5.降低成本：通过引入人工智能技术，可以减少传统金融风控人力资源的需求，降低运营成本，并能提高效率。
人工智能在金融风控中的应用具有以下利大于弊的特点：
1. 智能风控模型：人工智能可以学习和识别庞大的数据集，通过分析大量的金融数据和行为模式，能够构建智能风控模型，准确判断金融风险，提高风控准确性和迅速性。
2. 自动化决策：人工智能能够自动化地进行风险评估和决策过程，不受人为主观因素的干扰，避免了人为错误和延时，提高了风控决策的效率和准确性。
3. 实时监控：借助人工智能技术，能够实时监控金融市场的变化以及客户行为，及时发现风险的迹象，采取相应的应对措施，以减少损失和提高风控能力。
4. 大数据分析：人工智能能够快速处理和分析大量的金融数据，发现潜在的风险和异常模式，可以更好地预测风险因素和变动趋势，帮助金融机构做出更明智的决策，降低风险。
5. 降低成本：通过引入人工智能技术，可以减少传统金融风控人力资源的需求，降低运营成本，并能提高效率。
但人工智能在金融风控中的应用仍然存在一些潜在的弊端：
1. 数据隐私和安全：人工智能在分析和处理大量敏感数据的过程中，存在泄露和滥用的风险，需要加强对数据隐私和安全的保护措施。
2. 模型解释性：部分人工智能模型的工作原理较为复杂，导致风控决策难以解释、证明和改进，可能引起监管和法律方面的问题。
3. 产生偏见：人工智能模型的训练数据可能存在偏见，导致风险评估和决策结果的不公平性，需要在模型设计和训练过程中加以纠正和改进。
综上所述，人工智能在金融风控中的应用利大于弊。尽管存在一些潜在的问题和挑战，但通过合理使用和监管，人工智能在金融风控领域能够发挥巨大的作用，提高金融行业的风险管理能力，促进金融稳定和可持续发展。