人工智能在銀行業(yè)的應(yīng)用與發(fā)展

1、人工智能在銀行業(yè)的應(yīng)用與發(fā)展的戰(zhàn)略性技術(shù)，推動(dòng)各行各業(yè)實(shí)現(xiàn)躍遷式成長(zhǎng)，發(fā)展?jié)摿薮?，商業(yè) 價(jià)值可觀。而銀行業(yè)正值數(shù)字化轉(zhuǎn)型如火如荼的時(shí)期，金融產(chǎn)品和服 務(wù)模式的日新月異呼喚人工智能等新興技術(shù)為其“加薪助燃”，以解決金融脫媒、利差收窄、風(fēng)險(xiǎn)防范形勢(shì)嚴(yán)峻等現(xiàn)實(shí)問(wèn)題；同時(shí)，銀行業(yè) 多維且豐富的應(yīng)用場(chǎng)景也為人工智能的落地生根創(chuàng)造了“天然基質(zhì)”。盡管當(dāng)前人工智能在銀行前中后臺(tái)均有應(yīng)用，但不可否認(rèn)的是其發(fā)展 尚處于探索階段。銀行只有進(jìn)一步了解現(xiàn)狀，并就人工智能在銀行業(yè) 的應(yīng)用領(lǐng)域開展分析，洞悉其未來(lái)發(fā)展方向，才能乘數(shù)字化轉(zhuǎn)型之東 風(fēng)，拓寬技術(shù)與業(yè)務(wù)場(chǎng)景的融合邊界，在創(chuàng)新業(yè)務(wù)模式及實(shí)現(xiàn)金融資 源有效配置的過(guò)

2、程中，推動(dòng)銀行融入智能時(shí)代。一、人工智能在銀行業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀金融和金融科技四個(gè)階段，從單純依托技術(shù)手段提升傳統(tǒng)業(yè)務(wù)效率、 降低運(yùn)營(yíng)成本，到優(yōu)化金融服務(wù)能力與水平，再到聚焦前端渠道形成 普惠的大眾化金融模式，至今已發(fā)展為新技術(shù)與業(yè)務(wù)全流程、全鏈路人工智能作為新興技術(shù)的代表，從供給側(cè)來(lái)看，數(shù)字和網(wǎng)絡(luò)服務(wù)工智能與銀行業(yè)的“牽手”提供了更大的可能性。當(dāng)今中國(guó)，“AI+金融”產(chǎn)業(yè)規(guī)模穩(wěn)步增長(zhǎng)， 國(guó)家金融業(yè)務(wù)監(jiān)管政策的收緊促使行業(yè)浪潮趨向技術(shù)回歸，“AI+金融”領(lǐng)域已逐漸成熟， 無(wú)是對(duì) AI 落地價(jià)值的認(rèn)可度還是AI 技術(shù)能力的掌控度，大型金融機(jī)構(gòu)都處于上升趨勢(shì)。艾瑞咨詢預(yù)測(cè)，2022 年中國(guó)金融場(chǎng)景的人工

3、智能投入規(guī)模將達(dá) 414.5 億元，其中銀行業(yè)作為主要需求方，2022 年人工智能的投入規(guī)模將超過(guò)220 億元。人工智能為銀行業(yè)帶來(lái)的價(jià)值同是巨大的，很有可能是商業(yè)銀行的下一個(gè)利潤(rùn)增長(zhǎng)點(diǎn)。麥肯錫全球研究所預(yù)測(cè)，人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)將為銀行業(yè)創(chuàng)造超過(guò)2500 億美元的價(jià)值，每年可為全球銀行業(yè)創(chuàng)造高達(dá)1萬(wàn)億美元的增量?jī)r(jià)值。當(dāng)前智能金融的市場(chǎng)規(guī)模和應(yīng)用場(chǎng)景隨著人工智能技術(shù)在金融領(lǐng)域的逐步 突破不斷擴(kuò)大，人工智能已經(jīng)滲透到商業(yè)銀行的支付、消費(fèi)、風(fēng)險(xiǎn)、 運(yùn)營(yíng)和資產(chǎn)等各個(gè)領(lǐng)域，將在不斷融合、創(chuàng)新、拓展中促進(jìn)金融科技 向縱深發(fā)展。二、人工智能在銀行業(yè)的應(yīng)用分析1.人工智能在銀行業(yè)的應(yīng)用邏輯銀行業(yè)智能化進(jìn)程的順

4、利推進(jìn)與智慧效能的發(fā)揮有賴于技術(shù)的更新?lián)Q代與沉淀，也需要選擇契合發(fā)展的內(nèi)外部業(yè)務(wù)場(chǎng)景作為主要陣地。伸。無(wú)論形式如何豐富，銀行服務(wù)的本質(zhì)仍是人與人之間的交流與服 務(wù)價(jià)值的交換，人工智能參與其中必然要遵循這一底層邏輯而非攪局 與替代。因此，形象地講，人工智能在內(nèi)部場(chǎng)景前中后臺(tái)多個(gè)環(huán)節(jié)的應(yīng)用更多是充當(dāng)了人類智慧的“擴(kuò)容器”、人類能力的“放大器”， 使數(shù)機(jī)器人具備理解語(yǔ)言、理解文字、理解業(yè)務(wù)的能力，批量實(shí)現(xiàn)人性化服務(wù)價(jià)值鏈高端的銀行業(yè)帶來(lái)深刻影響。人工智能在銀行業(yè)外部場(chǎng)景的應(yīng)用重點(diǎn)則在于以串接為路徑的生但其細(xì)分技術(shù)寬廣而深入，且在涉及與客戶相關(guān)的衣食住行、醫(yī)療保健、文化娛樂(lè)、教育培訓(xùn)、體育鍛煉等多個(gè)領(lǐng)

5、域已有廣泛布局，找到適合其細(xì)分技術(shù)成長(zhǎng)的“土壤”并非難事。例如自然語(yǔ)言技術(shù)應(yīng)用于放式環(huán)境中與客戶的交互，在提升渠道觸達(dá)能力的同時(shí)，融入智能服輔助中亦有良好效果 ;機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)技術(shù)更是能夠從客戶行為中提取出更為準(zhǔn)確的信息。造銀行的運(yùn)營(yíng)模式與流程。2.人工智能在銀行業(yè)的應(yīng)用領(lǐng)域臺(tái)可用于客戶服務(wù)，中臺(tái)可用于支持授信及金融交易分析決策，后臺(tái) 可用于風(fēng)險(xiǎn)防控和監(jiān)督，覆蓋了銀行存、貸、匯、監(jiān)等業(yè)務(wù)場(chǎng)景，改 變了現(xiàn)有金融服務(wù)格局，使其趨向于個(gè)性化與智能化。前臺(tái)賦能交互，提升用戶體驗(yàn)用戶是商業(yè)銀行生存和發(fā)展的基礎(chǔ)，用戶體驗(yàn)得到長(zhǎng)久而持續(xù)的關(guān)注也是應(yīng)有之義。其提升主要體現(xiàn)在用戶交互感知方面，借助計(jì)算機(jī)視覺

6、、自然語(yǔ)言處理、語(yǔ)音識(shí)別等成熟的人工智能技術(shù)，銀行與用戶的智能交互變得頻繁且自然。計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)轉(zhuǎn)化為“智慧之眼”接行相應(yīng)反饋，以此彌補(bǔ)因人力、精力不足而導(dǎo)致的人工服務(wù)的缺失， 將用戶服務(wù)做到極致。不同金融場(chǎng)景用戶交互的技術(shù)應(yīng)用也不盡相同，包括身份識(shí)別、手勢(shì)識(shí)別等在內(nèi)的計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)已應(yīng)用到手機(jī)銀行登錄、遠(yuǎn)程開戶刷卡、取款、 VIP 客戶識(shí)別等多個(gè)場(chǎng)景；人臉識(shí)別技術(shù)在各大商業(yè)銀VTM在提升客戶體驗(yàn)的同時(shí)可減少重復(fù)單一的客戶服務(wù)工作。商業(yè)銀行通同時(shí)通過(guò)知識(shí)圖譜實(shí)現(xiàn)相應(yīng)的知識(shí)推理、類似問(wèn)題回答推薦等功能， 中臺(tái)賦能產(chǎn)品，推動(dòng)流程重塑時(shí)，實(shí)現(xiàn)了金融服務(wù)的智能化、個(gè)性化與定制化。人工智能輔助商業(yè) 銀行

7、通過(guò)全方位了解用戶完成對(duì)原產(chǎn)品的完善、原業(yè)務(wù)的優(yōu)化。結(jié)合 大數(shù)據(jù)進(jìn)行的用戶畫像深度挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值，突破傳統(tǒng)產(chǎn)品和服務(wù)模式 廣而泛的局限，為用戶更為精準(zhǔn)地匹配產(chǎn)品和服務(wù)。借助人工智能，商業(yè)銀行逐步實(shí)現(xiàn)了對(duì)產(chǎn)品設(shè)計(jì)的精準(zhǔn)化、業(yè)務(wù)環(huán)境，實(shí)現(xiàn)對(duì)對(duì)公、對(duì)私客戶的精準(zhǔn)刻畫。認(rèn)知智能通過(guò)圖計(jì)算、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)，結(jié)合已有的金融數(shù)據(jù)、環(huán)境數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)知識(shí)，實(shí)現(xiàn)智能風(fēng)控、智能營(yíng)銷、智能投研、智能合約等。產(chǎn)品業(yè)務(wù)認(rèn)知中的智能風(fēng)控，將業(yè)務(wù)知識(shí)、歷史數(shù)據(jù)與經(jīng)驗(yàn)嵌入應(yīng)用和流程中， 重塑貸款管理流程，對(duì)客戶、交易等進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)、欺詐識(shí)別、反洗從而降低風(fēng)險(xiǎn)、提升效率。后臺(tái)賦能運(yùn)營(yíng)，提速提質(zhì)提效訴求日益增強(qiáng)。人工智能技術(shù)

8、可輔助將有限的人力資源從業(yè)務(wù)量大、 操作一致、重復(fù)度高、數(shù)據(jù)格式固定、規(guī)則標(biāo)準(zhǔn)明確、耗時(shí)長(zhǎng)、處理 過(guò)程枯燥的領(lǐng)域中解放出來(lái)，投入到需要高度判斷力、想象力的附加“一崗多責(zé)”“多崗多責(zé)”有效提高運(yùn)營(yíng)效率，提升精細(xì)化管理水平。在后臺(tái)運(yùn)營(yíng)感知方面，機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺等技術(shù)可幫助銀行 從業(yè)者大幅提升工作效率、減少工作誤差。由于銀行業(yè)在辦理業(yè)務(wù)的 過(guò)程中會(huì)積累大量的紙質(zhì)票據(jù)、表單以及身份證護(hù)照等的復(fù)印件、影 像等資料，計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)中的OCR 可自動(dòng)識(shí)別提取影像資料中文字信息，業(yè)務(wù)人員不再需要將大量的紙質(zhì)文件手動(dòng)輸入轉(zhuǎn)化為電子 信息，因此，各大商業(yè)銀行都將OCR 識(shí)別技術(shù)應(yīng)用到相關(guān)業(yè)務(wù)流中。RPA 則可

9、幫助銀行員工自動(dòng)、高效地完成大量重復(fù)性的工作。在后臺(tái)運(yùn)營(yíng)認(rèn)知方面，各大商業(yè)銀行的數(shù)據(jù)中心也已開始智能運(yùn)維的布 局與應(yīng)用，通過(guò)語(yǔ)義分析工單、實(shí)時(shí)分析應(yīng)用數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘建模、模 型迭代，讓運(yùn)維管理具備算法和機(jī)器學(xué)習(xí)能力，提高運(yùn)維效率，降低 生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)。三、人工智能應(yīng)用于銀行業(yè)的后續(xù)思考人工智能在銀行業(yè)已有長(zhǎng)足進(jìn)步與快速發(fā)展，但成長(zhǎng)時(shí)間尚短，管、智能治理、基礎(chǔ)能力建設(shè)等方面進(jìn)行深入研究，推動(dòng)以人工智能為主要驅(qū)動(dòng)力的智能銀行實(shí)現(xiàn)可持續(xù)的、高質(zhì)量發(fā)展?；诮y(tǒng)籌視角強(qiáng)化“數(shù)字員工”核心能力這不僅體現(xiàn)在要將人工智能對(duì)某項(xiàng)銀行傳統(tǒng)業(yè)務(wù)流程或信息系統(tǒng)的 “后置式”“補(bǔ)丁式”優(yōu)化轉(zhuǎn)化為統(tǒng)籌建立基礎(chǔ)能力后多點(diǎn)賦能銀行業(yè)

10、務(wù)以發(fā)揮規(guī)模效應(yīng)，更體現(xiàn)在立足于“全局?jǐn)?shù)字化”戰(zhàn)略思路，聯(lián)結(jié)技術(shù)新與人力資源優(yōu)化，構(gòu)建完備的技術(shù)架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)人機(jī)協(xié)同，進(jìn)一步提升效率，構(gòu)建全面、完備、自我更新迭代的數(shù)字化金融組織。人工智能在銀行業(yè)的應(yīng)用無(wú)論是延伸人的能力還是串接重構(gòu)、再 大而標(biāo)準(zhǔn)的能力，推動(dòng)建立系統(tǒng)化的人工智能平臺(tái)，針對(duì)銀行自身分與賦能另一方面則要從人力資源的角度認(rèn)同“數(shù)字員工”的身份，將與自然人的人力資源統(tǒng)籌考慮，塑造自然人員工的數(shù)字能力，適應(yīng)并效率?；谥卫砝砟钕斯ぶ悄堋半[藏風(fēng)險(xiǎn)”據(jù)安全、算法安全、隱私保護(hù)的強(qiáng)烈訴求使得銀行在應(yīng)用人工智能的 同時(shí)多了一份擔(dān)憂，影響更深層次的探索與創(chuàng)新。人工智能的算法邏 輯對(duì)于價(jià)值鏈條的絕

11、大部分參與者來(lái)說(shuō)更像一個(gè)“黑盒”，同時(shí)其智能性也意味著學(xué)習(xí)及求解的自主性及獨(dú)立性，過(guò)程更關(guān)注輸入輸出的正 確性以及目標(biāo)的合理性、原始數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性等。這就更需將人工智能運(yùn)行在“陽(yáng)光之下”，使用原則和使用規(guī)范不可或缺，對(duì)人工智能的治理也需更為謹(jǐn)慎， 使其發(fā)展圍繞“人本視角”的基于整合思維“雙線并行”發(fā)揮最優(yōu)價(jià)值存在著不可分割的緊密聯(lián)系。從某種程度而言，龐大的數(shù)據(jù)是人工智 能重要的養(yǎng)料與支撐，是完善人工智能系統(tǒng)、加速應(yīng)用創(chuàng)新的關(guān)鍵要 素之一，供人工智能進(jìn)行學(xué)習(xí)、訓(xùn)練與分析，并影響著人工智能產(chǎn)出 的精確度與可用層級(jí)。淀了大量數(shù)據(jù)，理論上在人工智能應(yīng)用中具有天然優(yōu)勢(shì)，但其沉淀的 數(shù)據(jù)種類繁多、級(jí)別海量，又大量以非結(jié)構(gòu)化形式存在，外部數(shù)據(jù)的 引入略有不足，跨平臺(tái)的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)生態(tài)也普遍處于建立初期。銀行 業(yè)要應(yīng)用好人工智能，對(duì)大數(shù)據(jù)的收集、管理與處理同樣值得關(guān)注。 一是要建立集采、存、算、用、管于一體的、適用于全行的基礎(chǔ)性數(shù) 據(jù)平臺(tái)；二是要打破數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)之間的隔閡與邊界，共享海量的數(shù)據(jù) 及其所帶來(lái)的