银行人工智能行业现状分析报告

现下，我们正处于AI赋能的数字时代。数据存储和处理成本下降，信息获取和互联程度普遍提高，人工智能技术快速发展。AI技术可以提高自动化程度，在风险控制得当的情况下，可以提高人类决策的速度和准确性，其在各行业的价值创造潜力无与伦比。

AI技术可以为客户(和员工)带来更个性化的服务，从而增加收入。通过提高自动化程度，降低出错率，提高资源利用率，可以提高效率，从而降低成本。此外，基于更强的海量数据处理能力和洞察获取能力，AI技术还可以发现新的未实现的机会。更广泛地说，颠覆性人工智能技术可以在以下四个方面显著提高银行的能力:利润提升、大规模个性化、独特的全渠道体验和快速创新周期。未能将AI技术置于战略和运营核心的银行，将面临被竞争对手超越、被客户抛弃的风险。

(相关资料图)

银行人工智能行业现状

目前，中国第一家无人银行已在上海运营，未来随着人工智能技术的进步及智能设备的量产，无人银行的数量将逐渐上升。中国银行业目前正处于金融科技迅速发展的阶段，各银行全积极布局智能化，数字化银行转型升级，“智慧银行”时代已经到来。

随着科技发展，人工智能的应用日益广泛且呈加速态势，对经济社会生活产生了深远的影响。语音识别、生物识别等人工智能技术广泛应用到商业银行客户服务、营销获客等领域，极大地提升了客户体验以及提高了工作效率。

随着云计算以及数据处理技术的不断发展和深入，人工智能的发展得到了进一步地加速。伴随着人工智能技术进入一个新的领域，各类复杂的指令、任务都能被更加准确地完成。以往重复的、繁琐的任务交给机器人去完成，大大解放了劳动力，让员工能够从事更有价值的工作。当前，人工智能机器人已经出现在银行日常服务中了，通过批量完成繁琐的工作，使银行的业务服务更加个性化。

为了在保持客户服务水平的同时降低服务成本，一大群聊天机器人正在为金融机构提供改变游戏规则的机会，从而改变他们在金融互动中所有接触点与客户打交道的方式。是否需要向客户提供账户余额或激活新发行的信用卡;聊天机器人可以处理各种客户互动，让新客户顺利通过申请和批准过程，或者推广新的银行产品和忠诚度计划。

社交消息平台、声控助手和移动设备创造了新的沟通渠道，创造了越来越多以对话为中心的新可能性。在自然语言处理(NLP)和人工智能(AI)技术的支持下，自动化客户交互现在支持人形聊天和流畅的对话。对于消费者来说，智能聊天机器人带来了更大的便利，更低的摩擦，并增加了他们银行需求的可访问性。对于银行和其他金融服务提供商来说，它带来了以客户对话为中心的新一轮创新浪潮。现在，金融机构可以通过多种接触点和沟通渠道，真正让客户听到他们的声音，以更方便和自动化的方式为客户提供服务。

据中研产业研究院《2022-2027年中国银行人工智能行业现状与发展趋势及前景预测报告》分析：

作为金融服务行业的银行，通过维持良好的银行与客户关系，充分发掘客户需求，落实自身发展定位，才能获得金融交易的价值。所以银行业的人力资源管理非常重要，也正是因为这个原因，银行在人力资源管理上花费了大量的精力。互联网时代，互联网技术和互联网金融平台的快速发展促使商业银行大力推进信息系统建设，网上银行和手机APP的出现降低了银行服务客户的成本。

随着人工智能的快速发展，机器可以在相当程度上模拟人的功能，从而实现大众人性化和个性化的金融服务，这将对处于服务业价值链高端的银行业产生深远的影响。人工智能技术可以用于服务前端的客户维护，支持中台的授信和各种金融交易并进行分析和决策，主要用于后台的风险防范和监管。它将极大地改变银行业的现有格局，使银行服务更加个性化和智能化。

银行人工智能领域面临的挑战

银行业在金融行业中起着至关重要的作用，各种金融交易、客户信息、市场分析、风险控制、投资顾问等海量信息交织在整个金融市场中，金融大数据的处理面临着巨大的挑战。人工智能技术通过利用人工智能的深度学习系统对大量数据进行学习，将不断获得超越人类知识的适应能力，进而在处理一系列复杂问题时，大幅提高准确率和工作效率。虽然人工智能在银行业有很多好处和用例，但前进的道路并非没有公平的挑战。困扰银行人工智能领域的主要挑战包括:

1.全球二三线城市的客户和员工都不愿意适应人工智能增强的方法。必须克服最初反对摆脱传统做法的惯性。

2.客户希望银行提供的服务和银行实施的解决方案之间似乎存在脱节。需要适当的数据和营销理解来弥合这一差距。

3.事实证明，监管要求和合规压力是银行采用人工智能的限制因素。比如网上银行、网上交易都属于隐私监管的范畴，所以合规成为必然。

3.银行业的劳动力不够熟练，无法使用先进的人工智能工具和软件。银行需要努力提高自己的技能。

4.由于这些好处，利益相关者正在探索和试验更多创新和更新的方法，以便为银行利用人工智能、大数据和机器学习。

银行业在金融业中居于至关重要的地位，各类金融交易、客户信息、市场分析、风险控制、投资顾问等海量信息交织于整个金融市场中，金融大数据的处理面临极大挑战。通过运用人工智能的深度学习系统，对大量数据进行研究，人工智能技术将不断获得超越人类知识的应变能力，进而在处理一系列复杂问题时，大大提高准确度及工作效率。

未来几年，人工智能将全面赋能信贷的方方面面。一些金融科技公司的快速增长至少在一定程度上是因为它们能够利用客户和企业数据来“预测信用风险和提供定制服务”。这是通过人工智能来实现的。此外，一些与会者表示，人工智能和机器学习在交易中的应用也在不断扩大，尽管还有相当大的发展空间。

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