中國銀行人工智能行業現狀分析2022

• 2022年10月10日 ChenZeFang來源：互聯網 599 34
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如今，很少有人會否認我們已處于AI賦能的數字化時代，數據存儲和處理成本不斷下降，信息獲取與互聯程度普遍提升，人工智能技術飛速發展。AI技術能提高自動化程度，在風險控制得當的情況下，能提升人為決策的速度和準確度。其在各個行業的價值創造潛力無與倫比，例如AI技

如今，很少有人會否認我們已處于AI賦能的數字化時代，數據存儲和處理成本不斷下降，信息獲取與互聯程度普遍提升，人工智能技術飛速發展。AI技術能提高自動化程度，在風險控制得當的情況下，能提升人為決策的速度和準確度。其在各個行業的價值創造潛力無與倫比，例如AI技術每年可為銀行業帶來1萬億美元的增量價值。

超過25個用例表明，AI技術能夠為客戶(和員工)帶來更多個性化服務，從而提升營收。通過提高自動化程度、降低錯誤率和改善資源利用率實現效率提升，從而降低成本。此外，基于更強的海量數據處理能力與洞見獲取能力，AI技術還能發現新的、尚未實現的機會。更廣泛而言，顛覆性AI技術能夠顯著提高銀行在以下四方面的能力：利潤提升、大規模個性化、獨特的全渠道體驗以及快速的創新周期。未能把AI技術置于戰略和運營核心的銀行，將面臨被競爭對手超越、被客戶棄用的風險。

幾十年以來，銀行不斷采用最新的技術革新并重新定義客戶互動方式。銀行在1960年代推出了ATM，在1970年代推出了基于卡片的支付方式。在2000年代，24/7全天候在線銀行普及，2010年代，基于移動技術“隨時隨地辦業務”模式廣泛出現。

2020 年全球人工智能市場規模為623.5億，預計 2021 年至 2028 年市場將以 40.2% 的復合年增長率擴大。銀行和金融業占全球經濟的20-25%。像銀行和金融這樣大的市場不太可能趕上人工智能這樣廣泛和革命性的趨勢。事實上，甚至在大流行迎來技術革命時代之前，銀行業就已經開始將人工智能用于前臺和后臺任務。

這些數字清楚地表明，銀行人工智能在銀行業中越來越受歡迎。銀行業對人工智能的迷戀不僅僅是因為人工智能正在流行。人工智能在銀行業的主要好處包括：

1、更好的服務響應

2、消除人為錯誤和偏見

3、更大的個性化空間

4、提高客戶的信任度和滿意度

5、促進在家銀行的概念

為了在降低服務成本的同時保持客戶服務水平，一大群聊天機器人正在為金融機構提供改變游戲規則的機會，以改變它們在金融互動中的所有接觸點與客戶打交道的方式。無論是要求向客戶提供賬戶余額，還是激活新發行的信用卡;通過讓新客戶順利通過申請和審批流程，或者推廣新的銀行產品和忠誠度計劃，聊天機器人可以處理多種客戶互動。

社交消息平臺、聲控助手和移動設備啟用了新的溝通渠道，創造了越來越多以對話為中心的新可能性。在自然語言處理(NLP)和人工智能(AI)技術的支持下，自動化的客戶交互現在支持類人聊天和流暢的對話。對于消費者來說，智能聊天機器人帶來了更大的便利，更低的摩擦，并為他們的銀行需求增加了可訪問性。對于銀行和其他金融服務提供商來說，它帶來了以客戶對話為中心的新一輪創新浪潮。現在，金融機構真的可以通過多個接觸點和溝通渠道，以更方便、更自動化的方式，發出自己的聲音，為客戶提供服務。

據中研產業研究院公布《2022-2027年中國銀行人工智能行業現狀與發展趨勢及前景預測報告》顯示

作為金融服務行業的銀行，通過維護銀行與客戶之間的良好關系，充分發掘客戶需求，落實自身發展定位，從而獲得金融交易的價值。因此，銀行業的人力資源管理至關重要，也正是因為這個原因，銀行花費大的精力到人力資源管理方面。到了互聯網時代，互聯網技術以及互聯網金融平臺的迅速發展，促使商業銀行大力推進信息系統建設，網銀、手機APP的出現降低了銀行服務客戶的成本。

隨著人工智能的迅猛發展，機器能在相當程度模擬人的功能，從而實現批量人性化以及個性化的金融服務，這將對服務行業價值鏈高端的銀行業帶來深遠影響。人工智能技術在服務前端可以用于客戶維護，在中臺支持授信和各類金融交易并進行分析決策，在后臺主要用于風險防范與監督，它將大幅改變銀行業現有格局，使得銀行服務更具個性化和智能化。

銀行業在金融業中居于至關重要的地位，各類金融交易、客戶信息、市場分析、風險控制、投資顧問等海量信息交織于整個金融市場中，金融大數據的處理面臨極大挑戰。通過運用人工智能的深度學習系統，對大量數據進行研究，人工智能技術將不斷獲得超越人類知識的應變能力，進而在處理一系列復雜問題時，大大提高準確度及工作效率。雖然人工智能在銀行業的好處和用例很多，但前進的道路并非沒有公平的挑戰。困擾銀行人工智能領域的主要挑戰包括：

1.全球二三線城市的客戶和員工都不愿意適應人工智能增強的方法。需要克服最初反對擺脫傳統做法的慣性。

2.客戶希望銀行提供的服務與銀行實施的解決方案之間似乎存在脫節。需要適當的數據和營銷理解來彌合這一差距。

3.事實證明，監管要求和合規壓力是銀行采用人工智能的限制因素。例如，網上銀行和在線交易屬于隱私監管范圍，因此合規成為必然。

3.銀行業的勞動力還不夠熟練，無法使用先進的人工智能工具和軟件。銀行需要采取提高技能的努力。

4.由于這些好處，利益相關者正在探索和試驗更多創新和更新的方法，為銀行利用人工智能、大數據和機器學習。

在未來幾年中，人工智能將全面賦能信貸的各個環節。一些金融科技公司之所以能夠飛速成長，至少在一定程度上是由于其能夠利用客戶和企業數據來“預測信用風險、提供定制化服務”。這正是通過人工智能才得以實現的。此外，一些與會者表示，人工智能和機器學習在交易中的應用也在持續擴大，盡管仍有相當大的發展空間。

想了解更多關于行業專業數據分析，請點擊查看中研普華研究院出版的報告《2022-2027年中國銀行人工智能行業現狀與發展趨勢及前景預測報告》。

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