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人工智能助推银行业转型的新引擎

  一、人工智能成为银行数字化转型新方向

  加拿大皇家银行数据及分析技术高级副总裁Neil Bartlett在接受采访时表示,在数字化转型中,银行注重的不是一项技术、一个系统的改造创新,而是银行业整体的创新风貌,即在整体转型创新主题下利用各种技术推动银行业绩的改造。他认为,人工智能、区块链、生物信息学等方面的技术对银行的业务创新具有很大意义,能够实现数字化效果,银行需要持续地关注和利用新技术。

  1.人工智能加快银行智能化步伐

  人工智能技术的进步和广泛应用,加快了银行智能化步伐。

  中信银行零售银行部客户服务管理处袁东宁博士在接受采访时介绍,从2017年开始,中信银行在客户、产品、渠道等方面进行了人工智能相关技术的开发应用,而2018年1月,中信银行发布了最新开发的“信智投”智能投顾产品并投放市场。该产品采用人工智能+人脑的运营方式,借助大数据分析、量化金融模型以及专家智慧把握客户需求,利用新技术对客户需求进行更准确的预估。另外,中信银行在手机银行中采用了人脸识别技术,风险防控方面利用声纹识别技术进行反欺诈的应用。他还介绍说,今年中信银行正在进行智能语音外呼系统开发,以解决银行网点及人员无法大幅度增长的问题,并通过人工智能的方式提高银行对客户的接触和触达能力,提升客户体验。

  2.人工智能激发金融业务更多创新活力和竞争力

  数字化时代,传统商业银行将不再是单纯的金融服务的提供者,而将会成为移动连接的缔造者、数据价值的创造者、智能化综合服务解决方案提供者。依托金融行业积累的大数据基础,借助人工智能等信息技术,将创新拓展到客户所在的价值链和生态圈,通过积极布局新技术、新商业模式,提升大数据洞察力、决策分析力和自我优化力,商业银行将在大数据分析、智能决策、精准营销等领域焕发出新的生机和活力。

  袁东宁介绍说,中信银行近三四年大规模地利用数据驱动业务发展,在精准营销等各个方面都取得了一定的成功,去年开始尝试人工智能开发应用。他认为,对于中国的零售银行,从业务角度上看未来竞争的焦点将是中高端客户业务场景的建设,而人工智能技术会给银行带来“弯道超车”的机会,因此中信银行会投入较多的资源开发人工智能技术,使之在业务场景建设中更好地发挥作用。

  据了解,加拿大皇家银行将人工智能技术融入个性化金融产品开发和资本市场研究中,这一战略提高了该行在北美洲的竞争能力。NeilBartlett对此表示,人工智能是一项能够改变游戏规则的技术,以支付领域为例,该行23%的盈利是来自于支付领域。现在进入该领域的从业者越来越多,因此通过人工智能技术开发个性化的工具和产品,提高对客户的黏性是该行的一项重要举措。他介绍说,通过提供高度个性化的金融产品和服务,皇家银行实现了至少10%的业务增长量,这是一项非常具有防御性的措施,同时也是增加营收的很好的渠道。另外,通过个性化的客户画像还可以提高银行业务的安全性,降低业务风险。

  二、数据驱动,银行数字化转型的源动力

  2018年5月21日,银保监会发布的《银行业金融机构数据治理指引》提出,银行业金融机构应当将数据应用嵌入到业务经营、风险管理和内部控制的全流程,有效捕捉风险,优化业务流程,实现数据驱动银行发展。

  从数据源头到最终决策的生命周期来看,数据驱动转型是从银行内外部获取金融及非金融的多元数据和信息,再将数据汇集到数据分析平台和架构体系中,根据银行业务场景,通过适当的分析技术和工具获得对整个银行生态环境的洞察力,并将洞察结果应用到银行决策或精确行动的流程中,以期更加契合银行业务发展需求,激发银行更大的潜能。在此过程中,人工智能领域的大量投入和快速突破带来了前所未有的高级分析技术、自动化分析和决策的能力,这也是当前数据分析发展的技术方向。袁东宁在采访中表示,中信银行在数据平台建立和真正的大规模的数据分析挖掘中,在数据的质量、数据的标准、原数据和数据安全、数据管控方面都做了大量的技术性工作,这就为数据仓库及数据分析挖掘能够产生巨大的业务价值奠定了基础。

  目前,人工智能在金融领域的应用场景主要集中在智能客服、精准营销、智能投顾、反欺诈及信用风险防控等方面,相较于大数据而言,其核心突破在于深度学习、智能分析和最终的智能决策。对于银行而言,一方面要清晰定义其应用场景,另一方面要确保人工智能所依托的数据质量和数量,特别是流程数据的完整性和更新及时性,这决定了人工智能应用的基础是否坚固。

  三、、面对挑战,积极部署,打造高效的数字化金融组织

  人工智能给金融业带来了深刻影响和巨大的发展空间,在促进传统金融机构服务与管理能力提升、催生新型产品与服务模式的同时,也在业务创新与竞争、技术吸收与应用以及风险防控等方面带来了新的挑战。在技术变革外部驱动和转型发展内生需求的共同作用下,各金融机构纷纷加大资源投入,积极探索人工智能技术,促进业务创新发展。

  1.人工智能是机遇也是挑战

  银行在不断加强人工智能技术研究和应用的同时,也面临一些风险和挑战。

  在人工智能风险方面,刘维政认为,银行所面临的风险主要体现在操作风险、信用风险、市场风险三个方面。

  首先,高度自动化的过程会给银行和客户提供许多便利,机器为人类提供更高效的服务,但我们在把很多决策权赋予机器的同时,缺乏强力的监管方式,由此积聚了长尾部分的操作风险,比如在通过人脸识别帮助客户简化流程时发生主机宕机的情况,或者人工智能语音交互系统出现不当言论,又或是识别过程中出现种族歧视等问题,因此银行必须考虑法律方面操作风险的成本。

  其次,人工智能可以帮助人类做一些决策,比如信用贷款,而信用风险有可能会带来较大的系统性风险。

  最后,当人工智能进行个性化的处理时,复杂的系统环境会带来更加复杂的人工智能市场风险。袁东宁表示,在银行各种应用中,虽然可以采用新的技术解决一些风险问题,但是随之也出现了新的风险,比如智能语音外呼系统可能会涉及相关的风险监管或道德风险等问题。NeilBartlett也表示,银行利用人工智能做一些流程的优化和简化,但同时人工智能也需要一套风控流程去监督它,所以这可能会带来新的具有不同表征的风险点。因此,未来银行进行风险管理时,需要重新审视风控的整套流程和框架。

  在竞争压力方面,刘维政表示,目前金融科技创新给银行业带来很大的压力和挑战。人工智能赋予金融科技创新更多活力和行动力,传统金融服务中“眼”和“手”的部分逐步转变为“口”和“耳”的部分,银行开始要更多地借助语音技术平台,提供相关金融资讯和更多互动的过程。同时,越来越多的人和非金融机构开始进入金融领域,这使得银行在金融服务中的被取代性越来越高。另外,互联网企业在支付行业的技术革新,同样给银行业带来了很大的竞争压力。

  在业务数据分析方面,刘维政表示,银行在利用人工智能进行机器学习或深度学习过程中,需要大量的数据科学家、数据资料和高效能的计算工具,但这些资源无疑都是高成本的。因此,银行需要建立数据分析平台并把数据快速地放置在分析平台,且数据分析平台需兼具共同运算等功能,这种需求对银行而言是很大的挑战。

  另外,在数据安全治理方面,因为数据科学家想利用共享或社区机制,跳出传统分析的框架,但银行业中大量信息和数据不可能轻易地开放权限,因此造成两难境地,如何能够让数据科学家畅意地使用数据,给予他们相关的计算能力和数据权限,这也是银行亟待突破的问题。

  2.数业合璧,有效部署新技术应用

  虽然面对内外部多种挑战和压力,各大商业银行还是以开放、积极的态度拥抱大数据时代,逐渐建立面向大数据分析的全生命周期链路,将大数据运用和人工智能开发应用作为转型规划的重点内容。

  银行业凭借海量数据和多维度应用场景给人工智能的发展应用提供了优良的“土壤”,同时不断健全新技术研究应用有关的工作机制,为大数据和人工智能战略发展提供有力保障。对于人工智能在金融机构的应用,技术需要和业务场景深度结合,并且成为人工智能业务流程中的一个部分。NeilBartlett表示,银行业中IT部门跟业务部门的关系正在发生很大的转变,以前二者是各自为政、分立的状态,但是数据分析要为业务所用,业务和IT部门需要进行更密切、一体化的合作,才能更有效地部署新技术的应用。

  目前,国内外各大商业银行纷纷以先进的业务应用场景为重点,将更多资源投入到人工智能技术与银行业务的场景结合上,推出符合银行发展需要的智能应用,实现业务智能化转型,提升银行整体服务水平和核心竞争力,打造高效的数字化金融组织。中信银行、富国银行及加拿大皇家银行都在利用高效且快速响应的数据存储平台、数据分析平台、数据挖掘分析和管理的相关工具等,将数据洞察应用到业务策略制定,为银行能够将数据分析更快地运用于产品开发和业务应用提供有力的支持,并不断提高服务质量,提升客户体验。

  国务院《新一代人工智能发展规划》明确提出,到2025年人工智能基础理论实现重大突破,部分技术与应用达到世界领先水平,人工智能成为带动我国产业升级和经济转型的主要动力,智能社会建设取得积极进展。推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合已经成为政府明确的发展方向,金融业作为大数据与人工智能落地应用的重要领域,金融智能化必是大势所趋。在行业变革的关键时期,银行业以国家战略规划为目标,积极拥抱人工智能,自主创新或跨界合作,打造出金融智能服务产品,为数字化转型提供有力的技术支持,开启智能金融、科技金融服务的新时代。

(文章略有删减)

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作者:康超 来源:中国金融电脑 发布时间:2018-06-12 07:43:40
 
 
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