人工智能技术在金融风控中的应用，是对传统风控技术的一次升级和改进。传统的风控技术主要通过规则引擎、关系网络、权重模型等方式来识别和评估风险信息。然而，这种方法需要手动设置规则和参数，适应性较差，难以跟上快速变化的市场环境。相比之下，人工智能技术具有自适应性强、全局信息可见、效率高等特点，能够更加准确地发现潜在的风险。
下面是一些人工智能技术在金融风控中的具体应用：
人工智能在反欺诈方面的应用：欺诈依赖于虚假、错误甚至完全捏造信息来得以实施，因此为了保证企业能够真实地了解客户的收入、财务状况、偿债能力等相关信息，防范欺诈行为就显得尤为重要。机器学习算法被广泛应用于辨别可疑交易行为，同时结合历史数据帮助更好地预测未来可能的欺诈事项。
人工智能在信贷风险评估方面的应用：了解贷款申请人的风险能力是最基本的风险控制手段之一。人工智能技术能够在采集客户信用记录和预测模型方面提供更为准确、全面的信息。更加严谨、详细的数据分析，可以让金融从业者更好地判断申请人还款能力，进而降低坏账率。
人工智能在交易风险监测方面的应用：市场波动常常会导致很多交易风险，传统的交易监测方法主要基于规则引擎方式（如设置针对某个风险指标的阈值），这样的方法难以适应市场快速变化的情况。而人工智能技术通过对大量历史交易数据进行学习与建模、实时价差监测等手段，使得决策者拥有更加全面多元的风险掌控手段，做出科学合理的风险决策。
人工智能在资金管理和清算方面的应用：银行、证券公司等金融机构通常都需要考虑自身的流动性风险，对于现金和负债的监管尤其重要。人工智能技术可以通过对市场、客户账户等因素的全面监测与风险评估，更好地制定合理的流动性管理方案，提高现金使用效率和资金利用率。
总之，人工智能技术的使能作用在风控领域已经变得越来越重要，它使得我们能够更加有效地发现并对抗风险，实现更高效的数据挖掘。而随着技术不断升级，人工智能风险控制未来或将成为金融业最为重要的应用之一。