近期的P2P平台频频爆雷事件，让人们认识到： 互金平台的长远健康发展一方面要做好合规，另一方面更要做好风控。

互联网金融的业务领域纷繁复杂，不同领域的风控策略和流程差异巨大。伴随着互联网的快速发展，海量的数据也不断涌现，人工智能技术愈发展现出它的价值。

那么，金融AI可以做什么？

金融AI是基于金融大数据，借助数据处理、数据挖掘和机器学习等技术做出预测性的决策过程。近年来，金融AI在金融智能客服、金融风控、智能投顾等领域得到了很好的应用。

随着技术发展和消费升级带动的金融场景不断丰富，金融AI可以有效地帮助金融机构应对三大需求痛点：一是降低成本，二是提高服务效率，三是提升用户体验。

比起传统风控手段，人工智能具备以下技术优势：

1、提升数据处理效率。金融AI通过大数据挖掘、构建人工智能学习算法等手段，可以更好的对金融风险进行预测和感知，提高数据采集、处理的效率，对风险交易和违规行为做到有效监控，提升金融风险识别能力。

2、降低信息不对称带来的负面影响。一方面大数据和机器学习技术给金融机构带来了技术创新，另一个方面这些新技术的应用无形中增加了技术壁垒，给无法获得这些技术底层信息的风险监管机构带来了难度。由于信息不对称，风险监控将变得滞后而无力。因此，为消减这样的信息不对称，金融大数据结合人工智能技术的应用就显得非常有必要。

3、智能风险预警。应用人工智能技术，可以有效地对企业风险进行实时跟踪预警，可以从资产状况、现金流向、投资关系、股东变化等诸多维度，进行实时信息汇总、分析、建模，形成企业风险评级体系对企业风险进行预警。

金融AI如何赋能企业风险监控？

风险控制一直是金融领域的核心，利用金融AI技术建立企业风险预警平台，提供智能辅助决策信息，可以将信贷审批人员从企业尽调、数据分析等繁琐的事情中解脱出来，帮助他们提高授信审批效率和质量。

下面，结合企业风险监控的具体环节，来看一看金融AI是如何赋能的？

（1）企业背景调查

对企业的背景调查，无论是从信贷审批机构的角度，还是从个人投资者的角度，企业背景信息对于授信和投资决策都至关重要。在日趋复杂的金融市场环境下，仅凭官方监管平台网站上披露的公开信息，无法还原一个企业的真实情况，对企业背景调查往往需要从广度上和深度上挖掘更多的信息。利用网络爬虫工具，结合文本处理技术，可以将与企业相关的隐藏信息、舆情信息从互联网海量的数据中提取出来，作为背景调查的一个数据维度，为进一步企业风险分析提供依据。

（2）企业图谱分析

通过对企业的基本信息、经营数据、财务数据、舆情公告等进行分析，通过语义分析、关系抽取、图数据库等技术，从企业结构化数据、半结构化数据以及非结构化数据中生成企业知识图谱，包括企业、法人、股东等实体，股东关系、投资关系、债权债务关系、法律诉讼关系、疑似控制关系等等关联信息，得到企业关联关系网络。借助可视化技术，可以对企业的关系脉络一目了然。

（3）企业风险预警

关系到企业风险的维度很多，有些维度的数据可以轻松获取，比如管理层的变化、现金流状况等，有些维度的数据则需要深层挖掘推理才能获取得到，比如实际控制人背后的经济政治背景变化、私人担保关系等。通过对企业多维度信息进行风险建模，设定预警策略和规则，对企业近一个月或三个月的风险信号进行统计分析，预测企业风险走势、风险概率等，可以有效的为投资决策提供辅助信息。

最后，需要指出的是，企业风险的监控涉及因素众多，加上金融市场讯息万变，很难通过人工的手段去实时进行企业风险监控，通过大数据和人工智能的技术，来实现实时智能化的企业风险监控不仅可以降低人力成本，也是目前诸多金融科技公司大力发展的方向之一。

目前，企查查、启信宝、天眼查等多家企业信息查询平台，基于数据和技术的优势，能够提供企业比较全面的信息以及企业风险监控、信用报告等服务，国内多家人工智能巨头公司及金融机构也都在布局企业风险预警监控体系，例如，苏宁金融就在利用生态内的自有数据以及爬取的公开数据等，将数据中潜藏的企业信用价值挖掘出来，建立企业风险监控平台。

可以说， 金融数据就是一座金矿，金融AI将从这个金矿中淘出更多的价值。