在新一代信息技術(shù)以及經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展需求的共同驅(qū)動(dòng)下,人工智能加速發(fā)展模式識(shí)別與人工智能 最高水平,持續(xù)引發(fā)全球 。當(dāng)前,圍繞人工智能的技術(shù)與應(yīng)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(yīng)用場景給人工智能的發(fā)展應(yīng)用提供了優(yōu)良的“土壤” 。同時(shí),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(diǎn)” 。通過語音識(shí)別、知識(shí)圖譜、機(jī)器學(xué)習(xí)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(yīng)用,銀行業(yè)將在規(guī)模化快速分析、精準(zhǔn)服務(wù)、風(fēng)險(xiǎn)管控等方面煥發(fā)新的活力與生機(jī),具備更好的服務(wù)展現(xiàn)力、更強(qiáng)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(wù)將逐漸成為銀行轉(zhuǎn)型發(fā)展的重點(diǎn)和盈利的重要引擎 ??蛻羧后w的快速擴(kuò)張使得銀行業(yè)的人工需求大幅增加 。在當(dāng)前人口紅利逐漸消失、工資成本攀升的階段,快速擴(kuò)張員工隊(duì)伍支撐零售業(yè)務(wù)的發(fā)展必然導(dǎo)致銀行財(cái)務(wù)負(fù)擔(dān)的快速增長 。調(diào)查顯示,國內(nèi)銀行零售業(yè)務(wù)的成本收入比高達(dá)60%~80%,發(fā)展零售業(yè)務(wù)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(shí)別、自然語言處理和圖像識(shí)別系統(tǒng)提供智能機(jī)器服務(wù) , 將客服中心和柜臺(tái)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(wù)由勞動(dòng)密集型轉(zhuǎn)變?yōu)橘Y本密集和智力密集型,大幅提升運(yùn)營效率,降低服務(wù)成本 。典型的應(yīng)用場景有基于語音識(shí)別和人臉識(shí)別技術(shù)的智能客服、柜員業(yè)務(wù)輔助、大堂智能引導(dǎo)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(dòng)機(jī)器人與客戶交流互動(dòng),三菱東京UFJ銀行推出機(jī)器人NAO接待顧客等 。在我國 , 已有工商銀行推出智能機(jī)器人解答客戶咨詢,建設(shè)銀行啟用智慧柜員機(jī)STM為客戶提供智能服務(wù) , 招商銀行推出微信客服機(jī)器人等 ?;谌斯ぶ悄芗夹g(shù)的人機(jī)交互服務(wù)方式大大降低了銀行的運(yùn)營成本,提升了服務(wù)效率 。例如,瑞典銀行的人工智能客服Nina可同時(shí)處理超過350個(gè)客戶的提問;中國建設(shè)銀行的智慧柜員機(jī)最高業(yè)務(wù)辦理效率較柜面平均提升5倍多 。
人工智能通過個(gè)性化的金融服務(wù)有效改善用戶體驗(yàn)
商業(yè)銀行總分行流程分割的組織架構(gòu)導(dǎo)致銀行業(yè)務(wù)流程繁瑣,金融服務(wù)的資源配置能力較弱 。同時(shí) , 在傳統(tǒng)銀行業(yè)務(wù)中,銀行與客戶主要通過網(wǎng)點(diǎn)這一媒介進(jìn)行業(yè)務(wù)咨詢與交流 。由于網(wǎng)點(diǎn)的銀行人員主要進(jìn)行柜面業(yè)務(wù),因此會(huì)由于柜面業(yè)務(wù)量大而難以對客戶的深層次金融需求進(jìn)行深入了解 , 從而無法提供專業(yè)化、個(gè)性化的投資咨詢和理財(cái)服務(wù) 。
人工智能技術(shù)能夠重新解構(gòu)金融服務(wù)生態(tài),簡化業(yè)務(wù)流程,改變現(xiàn)有人與信息系統(tǒng)的交互方式 , 更加主動(dòng)地判斷單個(gè)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(wù) 。因此,銀行可通過人工智能技術(shù)精準(zhǔn)應(yīng)對客戶需求 , 批量為特定客戶提供個(gè)性化、定制化的金融服務(wù),從而有效提升客戶對銀行服務(wù)的體驗(yàn) 。典型的應(yīng)用場景有基于機(jī)器學(xué)習(xí)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的智能投顧、保險(xiǎn)定價(jià)等 。
智能投顧 。對于用戶的投資理財(cái)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(fēng)險(xiǎn)偏好特征和理財(cái)目標(biāo),構(gòu)建多元化的投資組合,提供智能化、精準(zhǔn)化、個(gè)性化的綜合理財(cái)服務(wù)和投資建議,通過低門檻、低傭金,批量化釋放投資理財(cái)?shù)摹伴L尾”市場 。
保險(xiǎn)定價(jià) 。通過模型算法解決傳統(tǒng)保險(xiǎn)中的道德風(fēng)險(xiǎn)和信息不對稱問題,提供精準(zhǔn)風(fēng)控方案和個(gè)性化定價(jià)模型,為用戶提供定制化保單 。例如在車險(xiǎn)領(lǐng)域,可通過跟蹤駕駛?cè)说鸟{駛習(xí)慣,建立基于駕駛數(shù)據(jù)的定價(jià)模型,將基于車輛的“從車”保險(xiǎn)轉(zhuǎn)變?yōu)榛隈{駛行為的“從人”保險(xiǎn),實(shí)現(xiàn)保險(xiǎn)定價(jià)的人性化和動(dòng)態(tài)化 。
目前,在國外,已有瑞士銀行UBS嘗試?yán)萌斯ぶ悄芗夹g(shù)通過客戶表情分析提供投資決策;美國和作為智能投顧平臺(tái)為客戶提供資產(chǎn)投資建議,投資機(jī)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(wù)——摩羯智投 。在這些金融服務(wù)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(wù)選擇,以及交易過程、服務(wù)反饋、信用再調(diào)整等一系列工作都可由人工智能在短時(shí)間內(nèi)完成,極大地優(yōu)化、豐富了用戶體驗(yàn) 。
人工智能通過智能化信息識(shí)別提升銀行風(fēng)險(xiǎn)管理能力
風(fēng)險(xiǎn)控制是銀行核心能力,但如何有效控制風(fēng)險(xiǎn),同時(shí)又能維持業(yè)務(wù)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(yùn)行了多年 , 但是對于零售業(yè)務(wù)的客戶群體,信息量遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能覆蓋;雖然互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)也積累了大量潛在客戶的多維信息,但與銀行傳統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)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(yán)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(wù)的風(fēng)險(xiǎn)控制能力有限 。
人工智能將融合大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù) , 對數(shù)據(jù)信息的收集、識(shí)別、判斷實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)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(shí)處理,對個(gè)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(fēng)險(xiǎn) 。同時(shí),深度學(xué)習(xí)技術(shù)可利用海量金融交易數(shù)據(jù),自動(dòng)識(shí)別欺詐交易行為 , 進(jìn)而實(shí)時(shí)攔截,以降低風(fēng)險(xiǎn) 。典型應(yīng)用場景有基于知識(shí)圖譜技術(shù)的征信與風(fēng)險(xiǎn)控制、反欺詐等 。
征信與風(fēng)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(jìn)行全方位畫像,依據(jù)模型評分結(jié)果對用戶個(gè)人信用進(jìn)行評級(jí)、評估,并對行為數(shù)據(jù)進(jìn)行整合,運(yùn)用知識(shí)圖譜監(jiān)測數(shù)據(jù)中的不一致性 , 規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn) 。
反欺詐 。通過語音識(shí)別、指紋識(shí)別、人像識(shí)別和虹膜識(shí)別技術(shù)降低交易過程中的識(shí)別錯(cuò)誤率,防止盜刷卡、惡意取現(xiàn)、營銷作弊等欺詐交易行為;通過深度學(xué)習(xí)技術(shù)從海量交易數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)規(guī)則,預(yù)測交易變化趨勢 , 為客戶和機(jī)構(gòu)提供交易安全保障 。
在我國 , 中國銀行正在探索實(shí)踐人工智能技術(shù)在反洗錢偵測中的應(yīng)用 。工商銀行運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)實(shí)時(shí)計(jì)算潛在欺詐風(fēng)險(xiǎn),運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)智能預(yù)測信貸客戶潛在信用違約風(fēng)險(xiǎn) 。通過人工智能風(fēng)控理論應(yīng)用、技術(shù)體系與銀行業(yè)務(wù)的融合發(fā)展,銀行風(fēng)險(xiǎn)控制的專業(yè)度和準(zhǔn)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(wù)中的應(yīng)用前景廣闊,有助于全面推動(dòng)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(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)型突破 。
分階段戰(zhàn)略部署 , 拓展業(yè)務(wù)生態(tài) 。根據(jù)當(dāng)前的實(shí)際應(yīng)用情況 , 結(jié)合不同人工智能技術(shù)的發(fā)展成熟度和應(yīng)用難度 , 建議銀行業(yè)依據(jù)“并行開展,重點(diǎn)突破”的原則,分三個(gè)階段推動(dòng)人工智能技術(shù)的推廣應(yīng)用 。第一階段,優(yōu)先發(fā)展以語音識(shí)別為代表的智能識(shí)別類場景應(yīng)用,圍繞此類技術(shù)已有國內(nèi)外廣泛成熟案例,實(shí)現(xiàn)難度較低 。第二階段,著重發(fā)展基于機(jī)器學(xué)習(xí)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的場景應(yīng)用,在國內(nèi)外初步探索使用的基礎(chǔ)上深化研究,實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營銷服務(wù)的價(jià)值回報(bào) 。第三階段 , 側(cè)重發(fā)展基于知識(shí)圖譜技術(shù)的場景應(yīng)用,全方位實(shí)現(xiàn)智能銀行的自我優(yōu)化和風(fēng)險(xiǎn)管控 。
加強(qiáng)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(yīng)的組織管理架構(gòu),加強(qiáng)銀行內(nèi)部各部門以及銀行間數(shù)據(jù)流交換和應(yīng)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(jī)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(diǎn)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、衍生商業(yè)平臺(tái)、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(jī)構(gòu)特色的數(shù)據(jù)池,形成人工智能“馴養(yǎng)”能力 。
積極儲(chǔ)備新型人才,優(yōu)化人才結(jié)構(gòu) 。未來的人工智能服務(wù)必然大量替代人類的普通勞動(dòng)甚至部分高級(jí)勞動(dòng) , 銀行業(yè)對員工技能的要求也會(huì)發(fā)生較大的變化 ??赡艿淖兓牵y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(xué)家、基礎(chǔ)設(shè)施架構(gòu)師、編碼倫理學(xué)家和人工智能培訓(xùn)師轉(zhuǎn)變,并且這些人會(huì)擔(dān)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(chǔ)備工作 。此外,針對現(xiàn)有員工應(yīng)開展系統(tǒng)培訓(xùn),幫助員工結(jié)合自身知識(shí)儲(chǔ)備,掌握新技術(shù),在未來的人才體系中找到新的定位 。
(作者單位:中國電子信息產(chǎn)業(yè)發(fā)展研究院模式識(shí)別與人工智能 最高水平,中國社會(huì)科學(xué)院研究生院財(cái)經(jīng)系)
【王茜程都:人工智能如何影響銀行業(yè)轉(zhuǎn)型】本文到此結(jié)束 , 希望對大家有所幫助 。
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