 互联网金融的发展给银行业带来不小的冲击，传统银行在面临同业竞争的同时，还得应对新经济形态带来得用户习惯得改变和用户对服务质量要求得提高。激烈的市场竞争环境促使银行以客户为中心，重新审视用户需求，利用新技术手段优化业务流程，从而提升银行业的运营效率和服务水平。而银行业历史以来积累、沉淀的海量金融交易、客户信息、市场分析、风险控制等数据，较高的基础设施信息化程度，也很好地为人工智能等数据智能技术的应用提供了基础。 本报告介绍了传统银行业在数据智能时代下面临的发展瓶颈、应用人工智能技术潜力及思路，总结了银行中常见的人工智能技术应用业务场景，并提供详细案例介绍。然而人工智能并不能完全替代人工完成所有的工作，人类的工作经验、思维模式、服务意识仍是不可或缺的，人工智能更多是作为一种辅助手段帮助银行业从业者更高效地做好客户服务、工作流程管理、产品营销、信贷风控管理等人力成本较大的日常工作。 作者 | 周礼、樊晓芳 一、智慧银行背景 1.1 智慧银行定义 智慧银行是传统银行、网络银行的高级阶段，是银行以智慧化手段和数据驱动的新思维模式来审视自身业务发展需求，并利用创新科技塑造新服务、新产品、新的运营和业务模式，实现规模经济，提升效率和降低成本，达到有效的客户管理和高效的营销绩效的目的。 1.2 智慧银行业务架构  1.3 传统银行面临问题与人工智能应用潜力  二、智慧银行产业与市场 2.1 智慧银行产业政策 中国人民银行在2017年6月发布的《中国金融业信息技术十三五发展规划》明确提到，要加强金融科技的研究与应用；并在2019年8月发布的《金融科技(FinTech)发展规划(2019-2021年)》中指出统筹优化数据资源、算法模型、算力支持等人工智能核心资产，稳妥推动人工智能技术与金融业务深度融合。 2.2 智慧银行产业市场规模 据第三方市场咨询机构统计，2018年中国传统金融机构科技投入约为1604亿元，较2017年增长10%，其中人工智能硬件和软件相关投入约占10.4％，为166.8亿元，较2017年增长42.9％。其中银行业是人工智能相关应用的主要投入方，占比70%，大部分通过外部采购方式获取人工智能服务，其中对基础设施层投入占60%，在应用层投入占40%，约39亿元，硬件部分（以人工智能摄像头和人证对比机为主）占三分之一，软件部分（以精准营销和智能风控平台为主）占三分之二。据银保监会统计，2018年中国银行对科技总投入同比增长13%，信息科技人员同比增长了近10%，部分股份制银行科技人员同比增长超过20%。 三、智慧银行中业务场景与人工智能技术应用思路  四、智慧银行产业代表人工智能技术提供方及其产品/解决方案 1.眼神科技——智能网点自助终端：将人脸识别、指纹识别等应用于智能网点自助终端产品，实现人证核验、刷脸取款、自助发卡。减轻柜台业务压力，提升银行工作效率，减少排队、等待时间，增强银行客户体验。 2.云从科技——智能支付解决方案：利用计算机视觉等智能技术，将人脸识别等生物特征识别应用在银行ATM等场景，帮助客户高效安全地完成支付过程。让支付过程更友好，提升用户支付体验。 3.硅基智能——个体金融解决方案：利用智能语音集成系统进行借贷记卡和金融产品的营销拓客，催款、还款和异常交易等风险管理，客户开卡、领卡、积分提醒等客户关怀，客户回访、满意度调研等服务提升，有效提升银行个体金融服务效率的同时，降低人力成本。 4.竹间智能——信用卡中心解决方案：借力自然语言处理技术，构建和完善智能知识库，实现信用卡分期、小额贷款等信用卡高频业务场景的AI落地。解决了信用卡中心不能满足日益增长的业务需求、旧版本客服系统使用版本过低、部分对接接口功能不健全、知识自学习能力弱、知识维护工作量复杂等问题。 5.一览群智——智能审单系统：在国际结算业务、外汇业务等领域，基于NLP、知识图谱、OCR等技术，提高审单效率和准确度，降低人员工作量，将专业人员从大量重复工作中解放出来，进行更有创造性的工作。解决人工审核使得单笔业务审核成本较高等问题。 五、智慧银行中人工智能技术应用局限性 1.技术局限性：现阶段人工智能的鲁棒性不够强，要想应对包括一些极端情况（例如，嘈杂环境下的智能客服进行语音识别，光线极强或极暗环境下的人脸识别）在内的所有场景，需要技术上进一步取得突破。 2.系统对接兼容性：银行的业务系统数量众多，软硬件相结合存在系统对接的兼容性难题。系统落地项目从采购到设计到私有化部署，再到产品维护和升级，需要一年左右的时间，对于智慧银行解决方案的落地挑战较大。 3.监管不确定性：来自监管的不确定因素制约了银行引进创新技术的力度，主要包括：数据的规范标准、用户信息的隐私保护、金融牌照的布局以及监管政策的滞后性。 六、智慧银行中人工智能技术应用发展趋势 1.企业战略：银行需要密切重视智慧银行的布局，从人才储备到设施配套，整合渠道资源搭建数据平台，使得数据存储结构化，安全化。银行服务将逐渐转变为数据驱动化模式。 2.技术应用：技术将帮助智慧银行实现轻型化与特色化。轻型化是在网点内部划分不同的功能区，比如等候区、现金区、公众教育区等，将大堂客户分流到不同业务办理渠道。特色化是将综合性网点功能分拆到不同网点，形成各自的特色，比如服务型网点、体验型网点和营销型网点。 3.技术研发：技术研发将着重提高算法的精确度、稳定性以及提供配套的硬件设施以降低产品部署的难度。  |
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