究是指在互联网金融领域中，利用人工智能技术对风险进行识别和控制的研究。互联网金融的迅猛发展使得大量的金融交易和数据生成，因此风险识别和控制成为了十分重要的问题。人工智能风险识别与控制策略研究的目标是利用人工智能技术来提高风险识别的准确性和效率，并通过智能化决策系统来控制风险。这包括对交易进行实时监控、交易拒绝与风险提醒、诈骗防范等。
究是指在互联网金融领域中，利用人工智能技术对风险进行识别和控制的研究。互联网金融的迅猛发展使得大量的金融交易和数据生成，因此风险识别和控制成为了十分重要的问题。传统的金融机构通常依靠人工审核和规则引擎来进行风险管理，但是这种方法存在着效率低下、难以覆盖所有可能风险等问题。
人工智能技术可以通过机器学习、自然语言处理、数据分析等方法对大量的数据进行分析和处理，从中挖掘出潜在的风险。人工智能风险识别与控制策略研究的目标是利用人工智能技术来提高风险识别的准确性和效率，并通过智能化决策系统来控制风险。
研究人工智能风险识别与控制策略包括以下几个方面：
1. 数据预处理：互联网金融中的数据通常具有海量、高维度和多样性的特点，对数据进行清洗和预处理是人工智能风险识别与控制的关键步骤。这包括数据清洗、特征选择、数据降维等。
2. 风险模型建立：针对不同类型的风险，建立相应的风险模型是人工智能风险识别与控制的核心。通过机器学习算法，根据历史交易数据、用户行为数据等进行建模，挖掘出潜在的风险特征，从而实现对风险的准确识别。
3. 风险管理决策：基于建立的风险模型，结合实时的市场数据和用户行为数据，利用人工智能技术进行风险管理的决策。这包括对交易进行实时监控、交易拒绝与风险提醒、诈骗防范等。
4. 模型优化和持续改进：人工智能风险识别与控制策略需要持续优化和改进。通过不断调整和更新模型，创新算法和方法，提高风险识别的准确性和效率。
以上是人工智能风险识别与控制策略研究的一般方向，具体的研究内容和方法将根据不同的互联网金融场景和风险需求进行调整和扩展。