人工智能大模型原理与应用实战：金融风控的应用与实战_大模型在金融风控中的应用

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.背景介绍

金融领域的应用中，机器学习和深度学习算法都得到了广泛应用。而在金融风控领域，传统的机器学习模型并不能很好地处理特征数据不全、分布偏态等实际场景中的问题，因此，需要采用大模型进行有效防御。 随着互联网、大数据和云计算技术的发展，传统的机器学习模型已经无法实时反应金融数据的变化，因此，如何能够快速准确地识别出异常交易并做出相应的风险控制，成为了金融领域的一个重要课题。本文将基于目前最火的大数据流量分析方法——大模型来解决银行业务中的风险识别和控制问题。

2.核心概念与联系

（1）机器学习（Machine Learning）

机器学习(ML)是人工智能研究领域的一类方法，它以数据驱动的方式对输入数据的结构、模式进行分析，并利用这些分析结果对未知的数据进行预测或分类。其目的是通过训练算法，从海量的数据中发现数据间的关联关系，然后利用这些关联关系对新的数据进行预测或分类。 机器学习的一般过程包括数据收集、数据预处理、建模、训练、评估、预测和部署。其中，数据预处理阶段通常包括数据清洗、数据转换、数据划分、数据集成、数据归一化等操作。

（2）深度学习（Deep Learning）

深度学习(DL)是机器学习的一种子领域，它由多层神经网络组成，并且训练算法可以自动学习到复杂的非线性函数。它是计算机视觉、自然语言处理、语音识别、推荐系统、强化学习等诸多领域的基础。深度学习通过深度结构来提高学习效率&#x