人工智能与我国中小银行数字化转型

刘莺 韩春清 王李祥

(中国信息通信研究院，北京 100191)

0 引言

《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》清晰指出，要健全具有高度适应性、竞争力、普惠性的现代金融体系，有序推进金融创新，稳妥发展金融科技，加快金融机构数字化转型。国家宏观政策和行业领域规范的逐步出台，标志着金融领域的科技创新探索与数字化建设进程迈入了新阶段。金融行业属风控要求高、业务量庞大、数据信息爆炸性增长的高端服务业，其数字化转型及大数据技术的应用备受行业关注[1]。银行体系在金融领域中起到核心主导作用，中小银行作为银行体系的重要组成部分，已经开始尝试创新驱动发展。在数字经济背景下，人工智能作为核心技术手段，正在成为拉动中小银行数字化转型发展的重要引擎。

Wind公开的资讯显示，2020年我国全部A股上市公司合计实现净利润3.99万亿元，同比增长4.56%。回顾样本中我国38家上市银行在2020年的利润表现，6家大型商业银行合计实现净利润1.16万亿元，其中中国工商银行的当年净利润额位居首位，为0.32万亿元，中国邮政储蓄银行净利润同比增长率高达5.28%；9家股份制商业银行合计实现净利润0.412万亿元，其中招商银行以0.98万亿元的净利润位居股份制商业银行首位，此外，广发银行净利润同比增长率高达9.79%；15家城商行和8家农商行二级实现净利润0.118万亿元。上述38家上市银行在2020年的净利润占全部A股上市公司净利润之和的42%。根据Wind所公布的数据，截至2020年年底，我国A股上市公司归母净利润排行前十的公司均是金融机构，其中9家为上市银行(根据排名顺序依次为中国工商银行、中国建设银行、中国农业银行、中国银行、招商银行、交通银行、兴业银行、中国邮政储蓄银行和浦发银行)，以及一家保险金融集团(中国平安)[2]。这组数字显示，在上市公司“赚钱榜”上，银行业占据龙头地位，是当前第三产业乃至整个国民经济重要的发展阵地，因此，银行业能否成功实现数字化转型，是当前经济社会不可忽视的重点问题。融合数据挖掘、深度学习、机器学习、可视化管理等人工智能技术，构建起更大范围的高性能动态银行生态系统，是实现我国中小银行数字化转型的可行路径。

1 人工智能与中小银行数字化转型发展现状

2007年，深度学习算法诞生，恰逢互联网技术蓬勃发展，信息数据出现爆炸式增长，大数据和算法、算力的改进，助推了人工智能发展的第三波浪潮。2017年7月，国务院印发的《新一代人工智能发展规划》将人工智能提高到国家战略层面，并连续6年被写入政府工作报告。2020—2022年，国家进一步强调要积极推动人工智能与金融、教育、社会治理以及疫情防控等领域深度融合。人工智能作为一种通用型技术，在金融行业的应用一定程度上重新书写了该行业的行为规则。相关研究报告指出，目前，生物特征识别、机器学习、知识图谱、自然语义处理等多项技术在金融领域的应用已经处于落地阶段。从细分行业角度看，银行业人工智能技术应用广泛且落地场景价值能力突出，主要包括智能合规、身份识别、智能营销、智能风控、智能客服、智能投研和智能投顾等方面，但在智能运营和智能理赔方面的人工智能落地部署尚不成熟[3]，机器学习技术在大客户精准吸纳储蓄、信贷风险防控方面创造了较大价值，相对技术采纳度较高。中国信息通信研究院于2022年发布《金融人工智能研究报告(2022年)》[3]，报告中进一步介绍了人工智能在金融行业的应用环境和主要产品，指出我国已经初步实现人工智能在金融行业“基础层—通用层—应用层”的全方位布局，应用市场存在爆发式增长的潜力。

尽管我国目前存在超过4 000家中小银行，数目庞大，然而囿于其自身资产规模和科技实力的限制，在经营模式和业务设置上往往以国有大行和股份制银行作为参照[4]。提供直销银行服务的商业银行不足百家，以股份制银行和城商行为主。因此，考虑到数据收集的可行性，为细致阐述包括人工智能技术在内的金融科技在中小银行数字化转型进程中的应用程度，本文以A股上市银行作为分析样本，采用R语言软件，运用文本挖掘技术，对截至2020年12月31日的A股上市银行年报进行关键词精准定位分析，从而确定其当年经营业务范围是否涉及人工智能技术的应用，或是否取得数字化领域的重大技术突破，并确定企业吸纳人工智能技术的初始年份。这些上市银行在上市前往往没有披露详尽的年报数据，因此本文所列举的银行出现AI技术行为的年份界定为：2011年以前上市的银行，为2011年起首次在年报中出现应用AI技术相关关键词的年份；2011年以后上市的银行，为上市当年起首次在年报中出现应用AI技术相关关键词的年份。时间跨度设定为2011—2020年。38家A股上市银行包括6家大型商业银行、9家股份制商业银行、15家城商行、8家农商行。上市银行年报来自上交所与深交所。

表1汇报了截至2020年年底38家A股上市银行在2011—2020年间数字化应用部署的推进情况。

表1 A股上市银行人工智能化进程情况

以上市银行为样本，无论是股份制银行、城商行还是农商行，均在近十年间积极部署数字化转型。随着金融科技的崛起，中小银行的数字化转型大致沿袭这样的发展路径：基于互联网平台开展线上金融服务—基于大数据、物联网技术定制特色金融产品—基于人工智能核心技术搭建智能云平台，形成全方位智能化部署。通过对上市银行年报进行文本挖掘，本文发现自2018年起，上市银行年报中开始频繁出现“金融科技”的字眼和专属板块[5]。目前，银行搭乘人工智能技术进行数字化转型的主要领域集中于金融客服和风险控制方面。

目前，我国商业银行数字化布局的铺设依然以大型国有银行和股份制银行为主。具体的，中国工商银行自2013年将语音识别技术运用到手机银行应用后，在之后的几年中重视智能化、智慧化经营转型，将数字技术和人工智能算法植入到私人银行、银行卡、理财、资产托管和养老金等业务中，覆盖面广泛，并于2020年推进智慧银行生态系统工程(Enterprise-level，Customer-centred，Open，Smart：ECOS)，构建数字业态。2021年年初，中国农业银行推出了首台数字人民币ATM机，作为对央行数字货币的支持和回应，成为金融行业内在数字化转型道路上的一次重要迈进。交通银行于2012年推出业内首台远程智能柜员机(Intelligent Teller Machine，iTM)，此后持续发力数字化转型，在最近的公告中指出，交通银行在客户投向上积极打造数字化消费贷款产品，使个人消费贷款余额实现长足增长。中国银行“十四五”期间的数字化基建项目“绿洲工程”于近日成功投产，具体包括“一个转型+三个赋能”，即支付结算业务数字化转型和产品管理、合约管理、集约运营的数字化赋能。中国建设银行于2010年启动了“新一代系统建设工程”，提出“综合性、多功能、集约化、创新型、智慧型”的业务转型战略，自此开启打造新一代核心系统的篇章，又于2022年9月在世界人工智能大会上提出“建行AI生活，金融元宇宙”的概念，利用VR、人工智能引擎和数字孪生技术打造“数字孪生员工”与真实银行业务虚实结合，探索元宇宙中金融体系去中心化思想。与之相仿的是中国邮政储蓄银行于2019年基于人工智能技术的“邮储大脑”建设，具体包括人机协同的新型作业模式，活用人工智能技术特点，将其贯穿后台经营分析、合规风控等和前台渠道拓展、业务办理等工作相关的环节，打造金融智能生态。

截至2020年，样本中9家股份制商业银行均已完成金融科技子公司或总行金融科技部的设立，如招商银行在总行层面成立“金融科技办公室”，定位为全行金融科技的统筹管理部门[6]，推出了可提供投资理财资讯的智能投顾产品“摩羯智投”；兴业银行成立金融科技研究院，瞄准场景金融、智慧金融、云金融、安全金融、数字货币等五大方向，将其作为银行业务数字化核心技术攻关的基础；中信银行推出基于自主研发的人工智能平台“中信大脑”，并在传统业务方面予以科技赋能，成立中信银行金融科技部、金融科技研发中心、金融科技创新实验室等中心或部门，主动适应甚至引领我国银行业的金融科技浪潮；浦发银行于2022年9月在北京发起“科技合作共同体”的倡议，与16家国内外知名科技公司签署科技合作共同体备忘录，这是一次依托于数字生态环境构建新型伙伴关系的尝试；光大银行在2018年提出“123+N”的银行创新发展体系，即“一个智慧大脑+两大技术平台+三项服务能力+N个数字化产品”，并在此基础上于2021年调整金融科技组织架构，成立金融科技部、科技研发中心、智能运营中心等新的一级部门。

在股份制银行纷纷推陈出新、探索金融科技发展可行路径的带领下，中小银行的数字化转型也在如火如荼地展开[7]。近几年，以城商行、农商行为主的中小银行积极谋求转型，在战略、组织、数据、应用等方面作出长足的努力。以北京银行为例，北京银行在其2018年的年报中着重强调已开始实施数字化转型战略，建设了顺义科技研发中心和金融科技子公司，并将于2019年建成并投产TFS(Team Foundation Server)数字化平台、金融级分布式New SQL云数据库平台、“京智AI”人工智能服务平台等，构建平台生态体系，勇赶金融科技浪潮。城商行中，南京银行、宁波银行早在2011年便将专家系统、客户关系管理(Customer Relationship Management，CRM)系统融合进咨询和信息推送工作。同样作为资产逾万亿的城商行，江苏银行、杭州银行、上海银行受长三角AI高地的滋养，借助当地已较为完备的数字经济政策体系，呈现出数字化、智能化、线上化、生态化发展的强劲势头：2017年江苏银行提出要打造“最具互联网大数据基因的银行”，2019年上海银行推出“商行惠普”APP，有效提升获客能力。中西部地区的上市城商、农商行如贵阳银行、郑州银行、长沙银行、西安银行、渝农商行等，依附地缘优势和当地政策引导，自2018年起数字化转型实现突飞猛进的发展，在运营风控、数字营销、智能投顾等方面，通过打造大数据平台，综合运用人工智能、可视化等技术手段，为本地区农业农村发展和工业振兴提供金融服务支持。

与大型国有银行和股份制银行相比，中小银行在资本实力、业务覆盖面等方面较为薄弱，大型银行的数字化能力背后，是其雄厚的资产实力所支撑起的基础设施建设，这也是中小银行智能化经营能力薄弱与线上渠道欠缺的关键所在。同时，技术能力和技术人才的匮乏，也是中小银行数字化转型难以开展的主要掣肘，基于这一点，近年来中小银行重点在科技领域加大金融科技人才的引进和培养，开始组建科技领域的人才团队，以期在数字化转型的过程中能够顺利开发、应用人工智能技术。银行的数字化转型不仅能够赋予那些重复性程序化服务作业方式以新的活力，还能够通过知识工程、机器学习等先进技术将那些非重复性应变类工作进行智能化替代，从而提升银行服务效率和竞争力。

2 人工智能融合中小银行数字化转型的收益

目前，中小银行数字化转型已经搭上了时代顺风车，政策利好方面，2018年中国银保监会印发了《银行业金融机构数据治理指引》，2019年中国人民银行印发了《金融科技(FinTech)发展规划(2019—2021)》，提出到2021年，实现金融与科技深度融合、协调发展，明显增强人民群众对数字化、网络化、智能化金融产品和服务的满意度。国务院《“十四五”数字经济发展规划》、中国银保监会《关于银行业保险业数字化转型的指导意见》等顶层设计的出台鼓励、引导了中小银行加强金融科技支撑，发挥平台价值。此外，借鉴招商银行、浦发银行、中信银行等国内领先股份制商业银行的经验，我国部分中小银行通过推进“人工智能+金融”的融合应用，在客户获取、管理、风险控制、财务表现等方面都取得了显著提升。本文总结了以下3点人工智能融合中小银行数字化转型的收益。

(1)提升服务效率。以银行交易智能客服为例，智能客服利用人机交互技术，为用户解决有关产品或服务方面的疑问，如在线上依靠专家系统、知识图谱回答基础重复性问题，从而有效减少人工客服的投入和培训成本，实现服务效果高度统一，提升客服效率和满意度。自然语义处理虽属人工智能技术中成熟度较低的一类技术，却能够保证金融客服系统答疑过程中的稳定性。相关报告数据显示，客服机器人已经替代了逾40%～50%的人工客服工作[8]。此外，智能客服能够提供24 h不间断服务，以较低成本最大限度地提升用户使用感体验，在很大程度上解决传统客服人力占用较大、业务高峰期难以有效覆盖、多渠道端口难以进行有效的资源整合等痛点。

(2)获取增量业务。一些中小银行因其本身资产规模较小，经营活动主要限于本地区，其管理者和客户一般也以本地人为主，服务半径主要集中于网点周边1～3 km范围内。人工智能的应用使中小银行网点突破时空限制，扩大其营销获客的服务范围。如表1中的“税e贷”“融e借”等线上产品，运用大数据、专家系统等技术对远程客户进行识别、需求分析预判断，从而打破物理网点服务的区域和营业时间限制，拓宽银行营销渠道，有效获取增量业务。此外，在远程身份鉴别环节，生物特征识别技术在获取增量业务方面表现得尤为突出，知识图谱技术提高了中小银行精准营销的能力，在获取增量业务方面发挥着不容小觑的价值创造力。

(3)促进普惠金融。从技术价值来看，中小企业在数字化转型过程中融合人工智能技术有助于解决行业痛点问题，在实现业务流程自动化、构建普惠金融方面发挥着关键作用。由于传统金融业务需要通过设置机构网点来提高覆盖面，但网点的高成本导致传统金融业务难以渗透到经济相对落后的地区，阻碍普惠金融的推进[9]，与人工智能进行跨界融合则能够帮助中小银行克服这种困难。在风险管控方面，目前中小银行多采取依托大数据平台的方式，在一定程度上提高银行识别金融欺诈风险的能力，提升银行风险管控水平。

3 人工智能融合中小银行数字化转型的前景展望

2022年2月，中央全面深化改革委员会第二十四次会议审核通过了《推进普惠金融高质量发展的实施意见》，其中提到深化金融供给侧结构改革，促进普惠金融和绿色金融、科创金融等融合发展，再次肯定银行业数字化转型的必要性。我国中小银行贴近市场、服务市民、服务区域经济，是国家金融体系的“毛细血管”，主打关系型融资模式[10]。综合中小银行自身特点，及前文分析过的人工智能融合数字化转型的现状和优势，本文提出以下几条中小银行数字化转型路径。

(1)优化组织架构，发展特色业务。依据本银行数字化、智能化应用程度，成立大数据专营部门，专职推动数字化转型战略落地。放弃在技术上另辟蹊径的过度投入，转而发力将金融科技与优势业务、特定客群深度结合，进而实现效率提升和模式创新。

(2)健全人才激励机制。从人才引进到培养，扩大科技人才队伍，加快多元化的“金融+STEM”复合型人才团队建设。中小银行或存在行政色彩浓厚、寻租空间较大的问题，因此，应明确专营部门与科技、业务部门的职责边界，打通人才晋升通道，留住关键人才。

(3)出台差别化的数字转型鼓励政策。面对中小银行在自身禀赋和地区优势方面的差异，“一刀切”式的政策将造成技术资源浪费。政府一方面应加大对银行数字化转型的重视程度，鼓励形成创新金融与人工智能的融合生态；另一方面要立足不同银行的禀赋条件差异，实行差异化转型策略。

(4)完善监管体系。监管体系的完善和金融基础设施建设，客观上促进了银行业数字化转型，相关部门应大力推进智能金融行业的标准化改革，重视人工智能技术应用规范，逐步完善评估监管能力建设。

4 结束语

“十四五”时期，我国数字经济转向深化应用、规范发展、普惠共享的新阶段，银行业将迎来数字化发展新机遇，人工智能等数字技术为我国各类银行特别是中小银行数字化转型提供了较为成熟的技术条件，将有效推动我国银行业实现高质量发展。