全面应用人工智能技术推进未来银行智能化建设

中国工商银行软件开发中心大数据与人工智能实验室

2017 年国务院发布《新一代人工智能发展规划》，将人工智能的发展提升到国家战略层面，为建设创新型国家和世界科技强国提供支撑。商业银行作为金融行业的主体，服务千行百业、千家万户，在实体经济发展中承担的责任尤为重大。

目前，商业银行正积极利用人工智能技术朝未来银行智能化转型升级，实现产品、流程、渠道、营销、运营、风控等业务领域的智能化，为大众提供普惠金融，为实体经济赋能。

一、商业银行智能化发展阶段

商业银行智能化历程一般会经历如下三个阶段：

第一阶段结合具体金融业务场景探索应用。商业银行依托多年来所积累的客户特征、资金交易结算等数据，在客服、运营、风险等业务领域选取场景开展智能化实践，在提升效率、加强风控等方面取得初步成效。

第二阶段重塑业务形态和服务模式。商业银行进一步加快服务模式的重塑和业务形态的变革：一是打造更加自然、友好、流畅的人机交互模式，破除对客金融服务的空间和时间限制；二是实现营销策略个性化、产品定价定制化，对风险操作事前识别和劳动密集型操作进行替代，提升各业务领域的智能水平。

第三阶段实现AI 无所不在的未来银行。人工智能技术在全业务领域得到的广泛应用，为全量客群提供个性化、无处不在的金融服务。商业银行通过跨界融合，以客户为中心，打破服务门槛和壁垒，联合实体经济领域优质渠道资源，打造新型商业范式，造就共建、共生、共赢。

目前，商业银行在人工智能技术研究及应用创新领域初步取得一些成果，部分大型商业银行（如工行、建行）正在由第二阶段向第三阶段迈进。

二、商业银行人工智能应用现状

以工商银行为例，作为国内金融同业中信息技术运用的先行者、推动者，工商银行始终秉承“科技引领、创新赋能”的理念，全面布局人工智能、大数据等前沿技术，更好地推动未来银行建设。

截至2020 年6 月底，工商银行已初步完成人工智能技术体系建设，搭建了同业领先的大数据平台、机器学习平台、物联网平台、生物识别平台等人工智能重要基础设施，构建了“看、听、说、想、做”全栈人工智能能力，实现了产品创新、客户服务、业务运营、风险防控四大重点领域121 个场景的智能化落地，并荣获了2018 年世界人工智能大会SAIL 应用大奖、2019 年世界人工智能大会卓越人工智能引领者奖项。

在产品创新领域，利用人工智能技术为客户提供千人千面、定制化的金融产品。如手机银行上线“语音助手”功能，支持语音搜索和语音报读，动口即可办理转账、查询余额等100 多项业务，降低客户使用门槛，加速普惠进程；创新智能投顾产品服务——AI 投，运用人工智能技术构建专业量化模型，重点解决客户自主投资产品筛选难、投资时机把握难的两难问题，取得了良好效果。

在客户服务领域，利用人工智能技术提升客户服务的多样性和易用性。如综合运用OCR、生物识别等技术，在北京、湖北等地实现借记卡密码重置业务的线上办理，满足疫情期间客户非接触业务办理需求；利用人工智能技术提升产品个性化推荐成效，实现营销模型全面升级，较传统专家规则模型准确率提升约46%。

在业务运营领域，利用人工智能推动业务运营智能化自动化。如利用物联网、人工智能技术，推动现金运营智能化升级，实现现金、款箱、ATM 及贵金属实物的全流程智能化管理和可视化监控，后台中心装卸钞计划工作量减少近40%，现钞库存占用降低近20%；运用OCR、NLP、RPA 等技术提升业务处理效率，在业务集中处理、支付清算、单证业务处理等领域取得较好应用效果。

在风险防控领域，利用人工智能技术弥补专家规则短板，打造涵盖事前、事中、事后全流程的银行智慧风控体系，提升风险识别的时效性和准确率。如运用大数据、人工智能技术，提升欺诈风险防控能力，累计拦截欺诈业务680 万笔，避免潜在损失超过206 亿，远程银行外呼核实工作量降低55%；推出中国银行业首款智能风险信息服务产品“融安e 信”，累计为200 多家金融同业，3 万多家企业提供金融风险服务，客户群体覆盖互联网金融、生产制造、贸易销售等19 大国民经济行业，更好赋能普惠金融，服务实体经济发展。

三、未来银行智能化应用趋势

各商业银行将围绕“智能化、生态化、无界、融合”等“未来银行”的建设目标，开展人工智能技术应用的前瞻性布局，实现对大数据的深度挖掘和对人工智能技术的全面驾驭，加强科技软实力沉淀，进而全面提升服务质量和效率，对内持续推动服务模式创新和业务模式转型，对外积极联合其他企业共建生态圈，增强核心竞争力和服务实体经济的能力，让普通大众感受到普惠的金融服务。具体包含以下5 大趋势。

基于AI 构建完善的客户智能服务体系

利用银行业务数据和相关外部数据，结合人工智能分析手段，深入洞察客户需求，建立完善的客户智能服务体系。

一是通过客户画像，运用机器学习技术，实现客户特征智能遴选，建立客户特征计算模型，实现客户个性化需求的准确识别，打造“千人千面”的产品推荐服务，使产品快速触达客户，为客户提供“比客户更懂自己”的产品。

二是依托大数据资产，准确把握客户偏好和需求，构建“智能客服”和“智能营销”新模式，不断提升客服水平和营销效率。通过智能推荐服务，更加精准地为客户匹配知识与话术，提升“智能客服”服务质量；有针对性地面向重点客户群实施产品交叉销售和组合营销，不断提升“智能营销”准确度。

三是运用人工智能技术，构建客服质量和营销效果的自动评价体系，实现客服营销工作水平的提升。如运用语音识别、语义理解、机器学习等技术分析坐席服务录音，自动评价坐席流程执行情况、话术合规和服务态度等客服质量评价；根据客户的反馈，评价分析营销效果和营销渠道有效性，自动对推荐模型、客户画像、投放渠道等进行优化完善，持续改进营销策略，提升客户营销效果。

基于AI 创新灵活便捷的金融产品服务

通过综合应用自然语言理解、知识图谱、虚拟现实、数字人等人工智能技术，推出更加新颖灵活、更加便捷的金融产品服务。如运用机器学习、知识图谱等技术，建立小微信贷客户智能筛选、额度利率测算和审批等模型，实现小微信贷产品的智能获客和智能授信；运用语音识别、语义理解等技术实现手机银行与外部智能设备（如智能音箱）的服务集成，客户通过智能设备即可便捷享受手机银行服务；基于数字人、自然语言处理等技术，打造“数字员工”，向客户提供投资理财、行情数据、账户管理、财富管理等业务咨询服务，提升客户体验。

基于AI 打造高效智能的运营管理模式

运用OCR 识别、语义理解等技术能力，发挥机器高效的生产效率、简化业务操作流程、降低业务运营成本，实现高效、准确、智能的运营管理与服务体系。例如：在业务运营领域推出“流程机器人”，实现客户信息自动采集、书面材料自动核验等业务流程的自动化，让机器代替大量传统的简单复杂性重复劳动；在财务会计专业领域推出“财务机器人”，实现对票据、报表等文本的自动识别与处理，缩短财务报销的办理时间；在智能客服领域推出“催收机器人”，实现对信用卡逾期客户的智能外拨与语音催收，极大提升催收的效率和质量；结合区域人流量、潜在收益分析等情况，为网点布局、自助设备的布设提供科学的决策支持。

基于AI 构建数据驱动的智能风控体系

基于内外部信息融合，依托强大的AI计算引擎，获取专家规则无法发现的风险特征，打造未来银行智能风险防控体系，提升风险识别的时效性和准确率。

一是构建全方位客户风险画像，提升信用风险防御能力。深化落实外部数据的集成与融合，在切实确保数据真实性和准确性的前提下，通过人工智能的手段分析个人和法人各维度支撑能力，有效识别客户风险状态，实现信用风险的全面评价，为贷前客户信息甄别、贷中分析决策和贷后风险预警提供支持。通过进一步实现商业银行“知客户”到“懂客户”的业务模式转变，有效缓解或破除信息不对称的问题，降低金融机构信用管理成本，实现客户信用风险管控水平立体化、智能化升级。

二是利用机器学习、知识图谱等技术，创新智能化风险防控。借助机器学习技术提前预测风险点，提升单点、原发性的风险防控能力，建立体系化的智能风控系统；借助知识图谱技术发现风险的交叉传染，识别团伙风险，将客户身份、资料等的“单点”核查转换成全方位的风险评测。

基于AI 实现合作共赢的智能金融新生态

商业银行与政府部门、科技公司、电商平台等外部机构深入合作，基于人工智能，构建合作共赢的智能化金融新生态。一是通过构建智能化金融API 服务输出体系，支持外部合作场景快速接入、直推客户，将未来银行金融智能服务前置到外部丰富场景中，有效连接个人端、企业端、政府端，提供随时、随地、随需的智能金融服务。二是在保障个人隐私、合规的前提下，运用联邦学习等新技术，与司法、工商、税务、海关、电力等行业的数据资源融合应用，通过跨行业的数据互联互通及人工智能应用，全方位、多维度认知和触达客户，实现客户服务和风控水平立体化、智能化升级。

新一轮科技革命和产业变革加速演进，在为经济高质量发展提供充沛新动能的同时，深刻改变金融格局和生态。商业银行应顺应“数字中国”和“信用中国”建设深度叠加的创新变革趋势，将人工智能应用作为未来银行发展的重要推动力，全面推动金融服务升级和业务模式变革，提前布局、分步实施，加速推进人工智能规模化落地应用，实现未来银行智能化转型，更好地服务于国计民生，赢得大未来。