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答辩委员会论文评语

一、论文选题与意义

(1)论文选题方面，本课题以“人工智能在金融风险管理中的应用研究”为主题，旨在探讨如何利用人工智能技术提高金融风险管理的效率和准确性。在当前金融行业快速发展的背景下，金融风险管理的重要性日益凸显。然而，传统的风险管理方法在处理复杂多变的市场环境时往往显得力不从心。因此，研究人工智能在金融风险管理中的应用具有重要的理论意义和实际价值。

(2)从理论意义上看，本论文的研究有助于丰富金融风险管理理论体系，推动金融学科的发展。通过将人工智能技术应用于金融风险管理，可以拓展金融风险管理的研究领域，为金融风险管理提供新的理论视角。同时，本论文的研究成果可以为相关领域的学者提供有益的参考，促进金融风险管理领域的学术交流。

(3)从实际意义上看，本论文的研究有助于提升金融机构的风险管理水平，降低金融风险。随着金融市场的不断深化和金融创新的加速，金融机构面临的风险种类和复杂程度也在不断增加。通过引入人工智能技术，金融机构可以实现对风险的实时监测和预警，提高风险管理的效率和准确性。此外，本论文的研究成果还可以为政府监管部门提供决策支持，促进金融市场的稳定发展。

二、研究方法与技术路线

(1)本论文在研究方法上采用文献综述、实证分析和案例分析相结合的方式。首先，通过查阅国内外相关文献，梳理人工智能在金融风险管理领域的应用现状和研究成果，为后续研究提供理论基础。其次，利用实证分析方法，收集相关数据，对人工智能在金融风险管理中的效果进行量化评估。最后，选取具有代表性的金融机构进行案例分析，深入探讨人工智能在实际应用中的优势和挑战。

(2)在技术路线方面，本论文首先构建了一个基于人工智能的金融风险管理模型。该模型以机器学习算法为核心，结合数据挖掘和统计分析方法，对金融数据进行预处理、特征提取和风险预测。具体步骤包括：数据收集与预处理、特征工程、模型选择与训练、模型评估与优化。其次，通过对比分析不同模型的性能，选择最优模型进行实际应用。最后，对模型在实际应用中的效果进行评估，为金融机构提供风险管理建议。

(3)在实施过程中，本论文将遵循以下技术路线：首先，收集金融数据，包括历史交易数据、市场数据、公司财务数据等；其次，对收集到的数据进行清洗、整合和预处理，为后续分析提供高质量的数据基础；然后，运用机器学习算法对预处理后的数据进行分析，构建金融风险管理模型；最后，通过实际案例分析，验证模型的有效性和实用性，为金融机构提供风险管理决策支持。

三、论文创新与贡献

(1)本论文在创新方面主要体现在以下几个方面：首先，针对金融风险管理中的数据复杂性，提出了一种基于深度学习的风险预测模型，该模型在处理高维、非线性金融数据时表现出优异的性能。通过在金融风险管理领域的应用，该模型在预测准确率上提高了15%，有效降低了金融机构的风险损失。以某大型银行为例，该银行采用本论文提出的模型后，其不良贷款率降低了5个百分点。

(2)其次，本论文在风险特征提取方面，创新性地引入了多源数据融合技术，将金融市场数据、公司财务数据和社会经济数据等多源数据进行整合，实现了对风险因素的全面分析。这一方法在案例研究中，通过对不同类型金融机构的风险因素进行综合评估，提高了风险识别的准确性。例如，在某保险公司应用本论文提出的多源数据融合技术后，其风险识别准确率提高了20%，有效避免了潜在风险。

(3)此外，本论文在风险管理策略优化方面，提出了一种基于强化学习的自适应风险管理策略。该策略能够根据市场环境的变化，实时调整风险控制参数，实现风险与收益的动态平衡。在实证分析中，该策略在模拟市场环境下，相较于传统风险管理策略，实现了平均收益提升10%，最大回撤降低30%。这一创新性策略在某投资公司实际应用后，其投资组合的年化收益率提高了5个百分点，有效提升了公司的整体投资效益。