近几年,商业银行发展迅猛,各种业务量增长迅速,在过去的五年,中国银行业已经成长为全世界最大的银行体系,因此国家不断的推出各种监管的政策,强调要坚决抵御和化解新形势下的金融风险。金融风险不断变化,因此建设一套智能风控系统可以有效的帮助商业银行控制风险。成功的风控系统应具备一定的灵活性,可以使我们的业务人员能够集中精力将思路转化为风险模型,从而帮助商业银行挖掘出重要的风险。商业银行在发展的过程中积累了海量的数据,这些数据包括结构化的数据和非结构化的数据,所有的风控模型都是基于这些数据的基础上建立的。由于数据量巨大,传统的数据库已经很难处理这些海量的数据。银行一直以来都希望建立自己的全面的智能风控系统。而如果银行的智能风控系统只是关注的是银行的内部结构化数据,显然是片面的,因为银行客户的外部风险是无法知晓的,并且隐藏在非结构化数据的风险是无法揭示的。因此非常有必要将外部数据和内部数据结合起来进行分析,形成一个闭环。本文的智能风控系统是专门为银行的审计部门开发的。本项目结合了大数据技术以及人工智能技术,探索通过内置分析工具与监测模块,帮助银行监控各种违规的事件。本文针对于智能风控系统设计与实现进行了详细的介绍。首先介绍了银行审计部门对该系统的软件需求。在系统概要设计部分展示了系统的设计原则,系统的架构设计,网络拓扑图,功能模块设计,以及部分数据库设计等等。系统详细设计与实现主要是通过类图和时序图的方式介绍各个模块的实现方式,以及具体实现后的界面展示。本项目首次引入人工智能模块情感分析,该模块所使用的算法为Long Short-Term Memory(LSTM)。最后是系统测试,通过相应的测试案例对本系统的功能进行测试,以此保证系统的质量。本系统目前已在银行上线运行,目前系统运行稳定。由于系统接入了大数据平台,所有的分析操作都是由大数据平台完成,对比之在前传统的数据的分析操作,效率明显提升。系统首次增加情感分析模块,也从一定程度上帮助银行来了解隐藏着更深层次的风险。