融データは金鉱であると言えますが、金融 AI はこの金鉱からさらなる価値を引き出します。