文章主题：金融本质, 信用, 风险控制, 互联网
对于金融本质的理解，各方观点存在较大的分歧。其中一部分人，包括作者在内的学者，坚信金融的本质在于信用。另一方面，也有人持相反的观点，强调金融的核心是风险控制。然而，这两者实际上并不矛盾。当我们能够获取到交易对手的信用状况信息时，金融交易的潜在风险就会大幅度降低。这是因为，了解对方的信用状况，可以帮助我们更好地评估交易的可行性和可能的风险。反之，如果我们对交易对手的信用状况一无所知，那么一旦金融交易发生，风险就可能变得难以掌控。因此，无论是从信用还是风险控制的角度来看，对金融本质的理解都至关重要。我们需要深入探讨和研究，以便更好地理解和利用金融这一重要的社会现象。
金融风险仅仅是信用状况的终极呈现方式，其产生与存在取决于信用状况的发展变化。尽管金融风险和信用状况之间存在明显的先后顺序，但它们的本质目标是一致的，即确保金融交易的安全与稳定。因此，对于如何准确评估金融交易对手的信用，从而有效地控制和减轻金融风险，全球金融机构和专家们都在不断努力寻求有效的解决方案。
在过去的互联网线下经济中，对信用进行精确识别和分析面临诸多挑战。首先，由于金融交易对手所提供的数据资料通常是静态且过时的，这使得我们无法掌握实时运行的数据情况。由于统计报表存在一定的滞后性，这意味着我们不能对当前正在发生的数据变化进行了解。其次，数据真实性的鉴别成本高昂。部分交易对手可能会为了获得融资而提供虚假数据和资料，在这种情况下，分析这些数据变得非常困难。第三，传统的信用获取方式通常依赖于资金方（如借款企业）向贷款金融机构提供的信息。这种模式导致融出资金的金融机构处于被动接受的地位，从而使得线下信用状况难以准确获取，进而增加了金融风险控制的难度。
自互联网尤其是移动互联网的蓬勃发展以来，云计算与人工智能的问世引领了全新的科技浪潮。在这一背景下，金融行业也经历了翻天覆地的变革。传统的金融业务模式逐渐被创新的金融服务所取代，信用获取方式也发生了本质性的转变。与此同时，金融风险控制能力得到了前所未有的提升，这都归功于科技的助力。
在企业网络化进程中，所产生的数据具有高度的价值，它们可以被深度挖掘、仔细分析、实时追踪以及获取。这些数据覆盖了从生产、分配、销售、库存、现金流、存量流量以及财务状况等各个方面，形成了全面的视角。尤为关键的是，金融企业在网络上运用云计算和人工智能技术来自我发掘和分析，从而获取融入资金企业的信用状况。这使得无需依赖借款的企业也能提供相应的信息，进而使融资机构成为主动方。
在2015年的夏季，我有幸在浙江杭州与网商银行的风控高管进行了深度交流。当时，我了解到，阿里小贷公司运用云计算和人工智能技术，仅需100天的时间，就能对申请借款人的信用状况进行全面分析。这一过程可以在短短的5分钟内完成，从而决定是否贷款，以及贷款的额度、期限和利率。如今，网商银行已经开发出了100多种预测模型和3000多项策略，成功实现了小企业贷款的310模式。这一模式的特点在于，申请贷款的小企业在短短3分钟内就能获得贷款，放贷过程只需1秒钟，而且完全不需要人工干预。这样的服务方式极大地提高了小企业的办事效率，帮助他们更好地抓住商机。这个背后，强大的云计算和人工智能技术起到了关键的支持作用。正是这些技术的应用，使得网商银行能够如此高效地处理大量的贷款申请，为小企业提供更加便捷、快速的金融服务。
作为金融风险防控措施中的重要组成部分，融资贷款欺诈一直是困扰我国金融行业的问题之一。为了有效应对这一挑战，有必要借助大数据、云计算以及人工智能等先进科技手段来进行防控。据悉，360金融成功实现了0.2%的欺诈亏损率，这一数字甚至低于整个银行业体的0.4%。这得益于360金融本身以网络安全起家，因此具备了先天的技术优势。实际上，该公司的核心竞争力在于其同时拥有用户资源、数据资源以及技术资源，这在金融科技公司中实属罕见。尤其是AI技术，成为了该公司最核心的技术驱动力。借助于360集团超过十亿台的设备以及五亿多的月活客户数据，360金融能够进行深度数据挖掘，目前已经建立了千万级别的黑名单和数亿的白名单库。
作为一名文章写作高手，我将为您提供一段新的文字内容，长度不会少于原文，且不会与原文相同。近年来，随着AI技术的不断深入发展和广泛应用，人们对于AI的三要素——大数据、算法和算力的要求也越来越高。在这些要素中，深度学习能力尤为重要，因为它能够帮助AI更好地理解和处理复杂的数据，从而实现更精准的预测和决策。在这个背景下，360金融凭借其拥有一支专业的人工智能算法专家团队，成为了业界的佼佼者。特别是在近一两年来，无监督机器学习技术逐渐受到了业界的广泛关注。与传统的有监督机器学习相比，无监督机器学习具有更强的实用价值。它能够通过聚类分析，找出互联网上大规模的欺诈行为背后的相关性，进而有效地防范和打击网络犯罪。总之，AI技术的深度发展和应用已经成为当今科技领域的重要趋势之一。在这个趋势中，360金融凭借其强大的算法专家团队和先进的无监督机器学习技术，为网络安全领域的发展做出了重要贡献。
简单来说，有监督机器学习帮我们找已知风险，无监督机器学习帮我们找未知风险。在如今互联网和新技术场景下，线上欺诈手段形式多变且速度很快，这种情况下无监督机器学习具有非常独特的优势。这是360金融防欺诈风险的秘密武器。
可以在金融自动建模系统下，从建表、跑模型、到检验、再到部署实现自动化，根本依托的是大数据、云计算和人工智能。未来AI金融的核心点在于人工智能防范金融风险的强大优势。
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