监管领域的大数据和人工智能应用探索——以虚假贸易融资行为分析为例

本文从实际金融服务应用场景入手,通过大数据分析技术,借助人工智能等新兴的监管科技手段,以虚假贸易融资为例进行多维度全景式分析,对特定金融监管规则及负面主体进行机器学习,挖掘容易被“人眼”和海量数据忽视的异常特征,实现专家智能向机器传授和监管项目自动异常甄别,提升异常情况的精准识别率,输出可疑主体并将其应用于日常金融监管中,优化金融服务,提升金融监管效能,最终以实证的形式论证人工智能技术应用于金融监管的可行性和实效性,认为新型微观主体行为监管方法有效且可行。