金融行业智能风控与反欺诈策略研究

金融行业智能风控与反欺诈策略研究TOC\o"1-2"\h\u29313第1章引言 3235651.1研究背景 3322771.2研究目的与意义 3119401.3研究方法与内容安排 3236第2章金融风险与反欺诈概述 498332.1金融风险的类型与特点 4185372.2欺诈行为及其对金融行业的影响 4134932.3风险管理与反欺诈的关系 57131第3章智能风控技术发展现状 5147093.1人工智能技术概述 586933.2机器学习在金融风控中的应用 5136303.3深度学习在金融风控中的应用 68949第4章反欺诈策略及其在金融行业的应用 6310564.1反欺诈策略概述 654224.2传统反欺诈策略 7113854.2.1客户身份识别 737994.2.2交易监控 7297414.2.3风险评估 7202944.2.4内部控制与合规管理 7192884.3智能反欺诈策略 7253424.3.1人工智能技术在反欺诈中的应用 773384.3.2大数据技术在反欺诈中的应用 7166994.3.3区块链技术在反欺诈中的应用 893354.3.4云计算在反欺诈中的应用 830439第5章数据挖掘与预处理技术 8323505.1数据挖掘技术概述 8210125.1.1关联规则挖掘 995525.1.2分类算法 9231565.1.3聚类分析 983695.1.4时间序列分析 916405.2数据预处理方法 9122065.2.1数据清洗 9229305.2.2数据整合 930575.2.3数据变换 9166715.3特征工程与选择 9264685.3.1特征提取 10253695.3.2特征转换 1093785.3.3特征选择 10380第6章智能风控模型构建与评估 1021106.1智能风控模型构建方法 10222606.1.1数据准备 10207576.1.2特征工程 10169886.1.3模型选择与训练 10225846.2模型评估指标体系 11326416.3模型优化策略 117484第7章智能反欺诈场景应用案例分析 12242487.1信用卡欺诈检测 1225427.1.1数据收集与预处理 12149067.1.2特征工程 12206687.1.3欺诈检测模型 1280497.1.4应用案例 1290447.2贷款欺诈识别 1250147.2.1数据收集与预处理 12110767.2.2特征工程 12220937.2.3欺诈识别模型 13155277.2.4应用案例 13230827.3保险欺诈防范 13151337.3.1数据收集与预处理 13108127.3.2特征工程 13111717.3.3欺诈防范模型 13279247.3.4应用案例 13515第8章智能风控与反欺诈监管政策及合规要求 13309458.1国内外监管政策概述 13284078.1.1国内监管政策 13188418.1.2国际监管政策 14236048.2智能风控与反欺诈的合规要求 14290058.2.1数据合规 14281508.2.2技术合规 1471818.2.3内控合规 14240068.3监管科技在金融行业中的应用 14194708.3.1监管合规自动化 14247198.3.2风险监测与预警 15225158.3.3合规报告与信息披露 1567178.3.4知识图谱与关联分析 1517512第9章智能风控与反欺诈未来发展趋势 15295679.1技术创新与风控策略的融合 1570149.2跨界合作与开放银行 1526539.3智能风控与反欺诈的国际化发展 1614050第10章结论与展望 163194110.1研究总结 162501610.2存在问题与挑战 16108510.3未来研究方向与建议 17第1章引言1.1研究背景我国金融市场的快速发展，金融业务规模不断扩大，金融风险也日益凸显。风险控制和反欺诈成为金融行业关注的焦点。智能风控与反欺诈策略作为金融科技的重要组成部分，可以有效提高金融机构的风险管理能力，降低欺诈行为给金融机构带来的损失。大数据、人工智能等技术的快速发展，为金融行业智能风控与反欺诈策略的研究和应用提供了新的可能。但是如何在复杂多变的金融环境下，构建一套科学、有效的智能风控与反欺诈体系，成为当前金融行业面临的重要课题。1.2研究目的与意义本研究旨在深入分析金融行业风险控制和反欺诈的现状，探讨智能风控与反欺诈策略的理论体系，提出适应我国金融市场的智能风控与反欺诈方法，为金融机构提供理论指导和实践参考。研究的主要意义如下：（1）有助于完善金融行业风险管理体系，提高金融机构的风险防范能力。（2）有助于推动金融科技创新，促进金融行业转型升级。（3）有助于保障金融消费者权益，维护金融市场稳定。1.3研究方法与内容安排本研究采用文献分析、案例分析、实证研究等方法，对金融行业智能风控与反欺诈策略进行深入研究。内容安排如下：（1）梳理金融行业风险控制和反欺诈的发展历程，分析现有风控与反欺诈策略的优缺点。（2）探讨智能风控与反欺诈的理论基础，分析大数据、人工智能等技术在金融行业中的应用。（3）分析国内外典型金融机构的智能风控与反欺诈实践，总结成功经验与启示。（4）构建适应我国金融市场的智能风控与反欺诈体系，提出具体策略和方法。（5）通过实证研究，验证所提出智能风控与反欺诈策略的有效性，为金融机构提供应用指导。第2章金融风险与反欺诈概述2.1金融风险的类型与特点金融风险是指在金融活动中，由于各种不确定性因素的存在，可能导致投资者和金融机构遭受损失的可能性。金融风险类型多样，主要包括以下几种：（1）市场风险：指金融市场价格波动导致的损失风险，如利率风险、汇率风险、股票价格风险等。（2）信用风险：指借款方或对手方违约，导致金融机构损失的风险。（3）操作风险：指由于内部管理、人员、系统或外部事件导致的直接或间接损失。（4）流动性风险：指金融机构在规定时间内无法以合理成本满足现金流出的风险。（5）合规风险：指因违反法律法规、监管要求而导致的损失风险。特点如下：（1）不确定性：金融风险具有很强的不确定性，难以预测和量化。（2）相互关联性：各类金融风险相互影响、相互转化，形成复杂的关联关系。（3）可控性：通过有效的风险管理措施，可以在一定程度上降低金融风险的影响。2.2欺诈行为及其对金融行业的影响欺诈行为是指利用不正当手段，骗取金融机构或他人财产的行为。金融行业中的欺诈行为主要包括：（1）贷款欺诈：通过虚构或隐瞒事实，骗取金融机构贷款。（2）信用卡欺诈：利用信用卡进行虚假交易、套现等违法行为。（3）保险欺诈：在保险理赔过程中，采取虚假报案、夸大损失等手段，骗取保险赔偿。（4）证券欺诈：利用内幕信息、操纵市场等手段，损害投资者利益。欺诈行为对金融行业的影响如下：（1）金融机构资产损失：欺诈行为导致金融机构直接经济损失，降低资产质量。（2）增加经营成本：金融机构需投入更多资源防范欺诈风险，增加经营成本。（3）影响行业声誉：欺诈行为损害金融机构声誉，降低行业整体信誉。（4）扰乱金融市场秩序：欺诈行为破坏金融市场的公平竞争环境，影响金融市场健康发展。2.3风险管理与反欺诈的关系风险管理与反欺诈在金融行业具有紧密的联系，相互支持、相互促进。（1）目标一致：风险管理和反欺诈的核心目标都是保护金融机构资产安全，防范潜在损失。（2）手段互补：风险管理通过识别、评估、监控和控制风险，降低欺诈发生的可能性；反欺诈则通过打击欺诈行为，降低风险损失。（3）机制协同：金融机构在风险管理框架下，建立完善的反欺诈体系，实现信息共享、资源整合，提高反欺诈效果。（4）效果互评：风险管理的有效性可通过反欺诈成果来衡量，反欺诈工作的成效也取决于风险管理水平。金融风险与反欺诈在金融行业中具有重要地位，加强风险管理和反欺诈工作，有助于维护金融市场稳定，保护投资者利益。第3章智能风控技术发展现状3.1人工智能技术概述信息技术的飞速发展，人工智能（ArtificialIntelligence，）逐渐成为金融行业关注的焦点。人工智能技术是指通过计算机程序或机器模拟人类智能行为，实现对复杂问题的理解、推理和决策的一种技术。在金融领域，人工智能技术为风险控制和反欺诈提供了新的方法和手段。本节将简要介绍人工智能技术的基本原理及其在金融行业中的应用。3.2机器学习在金融风控中的应用机器学习（MachineLearning，ML）作为人工智能的一个重要分支，在金融风控领域得到了广泛的应用。机器学习通过从大量数据中自动学习规律，为金融风控提供了一种高效、自动化的决策支持方法。以下是机器学习在金融风控中的几个关键应用：（1）信用评分：基于历史数据，运用机器学习算法建立信用评分模型，对借款人的信用风险进行评估。（2）客户细分：利用机器学习技术对客户进行细分，针对不同风险等级的客户实施差异化风控策略。（3）欺诈检测：通过分析用户行为数据，运用机器学习算法识别异常行为，及时发觉并防范欺诈风险。（4）风险预测：基于历史风险事件数据，利用机器学习模型对未来可能发生的风险进行预测，为风险管理提供前瞻性指导。3.3深度学习在金融风控中的应用深度学习（DeepLearning，DL）是机器学习的一个子领域，近年来在图像识别、自然语言处理等领域取得了显著的成果。在金融风控领域，深度学习技术也逐渐显示出其优越性。以下是深度学习在金融风控中的几个典型应用：（1）复杂关系建模：深度学习能够自动学习数据中的高阶特征和复杂关系，提高风险预测的准确性。（2）文本分析：利用深度学习技术处理非结构化文本数据，提取有效信息，为风控决策提供支持。（3）图像识别：在金融行业中的身份验证、合同审核等环节，深度学习技术可以实现对图像的自动识别和分类，提高风控效率。（4）反洗钱：通过深度学习算法分析交易数据，识别潜在的洗钱风险，为反洗钱工作提供技术支持。智能风控技术在金融行业中的应用日益广泛，为风险管理和反欺诈提供了有力支持。但是如何在保证风控效果的同时兼顾数据安全、隐私保护等问题，将是未来智能风控技术发展需要关注的重点。第4章反欺诈策略及其在金融行业的应用4.1反欺诈策略概述反欺诈策略是金融机构为防范和识别欺诈行为所采取的一系列措施。金融业务的快速发展，金融欺诈手段也不断翻新，给金融机构带来巨大风险。因此，构建有效的反欺诈策略成为金融行业风险管理的重中之重。本章将从传统反欺诈策略和智能反欺诈策略两个方面，分析金融行业的反欺诈应用。4.2传统反欺诈策略4.2.1客户身份识别客户身份识别是反欺诈的基础工作。金融机构需对客户身份进行严格审查，保证客户信息的真实性、准确性和完整性。主要包括：验证客户身份证明文件、核对客户基本信息、了解客户背景等。4.2.2交易监控交易监控是防范欺诈行为的关键环节。金融机构需对客户交易行为进行实时监控，分析交易特征，识别异常交易。主要包括：设定交易限额、监控高风险交易、定期审查客户交易记录等。4.2.3风险评估风险评估是预防欺诈的重要手段。金融机构应根据客户类型、业务特点等因素，制定相应的风险评估体系。通过风险评估，对客户进行分类管理，实施差异化风险控制措施。4.2.4内部控制与合规管理金融机构应加强内部控制和合规管理，防范内部欺诈风险。主要包括：制定反欺诈政策和程序、加强员工培训、建立举报机制等。4.3智能反欺诈策略4.3.1人工智能技术在反欺诈中的应用人工智能技术为金融行业反欺诈提供了新的手段。主要包括：（1）机器学习：通过分析历史欺诈案例，构建欺诈预测模型，实现对潜在欺诈行为的识别。（2）自然语言处理：用于分析客户沟通内容，识别异常信息，提高反欺诈效果。（3）生物识别技术：如人脸识别、指纹识别等，用于核实客户身份，提高身份识别的准确性。4.3.2大数据技术在反欺诈中的应用大数据技术为反欺诈提供了丰富的数据支持。金融机构可通过以下方式应用大数据技术：（1）数据挖掘：从海量数据中挖掘潜在的欺诈模式，为反欺诈策略提供依据。（2）跨界数据整合：整合多渠道、多领域的客户数据，提高反欺诈的全面性和准确性。（3）实时数据分析：对客户交易行为进行实时分析，快速识别异常交易。4.3.3区块链技术在反欺诈中的应用区块链技术具有去中心化、不可篡改等特点，有助于提高反欺诈效果。主要体现在：（1）数据真实性：通过区块链技术，保证客户数据的真实性和完整性。（2）交易透明度：区块链技术可提高交易透明度，降低欺诈风险。（3）跨境合作：区块链技术有助于金融机构之间的信息共享，提高跨境反欺诈能力。4.3.4云计算在反欺诈中的应用云计算为反欺诈提供了强大的计算能力和存储资源。金融机构可通过以下方式应用云计算：（1）快速部署：云计算可实现反欺诈系统的快速部署，提高反欺诈效率。（2）灵活扩展：根据业务需求，云计算可提供弹性计算和存储资源，满足反欺诈需求。（3）成本效益：云计算降低了金融机构的反欺诈成本，提高反欺诈策略的可持续性。通过以上分析，可以看出，反欺诈策略在金融行业具有重要作用。传统反欺诈策略与智能反欺诈策略相结合，有助于提高金融机构的反欺诈能力，降低欺诈风险。在实际应用中，金融机构应根据自身业务特点，选择合适的反欺诈策略，保证金融业务的稳健发展。第5章数据挖掘与预处理技术5.1数据挖掘技术概述数据挖掘技术是从大量数据中通过算法和统计方法发觉模式和知识的过程。在金融行业，智能风控与反欺诈策略的构建尤其依赖于高效准确的数据挖掘技术。本节将介绍适用于金融行业的数据挖掘技术，包括关联规则挖掘、分类算法、聚类分析以及时间序列分析等。5.1.1关联规则挖掘关联规则挖掘旨在发觉数据中各项之间的潜在关系。在金融行业中，通过关联规则挖掘可以识别出潜在的欺诈行为模式，为风险控制提供支持。5.1.2分类算法分类算法是基于已有数据集学习得到一个目标函数，将未知数据映射到已知类别中。常见的分类算法有决策树、支持向量机、神经网络等。在智能风控与反欺诈领域，分类算法可以用于预测客户的信用等级和欺诈概率。5.1.3聚类分析聚类分析是无监督学习的一种方法，通过将数据集划分为若干个类别，从而发觉数据内在的分布规律。在金融行业，聚类分析可用于客户分群、异常检测等场景。5.1.4时间序列分析时间序列分析是研究数据随时间变化的规律，适用于金融行业中的股票预测、市场趋势分析等。通过对时间序列数据的挖掘，可以为风险管理和反欺诈策略提供有力支持。5.2数据预处理方法在进行数据挖掘之前，需要对原始数据进行预处理。预处理过程主要包括数据清洗、数据整合、数据变换等步骤。5.2.1数据清洗数据清洗是对原始数据进行处理，去除错误、重复、不完整的数据。在金融行业中，数据清洗是保证数据质量的关键步骤，包括处理缺失值、异常值、噪声等。5.2.2数据整合数据整合是将来自不同来源、格式和结构的数据进行统一处理，以便于后续数据分析。在金融行业，数据整合主要包括数据合并、数据标准化、数据转换等。5.2.3数据变换数据变换是对数据进行数学或统计上的转换，以满足数据挖掘需求。常见的数据变换方法包括归一化、标准化、主成分分析等。5.3特征工程与选择特征工程与选择是在原始数据中提取对模型构建有价值的特征，降低模型复杂度，提高预测准确性。5.3.1特征提取特征提取是从原始数据中提取具有代表性的特征。在金融行业中，特征提取可以基于业务知识和经验，也可以采用文本挖掘、图像识别等技术。5.3.2特征转换特征转换是对提取出的特征进行转换，使其更符合模型需求。常见的特征转换方法包括编码转换、多项式变换等。5.3.3特征选择特征选择是从已提取的特征中筛选出对模型预测具有重要作用的部分。特征选择可以降低模型的过拟合风险，提高预测功能。常见特征选择方法有相关性分析、递归特征消除等。第6章智能风控模型构建与评估6.1智能风控模型构建方法智能风控模型的构建是金融行业风险管理与反欺诈的关键环节。本节主要介绍智能风控模型的构建方法，包括数据准备、特征工程、模型选择与训练等步骤。6.1.1数据准备在数据准备阶段，需要对原始数据进行清洗、去重、缺失值处理等操作，保证数据质量。还需对数据进行标注，以便于后续模型训练。6.1.2特征工程特征工程是构建智能风控模型的关键环节。本节主要介绍以下特征工程方法：（1）数值特征处理：对数值特征进行标准化、归一化等操作，降低不同特征之间的量纲影响。（2）类别特征处理：对类别特征进行编码，如独热编码、标签编码等，以便于模型处理。（3）特征选择：通过相关性分析、卡方检验等方法，筛选出对风险预测具有显著影响的特征。（4）特征组合：通过组合不同特征，挖掘潜在的风险因素，提高模型功能。6.1.3模型选择与训练本节主要介绍以下几种常用的智能风控模型：（1）逻辑回归（LogisticRegression，LR）：适用于二分类问题，计算简单，易于解释。（2）决策树（DecisionTree，DT）：具有较好的可解释性，适用于非线性关系。（3）随机森林（RandomForest，RF）：集成学习方法，具有较强的抗过拟合能力。（4）支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）：适用于小样本、非线性问题。（5）深度学习模型：如卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）、循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork，RNN）等，具有较强的特征提取和建模能力。通过交叉验证等方法，选择功能最佳的模型进行训练。6.2模型评估指标体系模型评估指标是衡量智能风控模型功能的关键。本节主要介绍以下评估指标：（1）准确率（Accuracy）：模型预测正确的样本占总样本的比例。（2）精确率（Precision）：模型预测为正的样本中，实际为正的比例。（3）召回率（Recall）：实际为正的样本中，被模型预测为正的比例。（4）F1分数（F1Score）：精确率和召回率的调和平均数，用于衡量模型的稳健性。（5）ROC曲线（ReceiverOperatingCharacteristic，ROC）：通过绘制不同阈值下的真正率（TruePositiveRate，TPR）和假正率（FalsePositiveRate，FPR），评估模型的泛化能力。6.3模型优化策略为提高智能风控模型的功能，本节介绍以下优化策略：（1）特征优化：通过调整特征工程方法，如增加新特征、组合特征等，提高模型功能。（2）模型调参：通过调整模型参数，如学习率、正则化系数等，优化模型功能。（3）模型融合：结合多个模型的预测结果，提高模型的稳健性和准确性。（4）数据增强：通过数据采样、等方式，增加训练样本，提高模型泛化能力。（5）模型监控：实时监控模型功能，发觉并解决过拟合、数据漂移等问题，保证模型稳定运行。第7章智能反欺诈场景应用案例分析7.1信用卡欺诈检测信用卡欺诈是金融行业中最常见的欺诈行为之一。大数据和人工智能技术的发展，智能反欺诈系统在信用卡欺诈检测方面的应用日益成熟。7.1.1数据收集与预处理收集信用卡用户的消费行为数据、基本信息以及历史欺诈记录。对数据进行清洗、去重和处理异常值，为后续建模提供高质量的数据基础。7.1.2特征工程从原始数据中提取与信用卡欺诈相关的特征，包括用户行为特征、交易特征、设备指纹等。利用特征选择方法筛选出对欺诈检测具有显著影响的特征。7.1.3欺诈检测模型采用机器学习算法，如逻辑回归、随机森林、梯度提升决策树等，构建信用卡欺诈检测模型。通过交叉验证和调整模型参数，提高模型功能。7.1.4应用案例某商业银行采用智能反欺诈系统进行信用卡欺诈检测，系统上线后，欺诈交易识别准确率提高30%，有效降低了欺诈损失。7.2贷款欺诈识别贷款欺诈是金融行业中另一种常见的欺诈行为。智能反欺诈技术在贷款欺诈识别方面具有显著优势。7.2.1数据收集与预处理收集贷款申请者的个人信息、财务状况、历史贷款记录等数据。对数据进行清洗和预处理，保证数据质量。7.2.2特征工程从原始数据中提取与贷款欺诈相关的特征，包括申请者信用历史、行为特征、关联关系等。通过特征选择和特征提取，提高特征对欺诈识别的贡献。7.2.3欺诈识别模型采用机器学习算法，如支持向量机、神经网络、集成学习等，构建贷款欺诈识别模型。通过模型调优，提高欺诈识别的准确率。7.2.4应用案例某互联网金融平台采用智能反欺诈系统进行贷款欺诈识别，系统上线后，欺诈案件识别准确率提高40%，有效减少了贷款欺诈风险。7.3保险欺诈防范保险欺诈是金融行业中的另一大难题。智能反欺诈技术在保险欺诈防范方面发挥着重要作用。7.3.1数据收集与预处理收集保险客户的个人信息、保险理赔记录、历史欺诈记录等数据。对数据进行清洗、去重和预处理，提高数据质量。7.3.2特征工程从原始数据中提取与保险欺诈相关的特征，包括客户行为特征、理赔信息、关联关系等。通过特征选择和特征提取，筛选出有价值的特征。7.3.3欺诈防范模型采用机器学习算法，如逻辑回归、随机森林、神经网络等，构建保险欺诈防范模型。通过模型优化，提高欺诈防范效果。7.3.4应用案例某保险公司采用智能反欺诈系统进行保险欺诈防范，系统上线后，欺诈案件识别准确率提高50%，有效降低了欺诈损失。第8章智能风控与反欺诈监管政策及合规要求8.1国内外监管政策概述金融行业作为国民经济的重要支柱，其风险控制和反欺诈能力对于维护金融市场稳定具有举足轻重的意义。我国监管部门高度重视金融行业的风险管理与合规建设，制定了一系列的法规政策以引导和加强金融企业在这方面的能力。与此同时国际上也有诸多先进经验和监管措施值得借鉴。8.1.1国内监管政策我国监管部门针对金融行业风险控制和反欺诈工作，制定了一系列的法规政策。主要包括《商业银行风险管理指引》、《反洗钱法》、《金融机构客户身份识别规定》等。这些政策对金融机构在风险控制、客户身份识别、交易监控等方面提出了明确要求。8.1.2国际监管政策在国际上，金融行业风险控制和反欺诈的监管政策同样受到高度重视。例如，巴塞尔委员会发布的《巴塞尔资本协议》对全球金融机构的风险管理提出了统一标准；美国反洗钱法规、欧盟通用数据保护条例（GDPR）等，都在不同程度上对金融企业的风险控制和反欺诈工作提出了要求。8.2智能风控与反欺诈的合规要求金融科技的快速发展，智能风控与反欺诈逐渐成为金融行业风险管理的重要手段。为保证金融企业合规经营，我国监管部门对智能风控与反欺诈提出了以下合规要求：8.2.1数据合规金融企业在开展智能风控与反欺诈工作时，需遵循相关数据保护法规，保证客户数据的合法合规使用。企业还需关注数据质量、数据安全等方面，以保障风控与反欺诈模型的准确性和有效性。8.2.2技术合规金融企业应采用成熟、可靠的技术开展智能风控与反欺诈工作，保证技术合规。企业还需关注技术更新，适时调整风控与反欺诈策略。8.2.3内控合规金融企业应建立健全内部控制体系，保证智能风控与反欺诈工作的有效开展。内控合规主要包括：制定完善的业务流程、明确岗位职责、加强风险管理、保证信息系统安全等。8.3监管科技在金融行业中的应用监管科技（RegTech）是指运用新技术手段，提高金融机构合规管理能力的一类金融科技。在金融行业，监管科技的应用有助于提升智能风控与反欺诈的合规水平。8.3.1监管合规自动化通过监管科技，金融企业可以实现监管合规流程的自动化，提高合规效率。例如，利用人工智能技术进行客户身份识别、交易监控等，降低人工干预，提高准确性和实时性。8.3.2风险监测与预警监管科技有助于金融企业构建更为高效的风险监测与预警体系。通过大数据分析、人工智能等技术，实现对各类风险的实时监控，提前发觉潜在风险，为企业决策提供有力支持。8.3.3合规报告与信息披露监管科技可以帮助金融企业提高合规报告和信息披露的准确性、及时性。通过自动化工具，企业可以快速符合监管要求的报告，提高合规透明度。8.3.4知识图谱与关联分析运用知识图谱、关联分析等技术，金融企业可以更好地识别复杂交易背后的风险，提高反欺诈能力。同时这些技术也有助于企业深入了解客户，提升客户风险管理水平。智能风控与反欺诈在金融行业的监管政策及合规要求愈发严格。金融企业应积极拥抱监管科技，提高合规管理水平，以应对日益复杂的市场环境。第9章智能风控与反欺诈未来发展趋势9.1技术创新与风控策略的融合人工智能、大数据、云计算等前沿技术的不断发展，金融行业的风险控制与反欺诈策略正逐步实现智能化。未来，技术创新与风控策略将进一步融合，为金融行业带来更为高效、精准的风险管理手段。基于大数据的风控模型将更加成熟，通过挖掘海量数