人工智能在金融风控中的应用越来越广泛，具体包括以下方面：
通过大数据与机器学习算法，可以更快速、更全面地评估借款人的信用情况。这包括评估借款人的信用历史、收入、职业、家庭状况等信息，以帮助贷款机构更准确地评估借款人的信用风险。
利用机器学习算法，可以实现对各种欺诈行为的检测，包括诈骗、信用卡盗刷、恶意网络攻击等。对于异常交易、嫌疑账户等，系统可以自动进行风险评估和预警提示。
在进行风险控制的过程中，通过分析客户的行为模式和历史数据，可以更加准确地控制风险。例如，分析一些高风险交易的模式可以把风险降到最低。
通过利用数据挖掘和机器学习技术，可以研究历史数据，掌握风险规律，创建模型预测未来的风险。这些模型可用于预测某个客户的违约概率、股票价格波动性等。
在大数据的分析结果和预测模型的支持下，系统可实现自动化地对风险进行监控和控制。一些金融交易平台，譬如股票、期货、外汇交易平台都已经开始使用自动化风险控制系统。
总之，人工智能的应用可以提高金融风险控制的精度、速度和效率，减少金融机构的损失，为社会的金融稳定打造做出贡献。