4、人工智能与机器学习在风险管理中的应用与挑战

人工智能与机器学习在风险管理中的应用与挑战

在当今数字化时代，数据管理与处理对于各个行业的决策和发展至关重要。同时，人工智能（AI）和机器学习在风险管理领域的应用也日益广泛，为企业应对各种挑战提供了新的解决方案。

数据管理与异常值处理

在数据管理过程中，异常值是一个不容忽视的问题。某些机器学习算法对异常值较为敏感，可能导致输出模型偏向异常值群体。异常值在数据集中不易识别，且解读起来需要花费时间，即使是经验丰富的分析专家也需要时间来探索数据中的异常值，并决定如何处理它们。异常值的出现可能是由于数据系统错误，如更新时、不同系统间数据传输时，或者是由于对内部政策、操作流程和程序的误解导致的数据录入错误。

探索异常值群体之间的关系也很重要，因为这些关联关系有助于解读数据集中的异常值。有一些有效的分析技术可以帮助识别异常值，例如主成分分析（PCA）和T - SNE数据可视化。通过进一步研究这些聚类或“异常值”，可以确定它们是可以单独建模的真实子群体，还是由于数据集中的错误导致的异常值。

为了实现有效的数据管理，组织依赖于有效的数据集设计以及现有的风险和控制自我评估框架。这包括跟踪用于风险测量和管理的数据的准确性、完整性和完备性。通常，AI方法倾向于使用更多的数据，因此数据质量和数据处理变得更加重要。以目录、谱系跟踪以及透明的数据和模型管道等形式存在的技术支持，可以增强数据处理的控制和可审计性。利用自动化和可重复的流程，可以更轻松地解决当前有效数据管理面临的障碍。

人工智能与机器学习在风险管理中的价值

尽管过去几年存在炒作，但人工智能和机器学习已被证明是风险管理中的有用工具。主要原因包括大量数字数据的可用性、更强大的计算能力，以