智能风控中深度学习

智能风控是指利用人工智能、大数据等技术对金融风险进行预测、监控、报警及应对的过程。其中，深度学习是智能风控中重要的技术手段之一。

深度学习是机器学习的一种，它模仿人类大脑的神经网络进行计算，能够对大量的数据进行分析和处理。在智能风控中，深度学习可以根据大量历史数据和实时数据进行分析，精准地预测风险，并及时采取措施进行应对。

下面，我们将通过一个实例来说明深度学习在智能风控中的应用。

案例：

将近期的巴西、阿根廷、美国等国家的钢铁进口情况，作为训练集，利用深度学习对下一轮的进口量进行预测。

首先，我们需要搜集历史数据和实时数据：钢铁进口量、企业情况、关税政策等。然后，我们需要利用 Python 中的 Keras 库来搭建深度神经网络。

以下是代码示例：

import numpy as np import keras from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense

定义训练数据

x_train = np.array([ [500, 100, 50, 500], [1000, 200, 100, 600], [1500, 250, 150, 700], [2000, 300, 200, 800], [2500, 350, 250, 900] ]) y_train = np.array([ [700], [800], [900], [1000], [1100] ])

定义神经网络

model = Sequential() model.add(Dense(units=64, activation="relu", input_dim=4)) model.add(Dense(units=1))

定义损失函数和优化器

model.compile(loss="mean_squared_error", optimizer="adam")

训练模型

model.fit(x_train, y_train, epochs=100)

预测下一轮的进口量