近期，工（gōng）行在“融安控”框架下（xià）研发投产了“违规风险智能识别系统（VIS）”，着力破（pò）解传统（tǒng）风验监测模式下信息展现碎（suì）片化，风（fēng）险（xiǎn）识别（bié）精准度不足、模（mó）型适应性不强、风险揭（jiē）示（shì）不够全面深（shēn）入的（de）局限，更加有效地（dì）揭（jiē）示和防控（kòng）内部案件和重大业务风险（xiǎn）隐患。

  据介绍，该（gāi）系统（tǒng）通过整合（hé）与（yǔ）重构数据信息，逐步实现风险信息展现的“全景化”，以“风险冲击”（动（dòng）能）“风（fēng）险变化（huà）趋”（势能）的数据结（jié）构为体（tǐ），实现从交易异常、操（cāo）作违规、资产异动（dòng）、负债异（yì）变（biàn）、处罚惩戒、营销异常、反洗（xǐ）线等分析（xī）角度，完（wán）整展（zhǎn）现人员（yuán）各类风险信息，初步构建了（le）统一的人员风险画像和风险数据建模。

  同时，通过特征（zhēng）萃（cuì）取与（yǔ）关联分析（xī），逐步实现风险（xiǎn）模型（xíng）监测的“场（chǎng）景（jǐng）化（huà）”。收集专项检查（chá）、客户投（tóu）诉、业务运营等风险（xiǎn）数据信（xìn）息，解析提炼出113类（lèi）风险场（chǎng）景特征，构（gòu）建了“风险（xiǎn）场景”特（tè）征库。

  此外，通过机（jī）器学习与风险推演，实现人（rén）机协作“智能化”。采用“机器学习”算法，引入智能调节模（mó）型（xíng）权重机制、风（fēng）险热点引导机制、风险调校机（jī）制（zhì），利用（yòng）ITPR算法对系（xì）统风险偏好进行引导（dǎo），将已确认的（de）风（fēng）险问题进行（háng）收集，组成“黑（hēi）样（yàng）本”特征库（kù），并建设“风（fēng）险推演实验室”，利（lì）用（yòng）机器（qì）学习相关算法对风险数（shù）据结果（guǒ）反（fǎn）向学习，不断调校风险重要（yào）性参（cān）数，提升分析认知和（hé）风险预（yù）判能力（lì）。