科创中国

行业领域

电子信息技术,计算机及网络技术,信息安全技术

需求背景

高风险金融行为的影响因素智能诊断方法技术集成的需求背景主要来自于金融科技的快速发展和复杂化。首先，金融机构逐渐将人工智能（AI）技术应用于风险管理、客户服务、投资管理、交易监管、金融创新等领域。然而，随着人工智能技术的不断发展与迭代，新的风险也随之出现，为金融机构带来了全新的挑战。

其次，金融科技的发展不仅改变着传统金融业务的操作方式，也在改变着金融体系自身的风险特征，对当前金融监管提出了新的挑战。金融科技涉及的机器学习、密码设计、生物识别等复杂技术，对于金融运行和金融风险的影响具有相当大的不确定性。这增加了金融监管当局对其风险状况作出准确评估的难度，使得传统监管工具难以覆盖已经显著拓展的金融业务范围。

最后，由于金融交易者的风险感知和隐私需求具有强异质性，人们对智能金融服务的信任问题也逐渐显现出来。这些问题共同构成了高风险金融行为影响因素智能诊断方法技术集成的需求背景。

需解决的主要技术难题

高风险金融行为影响因素智能诊断方法技术集成需解决的主要技术难题主要包括以下几个方面：

1. 执行风险：在人工智能执行工作时，可能由于将现实世界数据和偏好作为其输入，而导致人工智能学习和模仿人类的偏见和成见，从而影响执行工作的结果。

2. 技术的深度融合与应用：人工智能等新一代信息技术的快速发展驱动金融领域的发展逐渐向智能化迈进，这凸显了人工智能技术在金融领域的广泛应用，同时也带来了技术的深度融合和应用的问题。

3. 基础研究和交叉创新：工智能技术正在深刻改变世界尤其是金融系统，迫切需要学术界加强基础研究和交叉创新，推动金融科技落地。

期望实现的主要技术目标

高风险金融行为影响因素智能诊断方法技术集成的期望实现的主要技术目标主要包括以下几点：

1. 风险评估模型构建：这是期望实现的基础目标，即通过构建和训练模型来有效识别和量化高风险金融行为，以提前预警和防控可能的风险。

2. 欺诈检测：在金融交易中，欺诈行为是一个重大的风险因素。因此，能够实时有效地发现并预防欺诈行为是另一个重要的技术目标。

3. 智能合约应用：期望利用智能合约在金融交易中的使用，提升交易的透明度和安全性，降低欺诈风险和其他潜在风险。

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