人工智能(AI)已經席捲整個世界有一段時間了，而且似乎在金融諮詢市場的影響 越來越大。但是這如何影響金融服務行業的風險控制呢？以及人工智能會對風險偏好和政策有什麼影響呢？
現在退一步講，人工智能能夠設計和構建一個用來有效解決有效問題的代理，這個代理可以有效地解決一個特定的任務。而解決一個實際問題的關鍵還是在於如何說明這個問題。
我們正在使用的財務軟件，已經使用結合大數據的預測算法在VaR（Value-added Reseller加值型經銷商）相關模型風險，信用評級，經濟資本，預測借款人的行為，尾部風險組合，KYC（Know Your Customer）和反洗錢等領域應用。
並且可以用多種算法來實現這一目標，如：聯機分析處理、聚類、相關分析、決策樹、熱點分析、鏈接分析、神經網絡、預測建模、剖面分析、自組織映射（SOM）、Web挖掘等。
我列舉了幾個例子來說明人工智能（AI）是如何影響金融風控的：
1) 反欺詐, KYC, AML（Anti-fraud, KYC, AML）：人工智能可以為欺詐調查、反洗錢、反賄賂和反腐敗合規承諾以及第三方供應商甄別提供解決方案。隨著互聯網時代的到來，有太多的頁面（數以百萬計）需要諮詢，如果沒有搜索引擎的支持，我們將無法消化。市場參與者需要知道從這些頁面中提取的正確信息，他們需要快速的信息。在實踐中，這種人工智能自動收集來自開放網絡的信息，包括來自深層的網絡資源的信息，沒有人工干預的話，這些資源是普通的搜索引擎無法訪問的。人工智能的自動收集機制就大大節省了此種情況的人工的研究時間。你必須知道，大多數政府和管理網站都是深層的網絡資源，而人工智能模塊可以被訓練然後自動獲取這些資源；它還可以識別和它所標記的任何風險並且排序。
2) 投資分析（Investment analysis）：人工智能也可以用來幫助風險分析師或保險人展示可能被（故意）埋沒的信息，從而保證公司將要做的投資是明智的。如今，投資者已經掌握了太多的信息。他們需要正確的信息，而這隻能來自一個快速而廉價的分析引擎，或者是來自一個手動研究的研究人員，但是篩選速度緩慢且費用昂貴，孰高孰低，一目瞭然。
3)盡職調查監測（Third Party Due Diligence Monitoring）：顯然，盡職調查的自動化絕對是未來的潮流，所以自動化的TPDDM是一個重要的發展方向。在一天結束的時候，如果你想一想，人工智能在盡職調查中的傳播和改進將不僅對投資行業產生巨大影響，而且對商業運作同樣重要。事實上，隨著技術變得越來越便宜，應用越來越廣泛，公司將使用它來審查商業夥伴和供應商。它將成為每個組織全面風險管理的一部分。隨著商業關係全球化，這將更加重要。由於可預防的事故或不光彩的附屬關係，社交媒體的巨大影響力往往能夠使得品牌資產在瞬間蒸發。
4)認購（Underwriting）：而下一步將幫助風險分析師/保險/投資組合經理使用AI以更為廣闊的距離信息，會立即測試所提出的交易結構應力，逆風，影響貸款重組，事實上，具體的算法可能更依賴於人工智能倒在業績報告、新聞報道和監管文件尋找線索如何查看股票或潛在的借款人或借款人一家競爭的公司發行的債券。
5)信貸風險管理（Credit risk management）：信用風險分析（金融風險分析）是非常重要的。帕累託原則認為，信貸違約的80%～90%可能來自貸款額的10%～20%。對細分市場進行分析可以揭示信用風險管理的有用信息。信用提供者通常收集大量關於信用用戶的信息。關於信用用戶（或借款人）的信息通常由幾十個甚至數百個變量組成，它們既包含有噪聲信息的分類數據，又包含數值信息。熱點分析是識別最能總結各個部分的因素或變量。分析如此龐大的信息是一項極其困難和具有挑戰性的任務。在傳統方法中，使用統計軟件對一次（幾個）變量進行因子分析。作為變量的總數的增加，要以這種方式進行組合的數量增長組合。當涉及到大量的變量時，組合的數目太大，無法手動檢查。全面系統的準確分析幾乎是不可能的，解決這個問題的常規方法是檢查可能產生影響的組合。然而，直覺可以忽略重要因素而不被察覺。幸運的是，這個問題可以通過熱點分析軟件工具加以克服。熱點分析分析系統地處理數據，並利用人工智能技術精確地檢測許多變量和值之間的重要關係、共同因素、相互作用、依賴關係和關聯，並生成最有趣的部分的概要文件。熱點分析通過對所有可用數據進行全面系統的分析，準確地識別出高風險貸款和低風險貸款的概況。
6)企業績效分析（Business performance analysis）：知識增強預測報告（KPRs）可以提高企業的知名度與利用平衡計分卡模型和業務邏輯使用專家系統。KPRs可以分析變化的業務驅動和協同推理自動檢測隱藏模式下複雜的數字。KPRs融入基於規則的專家系統為報告書寫和製圖系統的預測模型；預測分析可用於檢測模式和趨勢的業務驅動程序自動從隱藏的數字，並預測未來的發展方向。眾所周知，領先的預測指標比拖尾指標更有用。方向和預測可以是非常有用的信息。基於規則的專家系統可以用來利用各種業務驅動因素和指標的複雜性。正如上述調查所發現的，瞭解太多的驅動程序和複雜的數字對於管理人員和業務用戶來說是非常艱鉅的任務。基於業務邏輯的專家系統作為一個處理這個任務的專家，使平衡計分卡更友好和更容易理解。基於Web的報表及圖表引擎產生平衡計分卡及時實時的方式使管理人員和業務用戶可以在實時識別發展狀況。
7)尾部風險管理（Tail risk management）：災難事件的發生和頻率是不確定的，事件的強度和事件造成的損失和損失也是不確定的。一種能夠在不考慮不切實際的簡化假設的情況下解釋這種不確定性的解決方案方法將給決策者一個競爭優勢。人工智能工具，如強化學習（即Q學習算法）技術，憑藉其適應隨機環境的能力，有潛力在不確定性的情況下提供高級解決方案來推進金融服務組合優化任務。事實上，強化學習方法通常用於機器人領域，但它們也正在適應和應用於解決大規模和複雜的優化問題。
現在，很明顯，我們生活在一個你不能解決每一個問題的世界裡。監管機構、風險管理人員、高級銀行家需要時間來發現問題，並意識到這一點，一旦他們意識到了這一點，就會採取專門的風險政策。
而在金融業的興起意味著AI的人都獲得了廣泛的意見，是個性化和更低的成本，從而帶來明顯的好處包括人工智能在金融行業，如效率改進和銀行家獲得表現的機會，他們在數字時代最新發展的前沿，依靠人工智能做出重要的財務決定會對企業提出額外的風險。
人工智能算法是否能夠在複雜的情況下做出最好的判斷，總會有一些問題，這意味著引入人工智能作為財務顧問的組織應該確保他們同時加強風險管理程序。最後，關於財務模型的使用也有一些爭論：它們僅僅是一種更好地理解複雜環境的工具，但由熟練的風險經理來收集和選擇哪些信息對他/她的風險管理決策至關重要。
從本質上講，當談到機器人及其對金融風險的影響時，有兩方面。一方面，AI的使用有助於降低行業的風險水平，通過將任務完成到預先編制的標準，但另一方面，它可以增加該部門的風險狀況。
把可能影響整個國家經濟狀況的重要財務決策的責任承擔到巨大的風險中，而機器的維護可以防止工人專注於財務任務，而不得不花時間在機器上。
更重要的是，如果機器人出了毛病，就會做出錯誤的決定，後果不堪設想。然而我們也可以反駁，除非公司在招聘財務職位時利用了最高水平的專業知識的人員，否則他們可能處於與使用機器人相同的風險水平。
因此，那些還沒有準備好要搬到AI的公司應該確保他們投資於招聘最優秀的候選人。儘管機器人由於其能夠以更快、更有效的方式執行多項任務而自然地承擔了一些人的工作，但使用人工智能帶來的額外風險意味著人類的專業知識仍然需要關注金融風險。
鑑於此，隨著全球金融業的興起，人工智能會擔當大任，金融合規和風險控制專家也將看到金融業對人工智能服務需求的增長。