682 浏览大数据与人工智能技术在银行风控体系中的融合研究
摘要
在现代金融领域，银行面临着复杂多变的风险环境，传统风控手段难以满足风险识别和控制的需求。随着大数据和人工智能技术的兴起，银行业正在探索将其应用于风控体系中，以提高风险预测的精准性和效率。本文基于大数据与人工智能技术的特点，分析其在银行风控体系中的融合应用，通过数据处理、模型构建、系统架构和应用效果的探讨，展示大数据与AI如何在风控中起到关键作用。通过对技术应用的深入研究，提出了在数据整合、模型优化、实时监控等方面的创新方案，并探讨了实施中的挑战与应对策略。
关键词：大数据、人工智能、银行风控、数据融合、风险控制
绪论
1.1 研究背景
1.1.1 银行风控的重要性
银行作为金融行业的核心机构，承担了大量的金融服务，面临多种风险，包括信用风险、市场风险和操作风险等。随着金融产品的多样化和全球经济的不确定性增加，银行的风控需求不断提升。有效的风险管理是保障银行稳定运行的核心，银行风控系统的建立与完善直接关系到银行的资本安全和市场形象。
1.1.2 大数据与人工智能在风控中的潜力
大数据和人工智能技术的发展为银行风控提供了全新的思路。大数据技术能够对海量、多源数据进行存储、整合和分析，为风险识别提供全面的数据支持。而人工智能则通过机器学习、深度学习等算法，自动识别和预测风险模式。大数据和AI技术的融合应用，可以帮助银行实现实时监测和动态风险评估，极大提升风控效率和精准度。
1.2 研究意义
1.2.1 理论意义
本研究致力于探索大数据与人工智能在银行风控中的融合应用，丰富风控理论体系的同时，也为后续研究提供理论支撑。在金融科技的背景下，本研究将揭示大数据与AI技术如何协同作用提升银行风控水平。
1.2.2 实践意义
在实践层面，本研究能够帮助银行在风控系统中有效引入大数据和人工智能技术，提升风控系统的动态性和智能化水平，从而更好地应对多变的金融风险，保障银行资产安全。
1.3 研究目的与问题
1.3.1 研究目的
本研究的主要目的是分析大数据和AI技术在银行风控体系中的应用场景，探讨其融合模式，评估技术应用效果，并提出优化风控体系的具体措施。
1.3.2 研究问题
大数据和人工智能如何在银行风控体系中实现有效融合？
两项技术的融合应用在风险识别和控制中具有哪些优势和挑战？
如何在银行风控体系中优化大数据与人工智能的应用，提升风控水平？
1.4 研究方法与论文结构
1.4.1 研究方法
本研究采用文献综述、案例分析、实证研究相结合的方法。通过文献回顾了解大数据和AI在风控中的发展与应用，结合案例分析其在银行实际应用的效果，并利用数据进行实证分析，验证技术应用的可行性和效果。
1.4.2 论文结构安排
绪论
文献综述
大数据与AI在风控中的融合应用
数据处理与模型设计
实证分析
