金融犯罪之人工智能预防路径研究——以贷款诈骗风险智能建模预测为分析路径

作者：王超

来源：河南警察学院学报, 2019, 28(02): 27-33.

DOI：10.16231/j.cnki.jhpc.2019.02.004

• 金融犯罪
• 人工智能
• 贷款诈骗风险
• 神经网络建模

金融诈骗类犯罪的智能防控路径,是人工智能社会面临的重要课题。对金融犯罪中银行防控贷款诈骗风险的数据进行数学建模分析、评估,是运用数据挖掘模型探索有效防控贷款诈骗风险的重要路径。朴素贝叶斯模型、马尔可夫覆盖结构的贝叶斯网络模型和神经网络模型均可用于贷款诈骗风险防控,且在风险预测中具有较好效果,可用于未来的建模预测。目前人工智能建模预测贷款诈骗风险还需要解决一些现实问题,如黑箱模型的解释问题等。金融诈骗类犯罪的人工智能防控将是未来犯罪防控的一种必然趋势。

• 单位
  河北政法职业学院