淺析人工智能技術在銀行業中的應用

王佳欣 張森 羅明勇

摘 要：本文對國內外人工智能技術在銀行業中的應用現狀進行了梳理;根據國內外著名銀行的人工智能典型應用實例，淺析了人工智能技術對銀行業的客戶服務、成本管理、營銷方式、風險管理等方面的作用和影響;結合金融科技發展態勢，展望了人工智能技術在銀行業中的應用發展趨勢。

關鍵詞：人工智能;銀行;金融科技

中圖分類號：F832 文獻標識碼：A 文章編號：1671-2064（2019）13-0023-02

0 引言

科技是影響和推動銀行業的發展變革的重要動力。特別是自上世紀以來，科技對銀行業持續產生著歷史性的變革效應。從手工記賬到電子化運營，從分散化運營到大數據集中，從“算盤”到“鍵盤”，科技對銀行業的運行模式乃至整個行業體系產生了極其深遠的影響。當前，人工智能技術發展方興未艾，銀行業正面臨著重大變革。

1 人工智能技術在銀行業中的應用現狀

人工智能（Artificial Intelligence，AI）是人造的智能，其含義是研究、開發、模擬、延伸、拓展人的智能的理論、方法、技術與應用。就目前人工智能在銀行業的應用而言，人工智能的細分技術領域主要包括機器學習、智能感知與模式識別、自然語言理解和知識工程等。

近年來，在人工智能發展的浪潮下，銀行業對人工智能的重視程度空前提高。正確應對和合理利用人工智能，提高銀行的核心競爭力，已成為國內外銀行業面臨的重要課題。

國際方面，美國花旗銀行、富國銀行、合眾銀行、摩根大通銀行，英國巴萊克銀行、匯豐銀行，瑞士瑞信銀行等銀行業巨頭，均將人工智能的應用置于戰略高度，目前的重點是將人工智能用于改善用戶服務、縮減成本、增加收入，以及防范風險。

例如，花旗銀行與尖端科技公司建立了一系列創新合作伙伴關系，以擴大和改進服務?；ㄆ煦y行建立了全球性科技公司網絡以及花旗全球創新實驗室。在創業投資組合中，花旗銀行特別注意電子商務和網絡安全?；ㄆ煦y行對全球領先的數據科學公司Feedzai進行了戰略投資，可以實時查找、規避在線和個人銀行業務中風險和欺詐行為?；ㄆ煦y行在人造智能領域的投資還包括Clarity Money，將基于人工智能的個人理財應用推向市場。

國內方面，從國有商業銀行到股份制銀行、城商行及農商行，都紛紛涉足人工智能領域。中國銀行、建設銀行、工商銀行、農業銀行等與騰訊、阿里、百度和京東等互聯網巨頭合作，以建立金融科技聯合實驗室等形式，開展人工智能領域的合作。2018年中信銀行在北京發布了最新開發的“信智投”智能投顧產品，采用“人工智能+人類智慧”雙腦智慧，融合大數據分析、量化金融模型及專家智慧，精準把握客戶需求，為客戶尋找最優組合智能投資配置。這是繼招行的“摩羯智投”、工行“AI投”等業務之后的又一力作。

隨著越來越多的銀行發力人工智能領域，科技賦能金融，銀行業在人工智能領域的競爭將日趨激烈。

2 人工智能技術對銀行業的作用和影響

人工智能的有效運用可以推動銀行業創新發展和轉型。人工智能技術正在深度改造著銀行業，對客戶服務、成本管理、營銷方式、風險管理等方面均產生了重大影響。

2.1 提高服務效率，提升客戶服務體驗

隨著人工智能的深入應用，銀行與客戶的互動效率會不斷提高，客戶的需求可得到更大限度的滿足。

人工智能推動了智能客服的投入使用，使客戶能夠簡單快捷得到更加人性化的服務，提升了銀行服務效率和服務質量[1]。比如，目前已有銀行在網點使用智能機器人，幫助大堂經理對客戶進行指引，可以節省客戶等候時間。智能客服還能夠對銀行業務人員與客戶交流情況分析進行深度學習，為客戶提供更優質的服務。

另外，人工智能的突出特點之一是強大的數據分析能力，其應用提升了銀行業數據分析的效率。比如，對于批貸業務，由于銀行與借款人間信息不對稱，傳統的人工審批方式從收集借款人資料到發放貸款需要多個工作日。人工智能具有高效率的數據分析能力，可實現信貸業務的批量化、程序化處理，極大提高貸款審批效率，符合條件的客戶從提出申請到貸款支用僅需要幾分鐘，顯著提升客戶的服務體驗。

2.2 減少運營成本，提升盈利能力

人工智能的應用可節省大量人力成本支出。以銀行自助發卡機為例，辦理客戶開戶平均耗時3分鐘，而普通柜員在柜臺辦理開戶平均耗時9分鐘，自助發卡機的工作效率是普通柜員的3倍。而一臺自助發卡機的年運營成本一般不足5萬元，可減少大量人力成本。另外，自助發卡機辦理業務，無需紙質材料，減少了耗材支出成本。

另一方面，利用人工智能手段，銀行可根據客戶的財務狀況、利率敏感程度、信用風險預測等因素，主動建立差異化的定價模型，獲得更高的收益，從而提升銀行的盈利能力。

2.3 突破地域限制，改變營銷模式

傳統銀行網點的服務范圍主要局限在周邊幾公里范圍內，而人工智能技術的應用，打破物理網點服務區域及營業時間限制，在更廣闊的空間和時間范圍內營銷獲客，可對遠程客戶提供全時的在線服務，拓寬了銀行營銷及獲客渠道。

人工智能技術可融合內部和外部數據，從行業、客戶、產品等多維度構建知識圖譜，為銀行提供更為精準、全面的潛在客戶畫像。在此基礎上，結合數據模型進行細分，挖掘客戶的個性化需求。通過上述手段，銀行能調配出最優資源配比，把最好的營銷資源投入到最優層次的客戶上，實現精準營銷。

2.4 防范金融案件，提升風險防控水平

風險防控是銀行業面臨的核心問題。以人工智能為代表的新興信息技術，可在信貸、反欺詐、交易監測等領域廣泛應用，提升風險防控水平。

人工智能改變傳統的以滿足合規監管要求的被動式管理模式，轉向以依托高新技術進行監測預警的主動式智能管理方式。以信貸業務為例，對于信貸流程中存在的欺詐和信用風險，人工智能技術可以從多維的海量數據中深度挖掘關鍵信息，找出借款人與其他實體之間的關聯，從貸前、貸中環節提升風險識別和防范的精準程度。在貸后環節，使用智能催收技術可替代約一半的人力，從而節省人工成本，更重要的是，智能催收技術可精準匹配參數，通過客戶基本信息、申請信息、逾期情況、還款能力、還款意愿、消費習慣等因素判斷逾期客戶的綜合情況，智能匹配催收策略，提高催收的效率。

3 人工智能技術在銀行業中的應用發展趨勢

當今時代，科技對于銀行業的改變明顯高于以往的歷史時期，將對銀行業的未來發展方向產生深遠影響。

就人工智能而言，目前在銀行業的相關場景中以機器學習、智能感知與模式識別、自然語言理解和知識工程等四項技術應用較多[2]。機器學習（特別是深度學習）作為人工智能的核心，是銀行業務中各類智能應用得以實現的關鍵技術;智能感知與模式識別技術通過運用先進算法在人機交互、身份驗證和安全支付環節中廣泛應用;自然語言理解通過語言及文字分析，為客服、投顧等效率的提升提供了有力支撐;知識工程利用知識抽取、表示、融合以及推理技術，構建實現智能化應用的基礎知識資源。

就金融科技而言，金融科技不僅僅局限于人工智能與金融業的結合[3]。金融科技主要是指廣義的新興信息技術（人工智能、大數據、云計算、區塊鏈等）與金融業的結合。而人工智能與大數據、云計算及區塊鏈等技術并不是相互割裂的，而是相互依存的關系，上述技術作為銀行業等金融行業未來發展的技術驅動力，為金融行業的各參與主體、各業務環節賦能，對于行業的產品創新、流程再造、服務升級發揮著重要作用。

就銀行業本身而言，銀行業作為一個古老的行業，歷經農業社會和歷次產業革命，其業務形態不斷發生著變化。但是，從金融機構的主體地位而言，銀行作為一種金融存在不會消失;金融服務作為銀行業的立命之本不會改變。人工智能只是服務的手段，無論人工智能多么高效與快捷，代替不了服務的全部。對于人工智能在銀行業的應用，光有技術是不夠的，不管多么先進的技術理念，要想為某個行業創造實實在在的效益，必須要和這個行業的業務場景有深度的結合。否則，技術只能停留在概念階段。

未來的銀行業將是傳統業務與人工智能等金融科技的融合。怎樣從同質化服務中突圍，是未來銀行競爭制勝的關鍵;差異化的金融服務將是未來銀行業競爭的主戰場，如何利用人工智能等新興技術，合理地創新、發展、提升金融服務將成為銀行核心競爭力。人工智能有待技術的不斷發展以及與金融場景的不斷融合?？梢灶A見，未來人工智能在銀行業中的應用場景將更加豐富。

4 結語

人工智能帶給銀行業的不僅是技術，更有對傳統銀行業務模式和經營理念的極大沖擊。歷次產業革命后的社會發展進程表明，凡是順應科技發展趨勢的行業和個體，都擁有了更強的生命力和競爭力。當前，人工智能大潮下的銀行業也是如此。銀行業應順應科技發展趨勢，積極調整業務模式、改變經營理念，以積極和主動態度，迎接人工智能時代的到來。

參考文獻

[1] 郭非.人工智能在商業銀行中的應用[J].現代商貿工業，2018（30）：110-111.

[2] 巴曙松，慈慶琪，鄭煥卓.金融科技浪潮下銀行業如何轉型[J].當代金融研究，2018（2）：22-29.

[3] 易憲容.金融科技的內涵、實質及未來發展——基于金融理論的一般性分析[J].江海學刊，2017（2）：13-20.