人工智能在銀行業的應用及發展

劉斯雪

摘要：本文分析了人工智能在我國傳統金融業——銀行業中的發展進程。在此基礎上分析當前制約“智能金融”發展的關鍵因素，為加快推進人工智能在我國金融領域的發展提供一定的對策建議，進一步推動我國智能銀行、數字金融、普惠金融等戰略部署的建設。

關鍵詞：人工智能;智能金融;銀行業;對策

2020年伊始，新冠疫情的發展牽動著社會各界的神經，全國進入了聯防聯控態勢，為減少人員密集接觸，“云課堂”“網上辦公”“零接觸取快遞”等舉措盛行，共同戰“疫”。 在這樣的形勢下，不禁讓人思考，如果有代替人類勞動的智能機器人服務于各行各業，是否會成為一股強大的戰“疫”力量。

近年來，各地市政府與科技企業越來越重視人工智能的戰略部署。2019年濟南市人民政府發布了《關于印發濟南市新一代人工智能發展行動計劃（2020—2022年）的通知》、人民銀行在2019年發布了《金融科技（FinTech）發展規劃（2019—2021 年）》。

在2019世界人工智能大會上，“金融+科技”這一熱點備受關注。習近平總書記曾指出，“加快發展新一代人工智能是我們贏得全球科技競爭主動權的重要戰略抓手，是推動我國科技跨越發展、產業優化升級、生產力整體躍升的重要戰略資源”。在這樣的形勢和大背景下，進一步加大人工智能在金融領域的深入應用和探索具有一定的理論意義和實踐意義，基于此，本文探討如何進一步推動我國“智能金融”的建設。

一、我國銀行業對人工智能的探索實踐進程

“智能金融”（Artificial intelligence finance）的概念是在國務院2017 年 7 月印發的《新一代人工智能發展規劃》文件中第一次被正式提出，顧名思義它是指金融領域對人工智能技術的研究開發與應用，是一項將金融與科技緊密深度融合的重大戰略。《規劃》文件中還明確了多個促進智能金融發展的重點領域，包括金融發展大數據系統的建立、智能金融產品和服務的創新，風險智能預警系統的開發等。

業內專家表示，銀行等傳統金融業會是人工智能技術較快較廣泛的應用場景之一。近年來銀行機構也將人工智能戰略部署視為重要工作。人工智能和機器學習將為銀行業帶來巨大價值收益，麥肯錫全球研究所做過一項預測預計創造價值將達到 2500 億美元以上。分析總結當前我國銀行業在人工智能領域探索實踐的進程以及呈現出的發展特色，有助于更好看到這場金融科技變革的發展趨勢。

（一）銀行機構與科技公司積極合作

金融行業是全球享有數據資源最多的行業之一，尤其是銀行業在給客戶提供服務的同時積累了大量數據，但傳統金融機構在人工智能技術研發應用上有所欠缺，而科技公司具備技術研發優勢，各大銀行機構為促進金融科技的發展積極與科技公司開展技術業務方面的合作。農業銀行和科技巨頭百度公司共同建立了“金融科技聯合實驗室”，試圖建立一個包括六個應用程序的智能銀行系統，這六個程序包括客戶人像識別、智能投顧、智能客服、精準商業營銷、客戶信用評估、風險實時監控。華夏銀行與騰訊計劃在一些重要領域開展合作，包括公共云平臺，大數據智能精準營銷，金融反欺詐實驗室，人工智能云客戶服務等。中行與騰訊提議共同規劃部署普惠金融、云金融等重要戰略。這些合作將有利于銀行與科技公司達到互惠共贏目標。

（二）銀行機構應用人工智能技術加強風險管理

隨著人工智能的技術的開發應用，各銀行機構積極探索運用人工智能技術辦理各項業務，同時對客戶身份和業務流程的審核更嚴密科學，強化銀行風險管理。許多家銀行機構利用計算機識別技術，對客戶進行身份認證，加強了風險防范。近年來，交行、浙商銀行等各大商業銀行運用虹膜、人臉、指紋及指靜脈識別等多種生物特征識別技術，建立跨平臺統一身份認證識別系統以提升平臺開放性和便捷性。廣發銀行將海量外部數據結合起來，通過實時預測模型快速識別經營風險，及時防范內外部欺詐。興業銀行在大數據分析領域開發了“黃金眼”“核貸款”“啄木鳥”等功能性風險控制產品，這些產品有效提升了風險控制水平。

（三）人工智能在銀行機構的應用成果豐富

銀行業對智能金融戰略越來越重視，人工智能技術在銀行機構的應用越來越廣泛、深入，成果豐富。浦發銀行在零售、企業、金融、運營、資產、風險六大業務領域展開部署，擁有超過120項各類大數據應用成果。交通銀行、恒豐銀行等金融機構也已開始積極部署智能客服、智能投資顧問、銀行機器人、反洗錢偵查、風險控制、反欺詐、資產管理等領域，這將給銀行業帶來前所未有的科技變革和深遠影響，變革傳統銀行機構的運營模式和監管模式。

（四）銀行業在人工智能的應用程度呈現結構化差異

一是地區間的結構化差異，發達地區相較于欠發達地區應用人工智能技術的成熟度更高。北京銀行、杭州銀行等發達地區銀行機構早已開展部署、探索研究并積極應用生物特征識別、智能客服等技術，而欠發達地區的中西部銀行機構對這些技術的應用還相對較少，或者還只是初期的起步階段，未開展深度的應用研究。二是不同類型銀行機構的結構化差異，民營互聯網銀行相較于傳統銀行機構應用應用人工智能“更快一步”。由于民營互聯網銀行的核心戰略之一就是金融科技變革，它往往會將金融科技產品更快投入研發、應用。

二、人工智能技術在銀行業進一步應用發展的困境

人工智能應用與金融領域逐步深化，促進金融科技發展成效顯著，但是創新進程仍較慢，主要還是停留在智能感知階段的一些技術應用，讓機器“思考”的認知階段還遠未能達到，各家機構都在努力嘗試和積極探索。同時我們也知道，科技的發展應用不僅僅是由科研水平決定的，還有許多制約著“AI+金融”的發展因素存在，對這些制約因素進行分析并提出相應對策以進一步推動人工智能在金融業的健康發展。

（一）監管體制變革相對滯后于技術的發展

運用人工智能技術進行賬戶管理和業務操作的過程，如何界定哪部分是由人工智能造成的損失，哪部分是由人為因素造成的損失。再如，基于人工智能技術的智能投顧給出的投資決策若出現投資差錯和客戶糾紛問題，以及哪些范疇運用人工智能技術涉及侵權、違法等相關法律法規有待健全和完善。