近期，工（gōng）行在“融安控”框（kuàng）架下（xià）研发投产了“违规风（fēng）险智能识别系统（VIS）”，着力（lì）破解传统风验（yàn）监测模式（shì）下信息展现（xiàn）碎片化，风险（xiǎn）识别（bié）精（jīng）准度不足、模型适应性不（bú）强、风险（xiǎn）揭示不够（gòu）全面深入的局限，更（gèng）加有效地（dì）揭示和防控内（nèi）部案件和重大业务风险（xiǎn）隐患。

  据（jù）介（jiè）绍，该系统通（tōng）过整合（hé）与重（chóng）构数据（jù）信息，逐步实现风险信息展（zhǎn）现的“全景化”，以“风（fēng）险冲击”（动能（néng））“风（fēng）险（xiǎn）变化趋”（势能）的数（shù）据结构（gòu）为体（tǐ），实现从（cóng）交易异（yì）常（cháng）、操作违规、资（zī）产异（yì）动、负（fù）债异变、处罚惩戒、营销（xiāo）异常、反洗线等分析角度，完整展现（xiàn）人员各类风险信息，初步构（gòu）建了统一的（de）人员风（fēng）险画像和风险（xiǎn）数据建模。

  同（tóng）时，通（tōng）过特征萃取（qǔ）与关联分析，逐步实现风（fēng）险模型监测的“场景化”。收集专（zhuān）项检查、客户（hù）投诉（sù）、业务运营（yíng）等风险数据信息，解（jiě）析提炼出113类风险场景（jǐng）特征（zhēng），构建了“风险场（chǎng）景（jǐng）”特征库。

  此（cǐ）外，通过机器学习与风险推演，实现人机协作“智能化”。采用“机器学习”算法，引入智能（néng）调（diào）节模（mó）型权重机（jī）制、风险热点引（yǐn）导机制（zhì）、风险调校机（jī）制（zhì），利（lì）用ITPR算法对（duì）系统风（fēng）险（xiǎn）偏好进行引导，将已确认的风险问题进行（háng）收集，组成“黑样本”特（tè）征库，并建设“风险推演实验室（shì）”，利用机（jī）器学（xué）习（xí）相关算法对风险（xiǎn）数据结（jié）果反向学习，不断（duàn）调校风险重要性参数，提升分（fèn）析（xī）认知（zhī）和（hé）风（fēng）险预判能力。