人工智能对银行业的影响分析

【摘 要】 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。人工智能技术的发展，使银行业面临新的契机和挑战。过去银行网点业务主要集中在柜台，因业务量大，柜员的主要精力局限于柜台业务，无法及时准确了解客户深层次需求，很难提供专业的理财咨询，服务质量不高。人工智能很好地推动银行网点由交易性场所逐渐向展示性、服务性、营销性场所轉变。文章梳理了人工智能在我国银行业的应用现状及发展趋势，分析人工智能应用可能带来的影响，并在此基础上提出对策。

【关键词】 人工智能 银行转型 金融科技

1 人工智能的背景介绍

人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI，是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，是对人意识、思维的信息过程的模拟，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

1.1 人工智能的发展历程

第一个阶段（20世纪40年代中期到50年代中期），被称为信息处理时期。主要以控制论、信息论和系统论作为理论基础，主要应用于符号处理、信息搜索和相对简单的逻辑推理和证明，属于人工智能探索期。第二个阶段（20世纪50年代中期到80年代末期），被称为认知推理时期。人工智能与认知心理学、认知科学开始了紧密融合的发展历程。第三个阶段（20世纪80年代末期到现在），被称为神经网络时期，其特点是采用分布处理的方法通过人工神经网络来模拟人脑的智力活动。

近年来，随着成本低廉的并行计算、大数据技术，多层神经网络模型及算法的突破和深入发展，人工神经网络研究与应用出现了欣欣向荣的景象，人工智能逐步深入到社会生活的各个领域。

1.2 人工智能的发展现状

2016年3月，谷歌旗下DeepMind公司的“AlphaGo”对战世界围棋冠军、职业九段选手李世石，并以4：1的总比分获胜。这一事件将人工智能的发展与应用推到了人们的视线焦点，也引发了社会各界对人工智能发展的憧憬。除此之外，IBM研制出世界首个人工相变神经元，德国开发了能感知疼痛的人工神经系统等等。2017年3月，人工智能首次写入《政府工作报告》，开启了我国人工智能的新时代。

目前，在人工智能的创新和应用方面，金融行业拔得头筹。银行业面对不断变化的经营环境、客户需求和技术条件正在积极打造以“客户为中心” 的智慧银行。由于商业银行的客户群庞大、储备的数据量大且较为准确有效，这就为数据分析和建模打下了坚实可靠的基础。通常银行资金实力雄厚，可对高科技进行大量投入，同时商业银行对风险管理的要求更为精准，因此人工智能在银行业有着天然的应用优势，例如通过大数据构建金融产品知识图谱，通过社交网络与核心数据的分析识别深度了解客户。国内大型银行已在客服营销、风险控制、信贷管理等多个领域逐步应用人工智能技术，尤其是在提升客户体验、网络内容管理和风险管理等领域进一步研究与应用相关人工智能技术。

2 人工智能在银行业的广泛应用

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，通过批量完成繁琐的工作，使银行的业务服务更加个性化。

2.1 银行业服务模式更加主动化

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，银行花费大量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。

2.2 银行大数据处理能力大幅提升

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。

2.3 人工智能的应用实践

2.3.1 交通银行

2015 年以来，交通银行的智能机器人“交交”横空出世，受到了银行业的普遍关注。机器人“交交”配备了语音识别技术和人像识别技术，能够自动识别客户，客户也可以直接与机器人交流，在机器人的指引下，完成业务办理。机器人“交交”起到了大堂引导员的职责，能够缓解大堂经理的压力，也可节省客户办理业务的时间。

2.3.2 平安银行

平安银行充分使用具有人像识别技术的智能监控系统来对许多需要监控的区域进行整体监控，通过对陌生人、可疑人员等进行智能识别，大大提高了监控区域的安全性。在平安天下通APP上，可以通过脸部识别、语音识别、指纹识别进行相关解锁，既提高了便利性，又提高了安全性。除此之外，平安银行的智能客服可以满足大部分的咨询业务，并可通过各种模块实现有针对性的服务，满足客户多元化需求。

5.2 建立银行业应用人工智能的金融监管机制

监管是防控金融创新风险的重要保障。为了降低人工智能应用发展过程中的风险，首先制定针对银行业应用人工智能技术的系统性法律法规，制定规范统一的信息披露标准，保障好用户的隐私与信息安全;二是完善人工智能的检测技术和标准，建立银行业应用人工智能的责任划分、追究机制;三是适应人工智能时代对监管要求提升的新形势，积极探索通过科技监管的新思路，监管部门要强化人工智能等金融科技的学习，成立基于大数据分析应用的金融风险实时监控处置平台，逐步实现监管智能化。

5.3 强化网络安全管理，积极关注人工智能对就业的冲击

网络安全对于人工智能的推行至关重要。尽快制定出减少网络安全风险的标准，使用人工智能执行自动化清算的机构对网络安全性进行评估，执行网络安全政策和程序，降低被攻击事件的发生概率。与此同时，由于人工智能在金融领域的加快应用，不可避免地会冲击当前就业格局。为减少因技术性原因造成的摩擦性失业，应尽早准备，引导大量金融从业人员从单纯的人工操作，向依托人工智能提供更加高效、优质的金融服务方向转型。

6 结论

人工智能的快速发展，为商业银行提供了良好的发展机遇。在行业变革的关键时期，应积极拥抱人工智能，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。商业银行应加快人才的培養与引进、加大数据整理、加强创新机制建设、深入开展跨界合作，加速推进人工智能在商业银行的应用，为新生代客群提供便捷、高效的综合服务，打造商业银行发展新引擎。

【参考文献】

[1] 中国人民银行武汉分行办公室课题组. 人工智能在金融领域的应用及应对[J]. 武汉金融， 2016（7）：46-47.

[2] 方梁， 刘点兵， 侯天枢. 人工智能在银行的应用与分析[J]. 信息安全研究， 2017（12）：71-74.

[3] 王茜， 程都. 人工智能如何影响银行业转型[J]. 银行家， 2017（10）：134-135.

[4] 杨文斌. 人工智能在金融领域中的应用分析[J]. 金融科技时代， 2017（12）：34-37.

[5] 郭非. 人工智能在商业银行中的应用[J]. 现代商贸工业， 2018（30）：110-111.

[6] 田野， 吴宝佳. 人工智能重构银行业务与服务[J]. 中国银行业， 2017（5）：83-84.

[7] 姜世戟. 人工智能应用在我国银行业的探索实践及发展策略[J]. 西南金融， 2018（2）：44-49.

[8] 刘元杰， 郭鑫源， 危仁义. 基于人工智能技术的商业银行模式变革分析[J]. 中国商论， 2019， 782（07）：40-41.

[9] 李晓梅. 金融科技对互联网金融发展的影响[J]. 经济师， 2019， 361（03）：136-138.

作者简介：吴月（1994-） 女，回族，河南商丘人，单位：云南民族大学经济学院，2018级研究生，国民经济学专业