人工智能在中小银行转型发展中的应用研究

刘夏 武靖凯

[摘 要] 近年来，在金融科技浪潮下，商业银行的经营环境发生着显著变化，各种机遇与挑战迎面而来，金融业竞争加剧，金融需求呈现多元化的发展趋势，商业银行的传统盈利模式转型步伐加快。历经三次科技浪潮，人工智能技术日趋成熟，大数据，云计算等信息技术结合传统服务资源，为中小银行转型提供了新思路。人工智能技术与银行服务、银行管理等的融合，将金融应用场景与新兴技术紧密结合，能够转变传统服务模式、降低人工劳动需求、优化战略部署、抢占市场先机，重塑商业银行的核心竞争力，打造创新发展的强大引擎。

[关键词] 人工智能；银行服务；转型；融合；效率

1 引 言

人工智能（Artificial Intelligence）发展至今已有60多年历史。作为研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的技术，它能赋予计算机自主能力、思维方法以及学习能力[1]，利用使计算机的高效运算能力将人类从繁复的劳动中解放。随着包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等的研究领域的理论和技术的日趋成熟，未来人工智能相关的科技产品的应用范围可想而知。充分应用计算机在图像、视频、语音等的处理方面的“智慧”能够大大提高社会生产的效率、水平。

2 人工智能技术对银行业的影响

以移动互联网和云计算技术为基础的人工智能毫无疑问将为社会生产生活方式带来巨大变化。有专家预言，人工智能将作为强大的驱动力对未来的经济社会发展产生巨大影响。2017年以来，许多诸如建设银行、农业银行、工商银行这样的大型商业银行都立即对敏感的市场信息作出反应，与蚂蚁金服、京东金融、百度金融等网商企业开展深度合作。对中小型商业银行而言，要想在新一波市场生态重构中不被淘汰，只有利用自身规模小，运作灵活的优势，应用新兴金融科技，将其定位为转型的“核动力”，重塑核心竞争力，打造智能化银行。

2.1 转变银行业服务模式

作为服务行业，传统的银行服务模式将业务人员作为核心要素。在拓展客户渠道、发掘客户需求、提升客户黏性时，客户需要与工作人员进行面对面的交流才能建立起信任感，因此依赖大量的人力资本投入，获客成本极高。而互联网时代，为降低银行的客户服务成本，网银、手机银行等系统应运而生，但标准化的系统模块和菜单功能对用户的知识水平、专业操作能力提出了一定的要求，具有一定的门槛，这种单向交流有可能将很多潜在客户拒之门外，无形中错失了很多创造金融价值的机会，银行盈利陷入被动的境地。随着人工智能技术的突破，各个互联网金融平台都逐渐引入这种技术，利用机器实现大规模、低成本的个性化客户服务。人工智能技术能够使计算机具有以知识系统和深度学习为基础，模拟人类智能的能力，将在银行对客户的沟通、发掘、服务过程中提高服务效率，变革传统商业银行的服务方式。

2.2 提升银行业管理水平

在银行的整体管理方面，商业银行引入人工智能技术，将大大提高银行业的管理水平，降低管理成本。一是在数据处理方面，提高效率，降低风险，提高总体管控水平。银行在各项业务办理中往往沉淀了海量的用户数据，因此银行属于信息密集型产业，而传统银行多年积累下的数据一般是非结构化的，占据大量存储空间，又结构混乱，难以有效利用信息价值。通过引入基于深度学习的人工智能技术，能够完善海量的沉淀数据存储分析，为商业银行的大数据处理提供方便。尤其是通过对复杂数据信息的分析，大幅提升风险管控能力，降低业务办理中的风险。另一方面，应用智能客服、服务机器人等技术，采用无纸化、自动化和电子化的智能机器渠道办理业务将有效降低商业银行的人力投入，还能大幅缩减传统的纸张、耗材、库房等运营成本。

2.3 重塑商业银行核心竞争力

近年来，人工智能技术的成熟对银行业造成巨大冲击，许多的全球大行加快智能化建设，大幅度引进人工智能、自动化和机器人技术，不断更新服务模式与服务流程。随着人工智能技术引入到国内金融创新领域，人工智能也成为我国重塑商业银行核心竞争力的核心。

2016年，中国银行业协会公布的银行业服务改进情况报告显示，我国银行业平均离柜业务率达到84.31%。手机网银APP的功能越来越完善，涉及账户余额查询、个人转账汇款、信用卡办理等原来需要到柜面办理的各项功能模块。另一方面，通过引进先进的人工智能技术，大大缩减了银行从业人员数量，2016 年，工商银行、中国银行、农业银行、建设银行等商业银行从业人员员工总数首次出现下降。银行柜员的大幅度剪裁也从侧面反映出在与腾讯和蚂蚁金服等的移动支付服务竞争下，实体商业银行业绩压力巨大。由于客户需求的变化和新技术的冲击，金融生态发生巨变，银行业的竞争格局被打破，谁在新一轮竞争中掌握了人工智能技术，谁先革新业务模式和经营理念，谁就占据了转型升级的先机。当前，从国有银行，到股份制银行、城商行和农商行，越来越多的传统银行意识到技术应用的重要性，已经准备在技术领域发力，作为中小型商业银行，更应该跟紧时代发展潮流，转变传统的经营理念与方式，将人工智能作为焕发新生的核心战略，通过新兴技术换发更强大的生命力和更持久的发展动力。

3 商业银行人工智能技术的应用方向

3.1 語音识别与自然语言处理

研发基于语音识别和自然语言处理技术的智能客服系统和语音数据挖掘系统，全面改善商业银行服务水平。目前已有较为成熟的智能客服系统技术先例，在线智能客服通过语义分析优化智能系统，对客户与系统之间的语音、文本进行理解、推理、分析和处理，初步满足客户的业务需求，代替人工客服处理结构化问题，降低运营成本[2]。通过语音数据处理，实现用户信息数据的标签化分类存储，为预测客户需求，制定个性化、针对性强的金融产品营销策略提供数据支持。

3.2 智能机器人巡检

在商业银行内包括机房、保险柜、金库等敏感区域设置监控，投放24小时自动巡检机器人，代替保安人员，辅助监控机房、服务器等核心区域，检测特殊情况，及时排查处理各种潜在风险。

3.3 计算机视觉

应人像监控预警和核心区域监控技术，通过摄影机和计算机对目标进行人脸识别、跟踪，鉴定个人的特征和身份，应用于商业银行的各类监控场景例如通过摄像头和计算机替代人眼实现客户身份识别，检测人脸与证件的一致性，判断人员是否蒙面、是否携带危险物品。

3.4 识别并记录员工可疑行为

在银行敏感区域安装摄像头，记录柜面和风险产品销售员工行为，智能辨别记录中可疑行为并起到警示员工的作用，以此规范银行柜面员工行为。

3.5 深度学习进行金融预测

主要基于深度学习技术，充分利用海量数据，导入积累在银行平台中的大量金融数据，构建金融知识图谱，提高证件核验效率，降低虚假交易率，可以应用于支持金融预测与投资决策，实现反欺诈与风险监控。

4 结 论

根据高盛行业报告预测，到 2025 年，金融行业将成为人工智能技术应用的重要领域，在商业银行各项业务的前、中、后端，人工智能技术将为金融服务行业带来每年 340亿到430亿美元的增值[3]。面对外部技术变革力量和内部转型发展战略的供需双重驱动，中小型银行要紧跟金融科技浪潮，抓住转型升级契机，整合传统资源，积极探索人工智能技术的研发与应用，不断促进客户服务的个性化与智能化，完善市场分析与授信审批标准，利用智能化手段实现风险管控，打造创新发展的强大引擎，提升行业竞争优势。

参考文献：

[1] 程东亮.人工智能在金融领域应用现状及安全风险探析[J].金融科技时代，2016（9）.

[2] 张漫丽.交通银行“大数据+人工智能”应用研究[J].中国金融电脑，2017（05）.

[3] 巴曙松，慈庆琪，郑焕卓.金融科技浪潮下，银行业如何转型[J].金融改革，2018（2）.

作者简介：

刘夏（1989—），女，汉族，辽宁葫芦岛，硕士研究生，辽宁财贸学院，研究方向：商业银行改革发展；武靖凯（1989—），男，汉族，辽宁葫芦岛，本科，广发银行葫芦岛分行，研究方向：商业银行改革发展。