开题答辩：人工智能在金融风控中的应用-博士生的人工智能开题答辩.pptx

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博士生的人工智能开题答辩
Presenter name
Agenda
介绍
人工智能金融优势
人工智能金融风控
核心观点
总结
人工智能风险
人工智能金融风控

人工智能和金融风控的定义和现状
介绍研究所采用的方法和数据来源
方法和数据
探讨人工智能和金融风控的相关理论和已有研究成果
相关理论与研究
人工智能在金融风控中的作用
引言
整体结构
论文结构
文献综述与案例
了解研究成果和案例
数据收集和整理
收集整理金融风控数据
模拟数据
人工智能算法验证研究假设
选择合适的研究方法
研究方法
研究问题
01
数据安全保护
保护金融风控数据安全和隐私
02
不确定性处理
如何应对金融风控中的不确定性和风险?
03
技术与业务结合
人工智能技术与金融风控结合
探究问题，寻找答案
研究人工智能技术
研究人工智能在金融风控中的应用
分析金融风控需求
了解金融风控挑战和需求
评估人工智能应用
评估人工智能在金融风控中的效果和风险
人工智能金融风控研究
研究目的
人工智能应用潜力
探讨人工智能技术在金融风控中的潜在价值
研究案例
介绍相关领域的最新研究和实证案例
背景研究
金融风控的挑战
金融风控的复杂性和不确定性
研究背景

人工智能在金融风控的特点
数据挖掘算法可以高效地处理大规模的金融数据，加速风险评估和决策过程，提高工作效率。
数据挖掘技术可以分析庞大的金融数据，识别关键指标和变量，从而提高风控模型的预测准确性。
通过数据挖掘可以挖掘出金融风控中的潜在规律和趋势，帮助预测未来的风险和市场变化。
快速处理大数据
提高预测准确性
发现潜在规律
数据挖掘的优势
数据挖掘