人工智能在银行业的应用与发展.docx
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1、人工智能在银行业的应用与发展科学技术不断进步,智能时代随之而来。人工智能作为引领未来的战略 性技术,推动各行各业实现跃迁式成长,发展潜力巨大,商业价值可 观。而银行业正值数字化转型如火如荼的时期,金融产品和服务模式的 日新月异呼唤人工智能等新兴技术为其“加薪助燃”,以解决金融脱 媒、利差收窄、风险防范形势严峻等现实问题;同时.,银行业多维且丰 富的应用场景也为人工智能的落地生根创造了 “天然基质”。尽管当前 人工智能在银行前中后台均有应用,但不可否认的是其发展尚处于探索 阶段。银行只有进一步了解现状,并就人工智能在银行业的应用领域开 展分析,洞悉其未来发展方向,才能乘数字化转型之东风,拓宽技术
2、与 业务场景的融合边界,在创新业务模式及实现金融资源有效配置的过程 中,推动银行融入智能时代。一、人工智能在银行业的发展现状科技对商业银行的赋能经历了金融电子化、金融信息化、互联网金融和 金融科技四个阶段,从单纯依托技术手段提升传统业务效率、降低运营 成本,到优化金融服务能力与水平,再到聚焦前端渠道形成普惠的大众 化金融模式,至今已发展为新技术与业务全流程、全链路的紧密融合, 驱动银行业向产品创新、服务升级、智能金融不断迈进。人工智能作为新兴技术的代表,从供给侧来看,数字和网络服务更新换 代推动处理运行速度提升、硬件成本下降、计算能力增强,相关基础设 施的日益完善、数据质量的不断优化均为人工智
3、能构筑了较为扎实的发 展基础,语音、图像识别及机器学习技术的阶段性进展,为人工智能的 应用突破了技术屏障。人工智能在各大领域生态层的构建与落地,使得 其行业应用趋向成熟。而从银行业需求侧来看,经济转型下市场边界的 延伸、客户个性化诉求的不断明确无疑是银行业进一步寻求科技支撑与 突破的双重动力。对智能金融战略的主观重视与客观上充足的资金保 障、庞大的客户群体以及海量的应用数据均为人工智能与银行业的“牵 手”提供了更大的可能性。当今中国,“AI+金融”产业规模稳步增长,国家金融业务监管政策的收 紧促使行业浪潮趋向技术回归,“AI+金融”领域已逐渐成熟,无论是对 AI落地价值的认可度还是AI技术能力
4、的掌控度,大型金融机构都处于上 升趋势。艾瑞咨询预测,2022年中国金融场景的人工智能投入规模将达 414.5亿元,其中银行业作为主要需求方,2022年人工智能的投入规模 将超过220亿元。人工智能为银行业带来的价值同样是巨大的,很有可 能是商业银行的下一个利润增长点。麦肯锡全球研究所预测,人工智能 和机器学习将为银行业创造超过2500亿美元的价值,每年可为全球银行 业创造高达1万亿美元的增量价值。当前,智能金融的市场规模和应用 场景随着人工智能技术在金融领域的逐步突破不断扩大,人工智能已经 渗透到商业银行的支付、消费、风险、运营和资产等各个领域,将在不 断融合、创新、拓展中促进金融科技向纵深
5、发展。二、人工智能在银行业的应用分析1 .人工智能在银行业的应用逻辑银行业智能化进程的顺利推进与智慧效能的发挥有赖于技术的更新换代 与沉淀,也需要选择契合发展的内外部业务场景作为主要阵地。人工智能在银行业内部场景的应用重点在于以人为核心的技术延伸。无 论形式如何丰富,银行服务的本质仍是人与人之间的交流与服务价值的 交换,人工智能参与其中必然要遵循这一底层逻辑而非搅局与替代。因 此,形象地讲,人工智能在内部场景前中后台多个环节的应用更多是充 当了人类智慧的“扩容器”、人类能力的“放大器”,使数字机器人具 备理解语言、理解文字、理解业务的能力,批量实现人性化和个性化的 客户服务,甚至在一定程度上变
6、革银行人力资源体系,为服务价值链高 端的银行业带来深刻影响。人工智能在银行业外部场景的应用重点则在于以串接为路径的生态重 构。虽然从单场景来看,人工智能仍然保持基础特点与运用惯式,但其 细分技术宽广而深入,且在涉及与客户相关的衣食住行、医疗保健、文 化娱乐、教育培训、体育锻炼等多个领域已有广泛布局,找到适合其细 分技术成长的“土壤”并非难事。例如,自然语言技术应用于开放式环 境中与客户的交互,在提升渠道触达能力的同时,融入智能服务;知识图 谱可实现企业股权穿透管理,在市场营销、知识服务、决策辅助中亦有 良好效果;机器学习与深度学习技术更是能够从客户行为中提取出更为准 确的信息O 人工智能在银行
7、业内外部场景的应用结合可全方位构筑生态,再造银行 的运营模式与流程。2 .人工智能在银行业的应用领域人工智能技术的应用涉及银行前台、中台、后台等业务部门,前台可用 于客户服务,中台可用于支持授信及金融交易分析决策,后台可用于风 险防控和监督,覆盖了银行存、贷、汇、监等业务场景,改变了现有金 融服务格局,使其趋向于个性化与智能化。(1)前台赋能交互,提升用户体验用户是商业银行生存和发展的基础,用户体验得到长久而持续的关注也 是应有之义。其提升主要体现在用户交互感知方面,借助计算机视觉、 自然语言处理、语音识别等成熟的人工智能技术,银行与用户的智能交 互变得频繁且自然。计算机视觉技术转化为“智慧之
8、眼”接收图片、视 频等数据并进行类别、内容的识别;自然语言处理作为“智慧大脑”, 以语义理解模块接收文本信息、理解文本的内容与情感并进行相应反 馈,以此弥补因人力、精力不足而导致的人工服务的缺失,将用户服务 做到极致。不同金融场景用户交互的技术应用也不尽相同,包括身份识别、手势识 别等在内的计算机视觉技术已应用到手机银行登录、远程开户、刷卡、 取款、VIP客户识别等多个场景;人脸识别技术在各大商业银行的手机银 行、柜台、自助发卡机、智慧柜员机、VTM等也已有布局,在提升客户体 验的同时可减少重复单一的客户服务工作。商业银行通过语音识别、自 然语言处理、知识图谱等人工智能技术实现语音转写工作、语
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