1、“.....对市场信用情况做出合理判断，有利于降效数据的情况下，利用线性嵌入算法以及支持向量机等，进行企业破产可能的预测，企业财务绩效可反映出企业运营情况，可将相关数据导入支持向量机模型后，对企业财务风险做出有效预测，进步加强企业财务风险管理效能。通过加大对人工智能应试论人工智能在金融风险管理领域的应用及挑战论文原稿向量机应用到金融风险管理中，有利于提高企业金融风险控制效能。例如，在数据库基础上，利用支持向量机来对金融机构违约风险加以管理，能通过分析企业财务数据等，准确预测企业违约风险，进而为交易行为的执行提供参考依据......”。

2、“.....建立风险预警系统，对中小企业运营过程中存在的物流风险进行管理，旨在减少业务失败概率。总的来说，神经网络模型在金融风险管理上的应用，能为金融业务的有效办理提供保障，在发挥其预警功能和信用评估功能的基础上，促进企业金融风框架的云计算平台发展，能在智能接口作用下兼容外部数据，进而保障人工智能技术在数据有效分析下实现良好应用。人工智能技术在金融风险管理上的应用分析神经网络模型的应用将神经网络模型应用到金融风险管理中......”。

3、“.....应加大对数据资源有效整合及应用的重视。通过整合现有数据资源，做好规划清洗及标签等，构建起另外，当存在算法缺陷时，将导致专家系统神经网络模型在金融风险管控领域的应用效果低下，无法通过算法进行数据分析，无法保证风险预测结果有效性，是需要尽快解决的问题。除了上述弊端外，人工智能的应用将增加金融监管难度，同样是金融。参考文献范敏，管琳人工智能技术在互联网金融中的应用及安全风险探析山东农业工程学院学报，麻斯亮......”。

4、“.....于孝建，彭永喻人工智能在金融风险管理领域的应用及挑战南方使得传统金融业务办理模式发生变化，为金融监管带来较大挑战，人工智能决策机制发生的行为无法追溯，不利于监管工作的开展。结论综上所述，当前人工智能技术已经在金融领域实现了广泛应用，在专家系统神经网络模型和支持向量机作用下，能似的用户来讲，刷脸取款还存在较大安全隐患。现阶段，人脸识别技术还没有发展成熟，只设置人脸识别的关卡，可能造成交易服务面临较大风险，无法保证金融机构对运营风险的有效控制。另外，当存在算法缺陷时......”。

5、“.....随着该技术的发展及应用，使得传统金融业务办理模式发生变化，为金融监管带来较大挑战，人工智能决策机制发生的行为无法追溯，不利于监管工作的开展。试论人工智能在金融风险管理领域的应用及挑战论文原稿取款业务，用户可只通过刷脸便能取款。但是對于长相较为相似的用户来讲，刷脸取款还存在较大安全隐患。现阶段，人脸识别技术还没有发展成熟，只设置人脸识别的关卡，可能造成交易服务面临较大风险，无法保证金融机构对运营风险的有效控制营过程中将产生庞大数据量。当前......”。

6、“.....能在智能接口作用下兼容外部数据，进而保障人工智能技术在数据有效分析下实现良好应用。技术安全风险较大新型技术的发展将带来定风险，将融，。技术安全风险较大新型技术的发展将带来定风险，将人工智能应用到金融风险管理中，同样存在着设计风险，数据分析不够深入而导致预测等风险。在实际生活中，大多金融机构普遍使用人脸识别技术，部分银行通过在机上设计刷脸效提高金融安全风险防范水平，体现出较大应用优势。为了充分发挥人工智能技术在金融风险管理上的应用价值，本文主要对人工智能技术应用时面临的难题进行分析......”。

7、“.....进步促进金融领域良好发融风险管控领域的应用效果低下，无法通过算法进行数据分析，无法保证风险预测结果有效性，是需要尽快解决的问题。除了上述弊端外，人工智能的应用将增加金融监管难度，同样是金融风险管理过程中面临的重要挑战。随着该技术的发展及应用，人工智能应用到金融风险管理中，同样存在着设计风险，数据分析不够深入而导致预测等风险。在实际生活中，大多金融机构普遍使用人脸识别技术，部分银行通过在机上设计刷脸取款业务，用户可只通过刷脸便能取款......”。

8、“.....通过整合现有数据资源，做好规划清洗及标签等，构建起安全可靠有效共享的数据平台，以便提高金融机构风险控制能力。为了实现数据资源有效整合及应用的目的，需要确保金融行业相关数据的应用性。金融业属于数据密集的服务行业，低交易风险。另外，还可在神经网络模型作用下，建立风险预警系统，对中小企业运营过程中存在的物流风险进行管理，旨在减少业务失败概率。总的来说，神经网络模型在金融风险管理上的应用，能为金融业务的有效办理提供保障，在发挥其预警功在金融风险管理时的挑战和对策的研究......”。

9、“.....有利于金融行业稳健发展。试论人工智能在金融风险管理领域的应用及挑战论文原稿。人工智能技术在金融风险管理上的应用分析神经网络模型的应用将神经网机构效益，还可构建出良好的金融市场环境。而姚潇等主要建立支持向量机模型，来对用户个人信用数据库以及金融机构信用数据库进行信用评级，能定程度提高信用风险评估精度，以便为金融企业有关决策的制定提供依据。另外，还可在分析企业绩管理工作的高质量开展。通过加大对人工智能应用在金融风险管理时的挑战和对策的研究，能为金融风险管理效果的提升提供技术支持......”。