近日，工行在“金融安全管控”框架下開發并投產了“VIS”(違規風險智能識別系統)，努力克服傳統風檢監控模式下信息呈現碎片化、風險識別準確性不足、模型適應性不強、風險披露不夠全面深入的局限，更有效地揭示和防范內部案件和重大業務風險。

據報道，系統通過對數據信息的整合和重構，逐步實現風險信息展示的“全景”，以“風險影響”(動能)和“風險變化趨勢”(勢能)的數據結構為主體，從交易異常、運營違規、資產變動、負債變動、處罰與懲罰、營銷異常、反洗線等分析角度實現。，完整展示了人員的各種風險信息，初步構建了統一的人員。

同時，通過特征提取和相關性分析，逐步實現風險模型監控的“場景”。收集專項檢查、客戶投訴、業務運營等風險數據信息，分析提煉113類風險情景特征，構建“風險情景”特征庫。

另外，通過機器學習和風險推演，人機協作是“智能”的。采用“機器學習”算法，引入智能調整模型權重機制、風險熱點引導機制和風險調整機制，利用ITPR算法引導系統風險偏好，收集已確認的風險問題，形成“黑樣本”特征庫，構建“風險演繹實驗室”，利用機器學習相關算法逆向學習風險數據結果，不斷調整風險重要度參數，提高分析認知和風險預測能力。

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