课题主持人： 邢桂君  

课题组成员：陈颖、程珂、王雷、周亚楠

摘  要：

    近年来，伴随算力的迅猛提升及数据的爆炸式增长，基于人工智能新技术的应用成为金融业务创新的有力支撑和持续驱动，数据作为金融行业最核心的资产，人工智能技术与数据的深度融合成为了各大金融机构关注的重点。面对金融业务交织嵌套日趋复杂，金融行业风险问题日益突出，监管主体深刻认识到传统监管方法手段与金融形势不适应的现实。我国金融监管所独有的金融市场规模大、创新动力强以及预防系统性金融风险问题迫在眉睫等特点，决定了我国需要具有中国特色的金融监管体系，更需要不断结合监管数字化智能化转型挖掘监管潜能。为此，国家金融监督管理总局山东监管局在系统内监管数字化工作基础上，结合金融监管总局及山东金融监管局的智慧监管建设成果，深入探究现阶段人工智能技术在金融监管领域的良好实践，参考金融行业中的场景应用和先行先试，积极利用NLP自然语言处理、TextCNN卷积神经网络、知识图谱、机器学习等人工智能技术，穿透识别金融领域资金往来、股权关系、资产质量等风险，监测预警信用风险、声誉风险等相关领域风险状况，推动监管“长牙带刺”、有棱有角。

一、引言

（一）研究背景。

得益于金融机构的数字化转型大潮以及互联网行业的蓬勃发展，金融监管部门汇聚了金融领域多维度、专业性强的海量数据，随着人工智能的快速发展，金融监管部门积极融合数据挖掘、知识图谱、机器学习、可视化管理等人工智能技术，探索在数字经济背景下打破传统监管模式壁垒，驱动人工智能为金融监管领域赋能将势在必行，推进金融监管领域的转型升级已成为大势所趋。

（二）现状与挑战。

1、现状。

（1）金融业务日渐庞杂，对传统金融监管模式提出新挑战；

（2）舆情风险管控复杂，金融监管难度不断加大；

（3）金融风险问题突出，传统金融监管力度不匹配。

2、挑战。

（1）商业银行尚存诸多问题及风控薄弱环节；

（2）部分银行存在资产质量真实性问题；

（3）市场主体风险隐蔽。

（三）参考文献及各国实践。

（四）研究思路。

二、建设基础与方向

（一）技术理论基础。

人工智能这一概念可以追溯至20世纪中期，旨在研究和开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统。自然语言处理是人工智能领域的重要分支，致力于研究和开发能够理解、生成和分析人类语言的计算机系统。知识图谱的概念起源于20世纪60年代的语义网络，旨在使传统的“基于关键词”的搜索模型向“基于语义”的搜索模型升级。

金融监管部门面临着不断增加的复杂监管需求和技术挑战。

（二）监管科技现状。

传统监管信息系统的弊端日益凸显；现有的监管信息系统的短板不断暴露。

（三）建设方案。

结合人工智能技术，主要从以下三个方面阐述金融监管智能化的建设方案：

1、实现智能化风险监测与预警；

2、实现智能化监管检查；

3、实现智能化决策支持。

三、人工智能在金融监管领域的研究实践

面对金融业务交织嵌套日趋复杂，金融行业风险问题日益突出，监管主体深刻认识到传统监管方法手段与金融形势不适应的现实。

（一）基于知识图谱技术的知识构建与智能分析。

1、金融监管领域的知识图谱构建。

2、基于知识图谱的业务建模。

（1）授信集中度监测模型；

（2）隐性不良贷款筛查模型；

（3）大股东干预模型。

3、小结。

以上三种模型均基于知识图谱以及图算法进行构建，从监管实践来看，依托图技术，构建适用于图计算的数据模型，并通过图算法挖掘汇聚形态的可疑线索，可视化展示资金链路、企业多维关系等关联图谱，能够强化穿透式监管，以数字化转型拓展风险监测分析深度，聚焦底层资产和监管数据质量，打通内外部数据通道，切实提升穿透效能。

（二）基于机器学习的空壳企业识别。

从金融监管领域的角度出发，空壳企业存在欺诈与非法集资、洗钱、金融系统风险、税收风险、市场扰乱风险、监管难度增加以及投资者保护问题等一系列风险问题。

（三）基于TextCNN的舆情分析系统。

金融监管部门在辖区舆情监测工作中，面临着舆情信息来源多样化、舆情数据范围广泛以及金融机构每天产生的数据量庞大且种类繁杂等诸多问题。传统的分析方法常常难以迅速响应新兴的舆情动态，导致可能错过关键的信息窗口期。

四、展望

山东金融监管局基于机器学习、知识图谱以及自然语言处理技术，设计并构建了一套智慧监管系统，旨在强化辖区内智慧监管的能力。具体来说，运用机器学习算法自动识别空壳企业，通过对大量历史数据的训练，挖掘潜在的风险模式与发展趋势。知识图谱的应用则在于构建不同实体间的关联，使系统能够理解和推断市场主体背后复杂的深层关系，从而提供更加深刻的分析视角。此外，自然语言处理技术的应用确保了系统可以准确解读与分析非结构化文本数据，例如社交媒体上的帖子、新闻报道以及论坛讨论等内容，有效捕捉公众的真实情感与观点，建立了舆情监测系统，不仅提高了监管工作的效率和准确性，还增强了对突发舆情事件的响应速度，为维护社会稳定提供了有力的技术支持。

综合评估现阶段成果与当前金融监管领域的治理状况后，我们识别出三个主要方面需要进一步改进与提升：

第一，当前监管文档数量庞大且种类繁多，导致在人工核实具体监管规定时，难以快速准确地定位到所需条款。为了解决这一问题，我们计划在后续工作中构建监管局内部的知识库系统，整合所有相关的规章制度及监管准则等文档资料，并将其纳入统一管理。通过利用先进的大模型技术，实现对所需知识文件的高效检索与即时反馈，从而显著缩短查找时间，提高工作效率。

第二，尽管当前系统已构建了一个用于分析辖区内风险状况的知识图谱，但在处理模糊查询、不确定性信息以及涉及上下文理解的需求时，现有系统暂时无法满足，亟需增强其语义表达能力。为此，我们计划引入图向量数据库。一是借助于大模型强大的语义特征捕捉能力，能够实现自动从未标记的数据中更为准确的学习实体和关系。二是通过使用近似最近邻（ANN）算法，系统能够快速找到与某个查询向量相似的实体，这是传统图数据库无法做到的。三是向量可以表示多种类型的数据，如图像、音频、文本，支持进行多模态的数据相似性搜索。四是传统图数据库返回的是格式化数据，例如json或者三元组，这要求用户或应用程序必须自行解析这些数据，并根据具体需求做出相应的判断和处理，而将图数据库返回的向量直接传递给大模型进行进一步的加工处理，大模型能够基于向量数据，结合上下文信息，生成更加直观易懂的结果，比如自然语言描述、可视化图表等，使得最终呈现给用户的分析结果更加清晰、易于理解。

第三，随着数据安全法和个人信息保护法的实施，数据的合规使用和隐私保护已成为金融行业的重要议题。联邦学习作为一种新兴的分布式机器学习方法，允许多个参与方在不共享原始数据的情况下共同训练模型，这不仅保护了数据隐私，还提升了模型的泛化能力和性能，同时满足合规性要求。在金融行业中，联邦学习可以应用于风控模型的建立，通过结合多个金融机构的数据，提高风险预测的准确性。例如，运用联邦学习技术进行风险防控，通过隐私求交、联邦特征工程等技术手段，在不泄露双方数据的前提下，共同建立风险评估模型，有效提升合规风险防控的精确性和覆盖范围。积极探索如何利用隐私计算技术打破数据孤岛，促进数据的安全流通和共享。利用匿踪查询、联合统计、联邦学习等核心技术，构建信息查询、联合统计运算、联合建模等多种数据应用场景、有效提升数据使用价值，在金融监管、风控及营销场景进行推广使用。未来，金融监管局和金融机构将继续深化在隐私计算和联邦学习领域的合作，推进数据跨机构、跨领域的安全共享和应用。这不仅能够提升金融服务的质量和效率，还能够促进金融行业的数字化转型，同时确保数据安全和用户隐私得到充分保护。随着技术的不断进步和法规的完善，预计隐私计算和联邦学习将在金融行业发挥更加重要的作用，为金融监管和金融服务带来更多创新和价值。