原標題：原創(chuàng)丨人工智能如何影響銀行業(yè)轉(zhuǎn)型

來源：銀行家雜志（ID：The-Chinese-Banker）

作者：王 茜 程 都 (作者單位：中國電子信息產(chǎn)業(yè)發(fā)展研究院，中國社會科學院研究生院財經(jīng)系)

當前，圍繞人工智能的技術(shù)與應用已開始滲透各行各業(yè)，銀行業(yè)憑借海量數(shù)據(jù)和多維度應用場景給人工智能的發(fā)展應用提供了優(yōu)良的“土壤”。同時，在銀行業(yè)傳統(tǒng)盈利模式受到利差收窄、互聯(lián)網(wǎng)金融蠶食和不良率攀升等沖擊的影響下，也正需要人工智能技術(shù)來助推銀行業(yè)加速轉(zhuǎn)型，消除其轉(zhuǎn)型發(fā)展過程中面臨的“痛點”。通過語音識別、知識圖譜、機器學習與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)等一系列人工智能新技術(shù)的廣泛應用，銀行業(yè)將在規(guī)模化快速分析、精準服務、風險管控等方面煥發(fā)新的活力與生機，具備更好的服務展現(xiàn)力、更強的分析洞察力和更優(yōu)的自我表現(xiàn)力。

人工智能通過無人化的客戶交互方式降低銀行經(jīng)營成本

在銀行業(yè)的“二八”定律被打破后，零售業(yè)務將逐漸成為銀行轉(zhuǎn)型發(fā)展的重點和盈利的重要引擎?？蛻羧后w的快速擴張使得銀行業(yè)的人工需求大幅增加。在當前人口紅利逐漸消失、工資成本攀升的階段，快速擴張員工隊伍支撐零售業(yè)務的發(fā)展必然導致銀行財務負擔的快速增長。調(diào)查顯示，國內(nèi)銀行零售業(yè)務的成本收入比高達60%～80%，發(fā)展零售業(yè)務面臨巨大的成本控制壓力。

人工智能技術(shù)則可以通過語音識別、自然語言處理和圖像識別系統(tǒng)提供智能機器服務，將客服中心和柜臺的大量人工解放出來，還可通過智能巡檢替代人工監(jiān)控，從而促使商業(yè)銀行的零售業(yè)務由勞動密集型轉(zhuǎn)變?yōu)橘Y本密集和智力密集型，大幅提升運營效率，降低服務成本。典型的應用場景有基于語音識別和人臉識別技術(shù)的智能客服、柜員業(yè)務輔助、大堂智能引導等。

目前，在國外已有歐洲的英國蘇格蘭皇家銀行、瑞典北歐斯安銀行、西班牙桑坦德銀行等開始使用人工智能客服，日本軟件銀行也啟動機器人pepper與客戶交流互動，三菱東京UFJ銀行推出機器人NAO接待顧客等。在我國，已有工商銀行推出智能機器人解答客戶咨詢，建設(shè)銀行啟用智慧柜員機STM為客戶提供智能服務，招商銀行推出微信客服機器人等。基于人工智能技術(shù)的人機交互服務方式大大降低了銀行的運營成本，提升了服務效率。例如，瑞典銀行的人工智能客服Nina可同時處理超過350個客戶的提問；中國建設(shè)銀行的智慧柜員機最高業(yè)務辦理效率較柜面平均提升5倍多。

人工智能通過個性化的金融服務有效改善用戶體驗

商業(yè)銀行總分行流程分割的組織架構(gòu)導致銀行業(yè)務流程繁瑣，金融服務的資源配置能力較弱。同時，在傳統(tǒng)銀行業(yè)務中，銀行與客戶主要通過網(wǎng)點這一媒介進行業(yè)務咨詢與交流。由于網(wǎng)點的銀行人員主要進行柜面業(yè)務，因此會由于柜面業(yè)務量大而難以對客戶的深層次金融需求進行深入了解，從而無法提供專業(yè)化、個性化的投資咨詢和理財服務。

人工智能技術(shù)能夠重新解構(gòu)金融服務生態(tài)，簡化業(yè)務流程，改變現(xiàn)有人與信息系統(tǒng)的交互方式，更加主動地判斷單個客戶的需求，并根據(jù)客戶的信用能力為其選擇適合的金融產(chǎn)品和服務。因此，銀行可通過人工智能技術(shù)精準應對客戶需求，批量為特定客戶提供個性化、定制化的金融服務，從而有效提升客戶對銀行服務的體驗。典型的應用場景有基于機器學習與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的智能投顧、保險定價等。

智能投顧。對于用戶的投資理財需求，將以量化投資算法和現(xiàn)代資產(chǎn)組合理論（MPT）為基礎(chǔ)，結(jié)合客戶風險偏好特征和理財目標，構(gòu)建多元化的投資組合，提供智能化、精準化、個性化的綜合理財服務和投資建議，通過低門檻、低傭金，批量化釋放投資理財?shù)摹伴L尾”市場。

保險定價。通過模型算法解決傳統(tǒng)保險中的道德風險和信息不對稱問題，提供精準風控方案和個性化定價模型，為用戶提供定制化保單。例如在車險領(lǐng)域，可通過跟蹤駕駛?cè)说鸟{駛習慣，建立基于駕駛數(shù)據(jù)的定價模型，將基于車輛的“從車”保險轉(zhuǎn)變?yōu)榛隈{駛行為的“從人”保險，實現(xiàn)保險定價的人性化和動態(tài)化。

目前，在國外，已有瑞士銀行UBS嘗試利用人工智能技術(shù)通過客戶表情分析提供投資決策；美國Wealthfront和Betterment作為智能投顧平臺為客戶提供資產(chǎn)投資建議，Kensho投資機器人智能解答金融投資疑問。在我國，招商銀行推出了國內(nèi)首家智能投顧服務——摩羯智投。在這些金融服務中，針對某一特定用戶的需求洞察、信用甄別、金融產(chǎn)品和服務選擇，以及交易過程、服務反饋、信用再調(diào)整等一系列工作都可由人工智能在短時間內(nèi)完成，極大地優(yōu)化、豐富了用戶體驗。

人工智能通過智能化信息識別提升銀行風險管理能力

風險控制是銀行核心能力，但如何有效控制風險，同時又能維持業(yè)務量，是商業(yè)銀行面臨的巨大挑戰(zhàn)。雖然全國征信系統(tǒng)已經(jīng)運行了多年，但是對于零售業(yè)務的客戶群體，信息量遠遠不能覆蓋；雖然互聯(lián)網(wǎng)平臺也積累了大量潛在客戶的多維信息，但與銀行傳統(tǒng)的風險處理系統(tǒng)還不能匹配。零散而薄弱的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)和嚴重匱乏的數(shù)據(jù)專業(yè)人員造成商業(yè)銀行處理大規(guī)模業(yè)務的風險控制能力有限。

人工智能將融合大數(shù)據(jù)、云計算技術(shù)，對數(shù)據(jù)信息的收集、識別、判斷實現(xiàn)實時處理。由此，用戶的日常金融行為可被迅速數(shù)字化收納到銀行的數(shù)據(jù)池中，經(jīng)過人工智能的即時處理，對個人信用產(chǎn)生邊際影響，最終形成客戶的自我征信體系，防控潛在風險。同時，深度學習技術(shù)可利用海量金融交易數(shù)據(jù)，自動識別欺詐交易行為，進而實時攔截，以降低風險。典型應用場景有基于知識圖譜技術(shù)的征信與風險控制、反欺詐等。

征信與風控。人工智能技術(shù)將結(jié)合大數(shù)據(jù)技術(shù)，通過多維度獲取用戶交易數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)留存信息，建立模型對用戶進行全方位畫像，依據(jù)模型評分結(jié)果對用戶個人信用進行評級、評估，并對行為數(shù)據(jù)進行整合，運用知識圖譜監(jiān)測數(shù)據(jù)中的不一致性，規(guī)避風險點。

反欺詐。通過語音識別、指紋識別、人像識別和虹膜識別技術(shù)降低交易過程中的識別錯誤率，防止盜刷卡、惡意套現(xiàn)、營銷作弊等欺詐交易行為；通過深度學習技術(shù)從海量交易數(shù)據(jù)中學習規(guī)則，預測交易變化趨勢，為客戶和機構(gòu)提供交易安全保障。

在我國，中國銀行正在探索實踐人工智能技術(shù)在反洗錢偵測中的應用。工商銀行運用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)實時計算潛在欺詐風險，運用機器學習等技術(shù)智能預測信貸客戶潛在信用違約風險。通過人工智能風控理論應用、技術(shù)體系與銀行業(yè)務的融合發(fā)展，銀行風險控制的專業(yè)度和準確度將大幅提升。

發(fā)展建議

綜上所述，人工智能技術(shù)在銀行零售業(yè)務中的應用前景廣闊，有助于全面推動銀行業(yè)轉(zhuǎn)型發(fā)展。因此，建議從以下幾方面著手，迎接人工智能技術(shù)的到來，加速銀行業(yè)實現(xiàn)轉(zhuǎn)型突破。

分階段戰(zhàn)略部署，拓展業(yè)務生態(tài)。根據(jù)當前的實際應用情況，結(jié)合不同人工智能技術(shù)的發(fā)展成熟度和應用難度，建議銀行業(yè)依據(jù)“并行開展，重點突破”的原則，分三個階段推動人工智能技術(shù)的推廣應用。第一階段，優(yōu)先發(fā)展以語音識別為代表的智能識別類場景應用，圍繞此類技術(shù)已有國內(nèi)外廣泛成熟案例，實現(xiàn)難度較低。第二階段，著重發(fā)展基于機器學習與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的場景應用，在國內(nèi)外初步探索使用的基礎(chǔ)上深化研究，實現(xiàn)精準營銷服務的價值回報。第三階段，側(cè)重發(fā)展基于知識圖譜技術(shù)的場景應用，全方位實現(xiàn)智能銀行的自我優(yōu)化和風險管控。

加強基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，積累數(shù)據(jù)資產(chǎn)。銀行要加速建立支撐數(shù)字化變革的IT基礎(chǔ)設(shè)施以及相應的組織管理架構(gòu)，加強銀行內(nèi)部各部門以及銀行間數(shù)據(jù)流交換和應用，消除“信息孤島”。拓展各種類型的數(shù)據(jù)信息源，不僅要容納本機構(gòu)產(chǎn)生的傳統(tǒng)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，還要積累線下網(wǎng)點、移動互聯(lián)網(wǎng)、衍生商業(yè)平臺、短信、客服音頻視頻等海量信息，集聚數(shù)據(jù)資產(chǎn)，構(gòu)建具有本機構(gòu)特色的數(shù)據(jù)池，形成人工智能“馴養(yǎng)”能力。

積極儲備新型人才，優(yōu)化人才結(jié)構(gòu)。未來的人工智能服務必然大量替代人類的普通勞動甚至部分高級勞動，銀行業(yè)對員工技能的要求也會發(fā)生較大的變化?？赡艿淖兓?，銀行對員工的需求將逐漸向?qū)I(yè)開發(fā)人員、數(shù)據(jù)科學家、基礎(chǔ)設(shè)施架構(gòu)師、編碼倫理學家和人工智能培訓師轉(zhuǎn)變，并且這些人會擔任更加關(guān)鍵的職能。銀行業(yè)要積極把握轉(zhuǎn)型節(jié)奏，做好新型人才儲備工作。此外，針對現(xiàn)有員工應開展系統(tǒng)培訓，幫助員工結(jié)合自身知識儲備，掌握新技術(shù)，在未來的人才體系中找到新的定位。

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