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。我们知道，从事个人消费贷款的互金平台的主要客群是个人，一般需要依据借款人的个人信息、征信记录、个人消费习惯等数据，建立用户画像和风控模型，辅助信贷审批。从事企业融资的互金平台则需要做好企业的尽职调查、财务状况分析、市场调研、担保抵押调查、投资关系、法务分析等各方面的调查与研究。
然而，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。本文将从企业风险监控角度来简单说说金融AI技术有哪些具体应用。
金融AI可以做什么？人工智能是人的“听、说、读、写”几项技能在机器上的衍生，涉及到信息的获取、接入、表示、处理、输出等技术，主要有语音识别与合成、图像识别、自然语言处理等。
如今的金融行业已经不缺少可供人工智能进行模型训练的数据，各类机构数据、交易数据、用户数据、社交网络已经达到一个相对完备的量级，将金融知识库进行语义转换，制定相应的计算规则和学习策略，即可作为人工智能算法的输入和参数。
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。在未来技术不断创新变革的趋势下，金融市场也越趋复杂化，纯人工的风险监控已经力不从心，人工智能可以很轻松地进行数据挖掘、风险监控、风险预警等工作。比起传统风控手段，人工智能具备以下技术优势：
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