运用机器学习强化银行风险预警

<正>商业银行运用机器学习技术,有助于构建早发现、早介入、早处置的风险预警体系,从而有效防范化解各种潜在的金融风险风险的识别、计量、监测、控制共同构成商业银行风险管理的闭环。风险预警是多种工具和处理机制的组合,是闭环管理中监测环节最主要的手段。前瞻性地发现各种风险隐患的源头,提前强身健体,做好预防,是风险管理的最高境界。在金融数字化转型过程中,商业银行运用机器学习(Machine Learning)技术,有助于构建早发现、早介入、早处置的风险预警体系,从而有效防范化解各种潜在的金融风险。     

机器学习在商业银行风险预警中的运用

风险预警是商业银行进行风险监测和风险控制的重要工具,机器学习具有提升数据价值、自动分析规律等优势,有助于商业银行构建早发现、早介入、早处置的风险预警体系。本文阐述了当前商业银行风险预警的流程及存在的局限性,基于机器学习的原理、分类和优势,总结了机器学习在商业银行提升风险预警能力中的作用,分析了风险预警机器学习模型的构建流程及应用场景,并进行了未来展望。