【摘 要】 在现当代银行的发展过程当中,随着互联网以及计算机的发展,有许多新兴的技术以一种大数据、人工智能等对人类的生活产生很大的影响。这些特殊的技术表现不仅在很大程度之上对人类的生活质量、便捷性进行提升,同时也会对整个银行行业带来很大的转变。在这一发展过程当中,整个金融行业都遭到了前所未有的影响,并在银行、保险以及投资理财等各个领域得到普遍的运用。
【关键词】 金融行业 人工智能 银行 风险分析
一、人工智能的基本概况
1.1人工智能的概念
对于人工智能而言,主要可以分为两个重要的部分,也就是“人工”与“智能”这两部分。对于“人工”而言,相对比较容易理解,争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的,或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步,等等。但总的来说,“人工系统”就是通常意义下的人工系统;而“智能”而言,主要涉及到意识、思维与自我等等,进而表现出一种智能化的特征。
1.2人工智能的运用范围
对于人工智能而言,主要融含了老式人工智能、遗传算法、联结主义等多个不同的领域。现如今,发展最热门的机器学习则主要是人工智能的一种分支、简单而言,机器学习则主要是运用算法对相关数据进行分析和学习,通过在大量数据当中进行“自我训练”。实现对真实世界情况进行判断和预测的能力。因此,程序实际上是在用大量数据和算法进行“自我训练”,从而学会如何完成一项任务,这与预先编写好、只能按照人类指定的逻辑去执行指令的程序不同。实际上,任何通过数据训练的学习算法都属于机器学习,这其中包括很多我们非常熟悉的技术,比如线性回归、K均值、决策树、主成分分析法、支持向量机以及人工神经网络等。
二、人工智能在银行当中的具体运用
2.1智能化识别系统
现如今,许多银行当中都逐渐对人脸识别取款系统进行开发,通过人脸识别之后对手机验证、密码验证之后进行有效的统一,在此时,客户不需要携带自己的银行卡,只需要在取款的时候输入相应的信息就能够取到相应的款项。对于智能服务终端机器通过以人脸进行识别,并且结合指纹与声音等生物特征进行有效的识别,就能够更加准确的对银行客户的身份信息进行识别,进而更加高效的完成相应的业务,对可会的服务体验进行油画,提升整个银行网点后期的运营效率。
2.2对银行的风险评估模型进行优化
對于人工智能技术主要是在客户风险信息之上,并且与内外部当中数据、预警方法对客户进行更为全方面的服务,提升对整个风险识别的能力以及实时性。例如:现如今开发的“生物探针”ai技术,主要是依据客户手持移动设备的角度、行走速度、按钮的方式及习惯、浏览网页的偏好、触点间距等指标用以判断“是不是本人”,自动识别交易欺诈,并对相应的信息进行拦截,降低整个风险。
2.3针对银行当中的大数据进行挖掘和运用
人工智能化主要是针对对客户服务的高效化、自动化以及低成本这样一种特点,能够永不停歇的更加快速的对大数据当中的客户信息进行搜寻,并对相关的信息进行重新整合,并且实时对所有的信息进行更新,不断的对银行客户的所有信息予以完善。除此之外,针对各不相同的客户类型以及不同需求,采用独具个性化的推荐以及数据挖掘算法进行个性化的产品推送,进而对新产品的推广效率进行提升,不断降低整个银行的推销成本。
三、针对银行人工智能运用发展的主要策略
3.1对人工智能技术进行鼓励和运用
在银行当中,增强ai视听技术、智能决策以及风险控制、数据运算等进行有效的研发和运用,在发展当中要以国家的相关政策作为主导,并且支持和鼓励对物力、人力以及资源的投入。推动人工智能化的感知识别以及人工智能进行有效的分析,促使其在银行领域得到更为深入的发展和运用。除此之外,还需要不断提升人工智能化在整个金融当中的运用,并且针对金融复合型人才以及复合型银行机构的优惠政策进行配套,为银行当中运用智能化构建更为良好的条件。
3.2对人工智能运用进行更为全面的监管机制
为了更有效的防控金融创新当中的风险作为发展前提,进而不断降低银行当中对于人工智能化的运用发展过程当中的风险,进而构建出系统的、完善的人工智能技术运用的法律法规,对大数据信息进行规范,进而保障用户的隐私以及发展当中的信息安全,对人工智能当中的检测技术与标准进行完善,构建银行业应用人工智能的责任划分、追究机制。
3.3提升人工智能运用风险的防控水平
在运行的过程当中,更有效的对人工智能技术进行运用,并且对其当中的漏洞进行有效的修补。确保人工技术进行控制,并且在这当中制定更加全面而且又详细的一个应急预案。降低人工智能软件在银行当中的运用,及时补足框架和软件可能存在的漏洞,提高人工智能安全性;加强数据信息安全建设,建立完备的数据信息监督保密机制,确保大数据中客户敏感信息不外泄,提升人工智能应用安全性。
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作者简介:余弦(1983.1),性别 女,籍贯(陕西省安康市),单位(陕西平利农商行股份有限公司城东支行), 职称,学历 本科。