王茜++程都

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，持續(xù)引發(fā)全球關(guān)注。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)?；焖俜治觥⒕珳?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。客戶群體的快速擴(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pepper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(duì)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(duì)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(duì)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(duì)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(duì)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UB S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We a l t h f r o n t和Betterment作為智能投顧平臺(tái)為客戶提供資產(chǎn)投資建議，Kensho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(duì)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(duì)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(duì)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(duì)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(duì)用戶進(jìn)行全方位畫像，依據(jù)模型評(píng)分結(jié)果對(duì)用戶個(gè)人信用進(jìn)行評(píng)級(jí)、評(píng)估，并對(duì)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、惡意套現(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(duì)員工技能的要求也會(huì)發(fā)生較大的變化。可能的變化是，銀行對(duì)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(duì)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，中國社會(huì)科學(xué)院研究生院財(cái)經(jīng)系）endprint