近年来，互联网金融行业迅猛发展，人工智能技术的应用成为风险识别与控制的重要手段。通过利用人工智能技术，互联网金融企业能够及时准确地识别和控制各种风险，保障系统的安全稳定运行。通过人工智能技术，可以对用户的交易行为和历史数据进行分析，发现异常模式并进行预警，及时采取措施防范欺诈风险。
近年来，互联网金融行业迅猛发展，人工智能技术的应用成为风险识别与控制的重要手段。通过利用人工智能技术，互联网金融企业能够及时准确地识别和控制各种风险，保障系统的安全稳定运行。
在人工智能风险识别方面，主要涉及以下几个方面的研究和应用：
1. 数据挖掘与模型构建：通过对大量的金融数据进行分析和挖掘，构建出适用于互联网金融业务的风险模型。基于概率统计、机器学习等技术，提取出与风险相关的特征，并构建出有效的风险识别模型。
2. 欺诈检测与防范：互联网金融业务往往面临大量的欺诈行为，如虚假交易、洗钱等。通过人工智能技术，可以对用户的交易行为和历史数据进行分析，发现异常模式并进行预警，及时采取措施防范欺诈风险。
3. 信用评估与风险控制：互联网金融业务依赖于用户信用评估，通过人工智能技术，可以更准确地评估用户的信用水平，并采取相应的风险控制措施。例如，通过分析用户的社交网络、消费行为等信息，构建出用户信用评估模型，对高风险用户采取限制措施。
4. 交易风险监测与预警：在互联网金融交易中，及时发现和响应交易风险至关重要，人工智能技术可以实时监测交易过程中的异常行为，如大额交易、频繁交易等，通过预警系统及时采取措施，确保交易的安全性和稳定性。
总的来说，互联网金融中的人工智能风险识别与控制策略研究与应用，主要通过数据挖掘、模型构建和风险监测等手段，利用人工智能技术提供的智能化解决方案，实现对互联网金融风险的准确识别和有效控制，为行业的稳健发展提供保障。