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随着数字金融行业的快速发展，金

融风险的规模和复杂度也在不断增加。

传统的金融风控方法在面对大规模、高

维度的数据时存在局限性，因此人工智

能技术成为解决这一问题的关键。本文

以人工智能在数字金融风控中的应用为

研究对象，深入探讨了机器学习和深度

学习在风险评估和欺诈检测中的应用。

人工智能在数字金融风控中的应用

文/杨慧敏

数字金融风控概述值等操作的过程。在数字金融风控

中，数据质量对于模型的准确性至关

数字金融风险是指在数字金融交易中可能发生的各种不确定性和损失可能重要。通过使用数据清洗技术，可以

性。与传统金融风险相比，数字金融风险具有以下几个特点。一是大规模数据：提高数据的可靠性和一致性，减少因

数字金融交易生成的数据量庞大，包含着丰富的信息。二是高维度数据：数字为数据质量问题导致的误判和偏差。

金融交易涉及多个方面的数据，如用户信息、交易行为、网络日志等，维度高二是缺失值填充：在金融数据中，会

且复杂。三是实时性要求：数字金融交易的决策往往需要在极短的时间内完成，出现数据缺失的情况。针对数据缺失

要求风控系统能够实时监控并做出响应。四是恶意攻击风险：数字金融平台容问题，可以采用各种方法进行缺失值

易受到恶意攻击，需要及时检测和预防。填充，如均值、中位数填充、插值

传统的金融风控方法主要依赖于规则、统计和专家经验等手段进行风险评等。填充缺失值有助于保持数据的完

估和欺诈检测。然而，面对数字金融领域日益庞大和复杂的数据，传统方法面整性和可用性。三是异常值检测：异

临着一些局限性，如数据处理效率低、模型准确度不高、无法应对新型欺诈手常值是指与大多数样本明显不同的观

段等。测值。在数字金融风控中，异常值可

能表示潜在的欺诈行为或异常交易。

人工智能在数字金融风控中的应用通过使用异常值检测算法，可以识别

和排除这些异常值，提高模型对正常

机器学习在风险评估中的应用第一，数据预处理与特征选择。数字金交易的准确性和对异常情况的敏感

融风控中，机器学习算法在数据预处理和特征选择方面的应用起着重要作用。性。四是特征选择：在金融数据中，

一是数据清洗：数据清洗是指对原始数据进行去除噪声、纠正错误、处理缺失通常存在大量的特征，但并非所有特

26《中国经贸》12024年7月中

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交易，利用模型进行预测，并根据