下面是小编为大家整理的机器学习，未来可期：机器学习风险管理中应用（精选文档）,供大家参考。
机未器来学可习期
机器学习在风险管理中的应用
2021年12月
kpmg.com/ae kpmg.com/om
AI技术
©所，20及21毕毕马马威威会华计振师会事计务师所事—务香所港( 特特殊别普行通政合区伙合)伙—制中事国务合所伙，均制是会与计英师国事私务营所担，毕保马有威限企公业司咨—询毕(马中威国国)
有际限有公限司公司—相中关国联有的限独责立任成公员司所，毕全马球威性会组计织师中事的务成所员。—版澳权门所特有别，不行得政转区载合。伙制事务 机器学习 未来可期 – 2021 3
风险评估 信用评估、信用担保、压力测试
投资组合管理客户细分、建议
交易 算法交易
客户支持 聊天机器人、智能投顾 欺诈防范 反洗钱与欺诈检测 模式识别
知识库系统 深度学习
语音/图像识别 机器学习
自然语言处理
应用场景
机可器。在学风习险因管具理备方改面善，企机业器日学常习业已务被的视潜为力既而能日提益高得效到率认和产能能在，极亦少能人降工低干成预本的的情利况器下。快这速主处要理是和因分为析机大器量学的习非技结术构规化成数本据，并。还为能银帮行助提银供行制和定金准融确机信构贷降决低策运的营能、力监。管和合 支出付现银，迫行使和越科来技越型多非传银统行银金行融采公用司了等机非器传学统习贷技款术机以构及的基进于行技升术级的，以算评法估。因客此户，的他信们用不状得况不。对其传统系统和架构 同息时、全，球他定们位也系利统用（替G代PS数）数据据源、，电如子社商交务媒和体网照上片购和物登信陆息信、移在动人数工据智和能账的单基支础付上信建息立等强。大在的大内数部据模的型帮供助决下策，之银用行。便能 因此，机器学习解决方案能够为金融业提供及时可信的数据，以打造客户智能，顺利实施战略和减少损失。
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发送欺诈活动预警
AI技术
信用风险 -
对客户信用历史进行更可靠的评估 -
提别供的洞运察营、分财析务，揭或示经传济统问模题型无法识 -
提高内部信用评估模型的准确度 市场风险 -
降低市场交易风险 -
在短短几秒内分析海量数据 -
为交易商设定最优价格 -
识别跨市场的交易模式 -
提高预测模型的准确度
欺诈风险 -
并快立速即发向现近源乎自无不限同数渠量道的银关行联活客动户， -
以易毫秒级的速度辨别合法和欺诈交 企业风险 -
为息高和级风管险理视层图，提从供而更增强强大决的策预能测力信 -
强预化测风违险约监可控能机性制，利用机器学习 -
识违别规安行全为和/或其他业务控制方面的
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应，因此具备较高的预测准确度。
主要优点
较高的预测准确度 而效机应器，因学此习具能备捕较捉高到的情预景测变准量确和度风。险因素之间的非线性 公而司机财器务学数习据能之捕间捉的到非情线景性变关量系和，风在险压因力素情之景间下的尤非为线如性此效。
优化的变量选择流程 在大用量于的内时部间决。在策大的数风据险分模析型平中台，特的征支/持变下量，提机取器流学程习占算用法了可以征处集理可海以量为数压据力和测提试取提不供同数变据量驱动。覆的盖强大大量风风险险模因型素。的特 更丰富的数据分类 在键处。机理器不学断习变算化法的能投够资基组于合多时种，属适性当较的合粒理度地和进分行类分尤类为。关使相用结无合监，从督而机获器得学更习高算的法建，将模基精于确距度离和和解密析度能的力。聚类方法 优化情景生成 由中于的基宏于观决经策济的变模量型。然具而有，前这瞻些性情，景因中此所必包须含预的测压各力种和情波景动大性的，计往算往能导力致正预好测有偏助差于。提在升这模方型面准，先确进度机。器学习技术强
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失率（ L GD）在内的主要信用风险指标。
交易历史来区分欺诈和非欺诈交易的具体特征。
应引用领案潮例流：
1.
信用风险建模 银变行量通或常二使元用结传果统变的量（信是用否风违险约模）型。机来器预学测习分模类型变的量预、连测续结果习通仍常能难用以于解优读化，现且有不监易管依模照型监中管的目参的数进和行变验量证选。择但流机程器学。
基的于决人策工规智则（能即的使决具策有树非技线术性可特以征产）生。无易监于督追学踪习和技符术合可逻用辑于向搜量寻机传分统类信法，用能风预险测建包模括所贷需款的的数违据约。各概种率（分P类D）法或，违如约支损持 金用融于服压务力公情司景更的倾收向入于预雇测佣模外型部。顾问使用深度学习法开发 2.
欺诈检测 多用年卡来交，易银为行银一行直处将理各和种训机练器无学监习督法学运习用算于法信提用供卡了业丰务富。的信数能据力源，这。从些以算往法来在看预，测由信于用具卡备欺生诈成方、训面练具和有验较证高海的量准数确据度的。
在卡信交用易卡来支评付估系欺统诈中的嵌可入能工性作。银流行程利引用擎其，信即用可卡通业过务监的控丰信富用 3.
交易商行为 自业然务语活言动处以理及和识文别本欺挖诈掘交等易技、内术幕越交来易越和多市地场被操运纵用行于为监。控 通话分时析间往，并来结电合子交邮易件组和合日数期据相，关系数统据便、能登预陆测/ 登交出易时商间不和当行损为失的。概率，这可能为金融机构节省巨额声誉和市场风险
©询2( 中02国1 毕) 有马限威公华司振—会中计国师有事限务责所任(特公殊司普，通毕合马伙威)会—计中师国事合务伙所制—会澳计门师特事别务行所政，毕区马合威伙企制业事咨务司所—，毕及马毕威马国威际会有计限师公事司务相所关—联香的港独特立别成行员政所区全合球伙性制组事织务中所的，成均员是。与版英权国所私有营，不担得保转有载限。公
机器学习 未来可期 – 2021 7
风险和挑战。
制和框架显得格格不入。
指南，但仍需要针对先进的机器学习建模进行修订和更新。
相和关挑风战险
毋行庸业置。海疑量，如数果据运和用先得进当技，术机或器将学用习于将建颠立覆可整提个高银风的险许管多理模能型力风的险模因型素较。但为不突利出的，常一常面与是，当此前类的模机型 例论，如使，用传线统性模和型（低如维逻数辑据回作归为）输通入常值是。基而于机清器晰学的习统模计型（学如理神性经关网系络和）连则接利等用特动征态。与训传练、统高模维型数相据比、，超此参类数特、复征杂降的低非了线机器反学过习来模又型提的高透了明模度型，风使险相。关风险的识别和评估难度加大， 因在此低，风许险多领银域行。以仍下持是谨与慎风态险度，管将理机中器应学用习机的器使学用习范的围主限要制 可解读性 长要期在以解来析，能机力器和学预习测模能型力一之直间被进视行为权“黑衡盒。好”的。相预关测方模法型通可常能分异市常场复的杂专，业因知此识可和能人结力果来难开以发解、验读证。该和等监模控型。但需银要行借可助以细使建用模强框有架力的的固模有型风风险险。管理政策来最大程度降低机器学习 验证 鉴行于全机面器验学证（习在算概法念的可独靠特性性、及流其程“验黑证盒和”特结点果，分对析这等些方模面型）给进当使前用更内适部用模于型传时统，由监于管不模利型情的景验通证常框不架主带动来生了成重，大使挑验战证。技术量（，如应回制溯定测严试格）的面、临符更合大机的器挑学战习。技因术此需，求为的了验提证高程模序型。质 数据完整性 拥和有高高维质数量据的。银数行据不至仅关可重能要需。机要器加学强习其模现型有依的赖数大据量修的复异流构程和记相录关和的追测踪试沿基袭础。设施，而且还需要在整个数据生命周期中 监管 在准机则器。现学有习指模引型（的如开美发联和储验的证SR方11面-7尚）提未供制了定模具型体风或险严管格理的
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取代过时的传统统计模型。不断发展的模型管理将有助于实现这一演变。
业、酒店业和休闲娱乐业。
更精确的成果。
型风险管理的挑战。
未来影响 危这机次的全充球分疫准情备给。我们上了重要的一课，即银行如今比以往更需要做好应对金融银险行管业理已机经制从的此必前要次性贷。采危用机人的工教智训能以和及机危器机学后习长技达术十很年可的能改提革升中预理测解能具力备，并风
传统模型的限制 更强的预测能力 不断改进的模型风险管理
冲新击型已冠经状对病计毒量疫、情管引理起和的规经避济风险敞口造成严重影响。
传预测统违的约风方险面模仅型能在起危到机有期限间作对用济。环因境此发，生银的行快无速法和对持信续贷变和化经加冲击以考的虑行业。这中种尤情为况明在显受，如到严航重空 对在于很多大数程银度行上而依言赖，过现去有事模件型和历这史种局数面据，。其机深器度学学习习可能以力扭可转以提分析供。基于实时数据的强化预测 随基着于监机管器要学求习的强断大提敏高捷以能及力的优化构建整，套利流用程创，新还技能术更不快仅交可付以 未得更来，加机先器进学，但习这模也型会或使许对将其变进加大行。解读、解析和管理的难度 随越着来更越复多杂的模决型策的由自推主出模，以型及制定略，风险，从管而理产将生演远变超成一简种单战模
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经验交付量身定制的服务。
更强的预测能力和更有效的压力测试方法。
第二支柱风险，毕马威团队都可以为您提供支持。
毕的马协威助可提供
人压工缩智等能方利式，用实操现作更自快动的化决、策大、数更据高优的势准和确成度本、 拥易抱事一。项能够颠覆常规业务的快速发展的新技术绝非 毕马我威们可的以专帮业助人机员构致发力挥于人与工客智户能合在作风，险打管造理灵方活面的的解潜决 方框案架，所为涉客及户的创问造题价和值挑。战我，们可深以谙利开用发我强们专业人员的丰富 通包过括综从合概服念务验，证我到们设将计为相开关发应的用各案个例阶，段整提合供系全统面和支运持营，再学到习提技供术持的续优管势理，并支将持其。我纳们入可风以险帮管助理机模构型充。从分情利景用设机器计模、型宏、观违经约济损建失模率和模压型力和测违试约，风到险针模对型I F，R以S及9 的第违一约支概柱率和 我了们解可新以的帮发助展客动户态掌，并握明不晰断不发断展演的变人的工监智管能格生局态。系统，