政府招标项目中的腐败调查、集装箱货物在海关的入关查验、批贷评估，这些看似毫不相关的问题，解决的思路是类似的：在全部数据或者文档中，抽样检查很小的一部分样例。在荷兰，这些问题都在通过人工智能的技术手段解决。传统的分析方法越来越无法处理日益庞大的数据量，认知技术包括数据挖掘、机器学习和自然语言处理正在取代传统分析方法，并应用这些海量数据集，以帮助找到已知和未知风险的指标。人工智能特别适合应用在风险管理领域，因为典型的风险问题通常包括不太可能或者模棱两可的事件。
为什么说人工智能是风险管理行业的游戏颠覆者？由于计算处理能力的提升以及数据存储成本的降低，人工智能的应用越来越广泛，这其中，基于认知的技术的人工智能可帮助计算机像人类一样互动，推理和学习。通过认知分析，计算机可以具备学习和推理技术。在现实世界中，存在着大量的非结构化数据，使用包括自然语言处理（NLP）在内的认知技术，使用高级算法来分析文本，以便从非结构化数据中获得洞察力和情感。尤其是在风险管理领域，需要面对大量而庞杂的合同、文献以及法律材料等信息从中找到相关联的线索，使用人工智能技术对这些非结构化的数据处理将极大提高问题处理效率。
荷兰政府的反贿赂调查
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