人工智能發展對商業銀行的影響探析

肖瑞

摘要：隨著金融科技的發展，人工智能技術日趨成熟，在各行業的應用愈加廣泛，對金融行業產生了深遠的影響，極大地提升了客戶體驗感以及提高了銀行工作效率。同時，銀行業憑借著海量的數據為人工智能的發展提供的優良的“土壤”。本文就人工智能發展對商業銀行的影響進行分析，提出了制約商業銀行發展人工智能的因素，進而針對制約因素給出相應的建議。

關鍵詞：人工智能 商業銀行 相關建議

一、人工智能發展對商業銀行的影響

（一）人工智能改變商業銀行服務

人工智能的飛速發展，使得機器能夠在很大程度上模擬人的功能，在改變人類生活方式的同時影響著金融支持的模式和領域。在智能改變生活的趨勢下，商業銀行的服務模式和服務對象也會隨之發生改變。目前，已有很多銀行開始用機器人代替大堂經理，不僅可以與客戶交流，而且可以引導客戶進行一些簡單的業務操作。未來隨著人工智能的進步，銀行能夠提供面對面或者遠程的金融服務，實現隨時隨地服務。

（二）人工智能提高效率進而降低運營成本

首先，極大減少復雜業務處理時間和成本。當機器運用人工智能時，人臉和語音識別，身份證檢驗功能都可以像真人一樣提供服務，在提高效率降低成本的同時降低操作風險。例如一些票據業務在應用人工智能之后，筆記識別就成為了一項很簡單的任務。在未來，智能機器可以代替現在銀行的柜臺業務以及后臺工作，從而提高工作效率和降低風險。其次是可以提升銀行業務管理效率，傳統的商業銀行模式比較固化，采用總-分-支的組織結構，在這種管理模式下，出現工作效率低下，浪費成本和人力物力，而人工智能的發展可以促使銀行采用分布式組織結構，使銀行轉化為流程化的管理模式，所以人工智能對于商業銀行來說，它可以幫助銀行對客戶直接進行監控，使銀行經營的過程中減少成本、降低出錯率，提升銀行的管理效率。

（三）智能投顧服務長尾客戶，催生商業銀行財富管理新模式

長期以來，財務管理業務一直是高凈值客戶的特殊待遇，長尾客戶由于額度小數量大，難以得到銀行的專業化服務。理財經理的專業素質已經無法有效地應對快速發展的金融市場，而隨著人工智能的發展，智能理財顧問逐漸興起，智能理財的服務可以實時跟蹤市場變化，將以前的被動式管理模式化為主動式管理，高頻率和機器式的交易方式為客戶進行資產配置優化。并且根據對市場和客戶交易行為的分析，智能投顧模式下，銀行基于客戶的理財需求、資產狀況、風險承受能及其變化規律，為其制定個性化的資產配置方案，而且可以利用互聯網實時的跟蹤調整，提供高效率、低成本的財務管理服務。

（四）人工智能提升風險管控能力

人工智能可以增強風險管控能力，完善銀行管理流程。基于大數據能夠幫助銀行清楚的了解客戶的行為習慣，結合客戶行為、信用度及資產狀況，能夠對客戶進行事前事中事后的風險進行防范。如果人工智能在金融領域的應用只限于業務領域，那么傳統的風險管理模式就無法有效地控制這些新型的風險。風險的傳導變得更為迅速，可能會引發系統性風險。因此商業銀行要學會運用人工智能發展監管科技，提高系統自身的監控風險能力，比如它可以用機器視覺來進行監控，運用大數據挖掘它的風險。人工智能在風險管理領域的應用能夠極大地推動商業銀行自動化管理的發展。

二、制約商業銀行應用人工智能的因素

（一）數據資源問題

目前，由于銀行數據流通機制不暢通，大量內部數據沒有得到充分的整理，致使這部分數據被擱置，沒有發揮他們的潛在價值。外部數據導入不足，單單靠銀行的數據無法為客戶建立全面、科學的信用評價體系。而且，在數據交易市場，沒有出臺相關的法律法規和數據交易的標準，也并未設立政府相關部門監管交易市場，引導行業健康發展，所以交易市場的不規范性使在交易過程中對數據缺乏統一定價，影響數據的使用質量，數據交易環境仍有待完善。

（二）技術支撐問題

商業銀行的科技人員與金融科技公司相比仍有著較大的差距，金融科技人才是指即懂科技又懂金融的復合型人才，就當前而言，在人才隊伍方面，商業銀行的數據挖掘及分析和人工智能算法人才總量較少，占比較低。雖然也在積極引入大量的數據分析及算法人員，但是由于人才的稀缺，限制了商業銀行的智能化發展步伐。

（三）行業風險問題

商業銀行的智能化技術應用仍處于探索階段，在使用人工智能中會帶來各種風險，主要有以下幾種。第一，監管風險，在當前的金融監管體系，人工智能所具備的自主性、可預見性和因果性的特征讓監管變得困難。第二，數據安全風險，商業銀行廣泛應用大數據技術使得銀行內部儲存著大量數據，在智能化過程中不免會遇到一些系統漏洞，再加上受到黑客的攻擊，容易出現數據丟失、泄露和篡改等安全問題。第三，業務風險，借助智能投顧、智能客戶和知識圖譜等技術，銀行在運用各種智能模型時，盡管提高了銀行的業務能力，與此同時也引入了模型應用的風險。

三、商業銀行發展人工智能的相關建議

人工智能在發展的過程中，商業銀行應遵循其發展規律，逐步完善智能系統建設的不足，加強信息安全管理措施，加快彌補人工智能技術在商業銀行的應用的監管漏洞。

（一）加強數據的整合

商業銀行需要構建統一的金融數據平臺，規范統一的數據標準和數據模型，來充分發揮數據的潛在價值。全面整合銀行、電商、第三方平臺以及政府部門的數據資源，增加數據的篩選環節，從而有效的發揮人工智能技術，最大限度的挖掘有用的數據信息，在擴展數據來源時，要做到與行業內部數據相結合。還要做好數據安全的保障，在數據采集、傳輸、存儲、處理與展示等環節采取必要的安全防護措施，對數據實施分類措施，將不同的敏感程度數據采取不同的安全保護策略。充分保證客戶的敏感信息數據在傳輸和使用過程中的保密性，對于敏感的數據經過脫敏程序再進入系統的開發、測試和外包環境等場景。

（二）重視人才的培養

在人工智能推進銀行快速發展的同時，對商業銀行的人員要求也越來越高，銀行員工一般是金融經濟專業出身，缺乏建模、數據庫等跨領域交叉學科的復合型人才，所以商業銀行應該認清現狀，建立銀行技術人才培養與引進機制。拓寬人才引進渠道，采用靈活的方式引入新型技術人才，為其提供良好額發展空間。與金融科技公司合作，通過合作來增強人才的培養。優化銀行內部的培訓體制，基于員工現有的知識和技術儲備，對員工進行教學培訓與實踐，在技術的應用中找到自己的定位，實現自己的價值。

（三）推進核心技術的研發

大數據和人工智能等新技術的快速發展，金融市場變化多端，商業銀行只有在技術創新中占有較大的優勢，才能滿足市場需求，跟隨市場變化的腳步。將技術和研發人員外包等方式，對于商業銀行短期發展來看是有效果的，但是從長期來看并不是一個很好的措施。因此商業銀行應該組建屬于自己的研發團隊，確保核心的技術自主掌握，形成從技術創新到產品創新的內生驅動力。

參考文獻：

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[2]李勇軍，郭夢雨.人工智能對商業銀行的影響與應對策略[J].中國國情國力，2019（09）：41-43.

作者單位：安徽大學經濟學院