环球观察：中国银行人工智能行业现状分析2022

如今，很少有人会否认我们已处于AI赋能的数字化时代，数据存储和处理成本不断下降，信息获取与互联程度普遍提升，人工智能技术飞速发展。AI技术能提高自动化程度，在风险控制得当的情况下，能提升人为决策的速度和准确度。其在各个行业的价值创造潜力无与伦比，例如AI技术每年可为银行业带来1万亿美元的增量价值。

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超过25个用例表明，AI技术能够为客户(和员工)带来更多个性化服务，从而提升营收。通过提高自动化程度、降低错误率和改善资源利用率实现效率提升，从而降低成本。此外，基于更强的海量数据处理能力与洞见获取能力，AI技术还能发现新的、尚未实现的机会。更广泛而言，颠覆性AI技术能够显著提高银行在以下四方面的能力：利润提升、大规模个性化、独特的全渠道体验以及快速的创新周期。未能把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、被客户弃用的风险。

几十年以来，银行不断采用最新的技术革新并重新定义客户互动方式。银行在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全天候在线银行普及，2010年代，基于移动技术“随时随地办业务”模式广泛出现。

2020 年全球人工智能市场规模为623.5亿，预计 2021 年至 2028 年市场将以 40.2% 的复合年增长率扩大。银行和金融业占全球经济的20-25%。像银行和金融这样大的市场不太可能赶上人工智能这样广泛和革命性的趋势。事实上，甚至在大流行迎来技术革命时代之前，银行业就已经开始将人工智能用于前台和后台任务。

这些数字清楚地表明，银行人工智能在银行业中越来越受欢迎。银行业对人工智能的迷恋不仅仅是因为人工智能正在流行。人工智能在银行业的主要好处包括：

1、更好的服务响应

2、消除人为错误和偏见

3、更大的个性化空间

4、提高客户的信任度和满意度

5、促进在家银行的概念

为了在降低服务成本的同时保持客户服务水平，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，以改变它们在金融互动中的所有接触点与客户打交道的方式。无论是要求向客户提供账户余额，还是激活新发行的信用卡;通过让新客户顺利通过申请和审批流程，或者推广新的银行产品和忠诚度计划，聊天机器人可以处理多种客户互动。

社交消息平台、声控助手和移动设备启用了新的沟通渠道，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，自动化的客户交互现在支持类人聊天和流畅的对话。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，并为他们的银行需求增加了可访问性。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，金融机构真的可以通过多个接触点和沟通渠道，以更方便、更自动化的方式，发出自己的声音，为客户提供服务。

据中研产业研究院公布《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》显示

作为金融服务行业的银行，通过维护银行与客户之间的良好关系，充分发掘客户需求，落实自身发展定位，从而获得金融交易的价值。因此，银行业的人力资源管理至关重要，也正是因为这个原因，银行花费大的精力到人力资源管理方面。到了互联网时代，互联网技术以及互联网金融平台的迅速发展，促使商业银行大力推进信息系统建设，网银、手机APP的出现降低了银行服务客户的成本。

随着人工智能的迅猛发展，机器能在相当程度模拟人的功能，从而实现批量人性化以及个性化的金融服务，这将对服务行业价值链高端的银行业带来深远影响。人工智能技术在服务前端可以用于客户维护，在中台支持授信和各类金融交易并进行分析决策，在后台主要用于风险防范与监督，它将大幅改变银行业现有格局，使得银行服务更具个性化和智能化。

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。虽然人工智能在银行业的好处和用例很多，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。需要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与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。例如，网上银行和在线交易属于隐私监管范围，因此合规成为必然。

3.银行业的劳动力还不够熟练，无法使用先进的人工智能工具和软件。银行需要采取提高技能的努力。

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，为银行利用人工智能、大数据和机器学习。

在未来几年中，人工智能将全面赋能信贷的各个环节。一些金融科技公司之所以能够飞速成长，至少在一定程度上是由于其能够利用客户和企业数据来“预测信用风险、提供定制化服务”。这正是通过人工智能才得以实现的。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持续扩大，尽管仍有相当大的发展空间。

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