机器学习技术在金融风控中的挑战
机器学习技术在金融风控中的应用带来了许多优势，如提高效率和准确性、预测市场变化和风险趋势等。然而，同时也面临着一些挑战。
金融机构往往面临着数据缺乏和数据质量不高的问题。机器学习技术需要大量的数据支持，而金融机构的数据往往不足，且质量不高。这会影响机器学习模型的训练效果，从而影响金融风控的准确性和有效性。
机器学习技术的模型预测结果可能会受到数据偏差和模型偏差的影响。这意味着金融机构可能会因为数据的问题或者模型的设计问题，而做出错误的风险评估和风险控制决策。这不仅会影响金融机构的运营，还可能对客户的利益造成损害。
机器学习技术的应用也可能会对传统金融业务产生一定的冲击。例如，金融机构可能会更加依赖数据和模型，而忽视传统的金融经验和判断。这可能会导致金融机构在风险管理方面的决策出现偏差，从而影响其业务的发展。
现在的欺诈/洗钱行为多为团伙的高智商犯罪，他们手段高明、资源多、动力强，故意避开当前已有的检测系统。这使得风险识别和防范的工作变得非常困难。机器学习模型虽然可以对此类行为进行识别，但其准确度和覆盖率并不够高，容易被狡猾欺诈/洗钱团伙规避。
虽然半监督主动式机器学习技术综合少量标签数据和大量无标签数据，对账号的异常行为和关联关系进行精准建模，但其也存在局限性。例如，当洗钱分子使用新的手段时，依赖过去标签数据训练出来的模型很难对新的洗钱行为进行防范。
综上所述，机器学习技术在金融风控中的应用面临着数据缺乏和数据质量不高、模型预测结果的偏差性、冲击传统金融业务、风险识别和防范的难度以及半监督主动式机器学习技术的局限性等挑战。金融机构在应用机器学习技术进行金融风控时，需要充分考虑到这些挑战，并寻找有效的解决方案。
