人工智能应用在我国银行业的探索实践及发展策略

【摘要】商业银行在运作的过程中需要处理大量的数据，所面对的数据风险比其他行业更大，所以其风险管理要求更高。而人工智能由于其对大数据和云计算的运用在银行业中有着天然的应用优势，目前国际上已经掀起了人工智能应用于金融行业的浪潮，我国在这个背景下，也逐渐开启了金融领域与人工智能技术的结合。本文对人工智能在银行业中的应用进行了探讨，希望能够为我国银行业的发展提供帮助。

【关键词】人工智能;银行业;探索实践

从2017年以来，人工智能开始了与国际各大银行的结合，银行纷纷设立人工智能开发项目，对人工智能的应用进行拓展。比较著名的有美银美林于2017年所建立的人工智能服务平台，以及富国银行在2017年推出的Facebook服务。

所谓人工智能，就是综合了信息技术、计算机技术、仿生学、生物工程以及VR技术等多种技术的综合学科，其包含领域非常广泛，目前没有统一定义。但是人工智能早在1956年就在达特茅斯会议上被做出了明确的定义，其定位为：人工智能是机器对人类智慧的模仿，并在此基础上做出相应的反应。简而言之，人工智能技术就是给机器人类的智慧。

随着人工智能技术的兴起，各种博弈论和深度学习等学术理论风靡人工智能之内和之外的领域。十九大特别强调了人工智能的发展目标，对今后人工智能的发展方向进行了规划。

一、人工智能的应用对银行业的深远影响

人工智能能够实现机器在不同的环境下完成对人的动作、反应及思维的模仿，其技术的成熟是在大数据和云计算的基础上实现的，深度学习技术又为人工智能技术增加了复杂任务分类的功能，从而能够实现语音识别、语言处理、机器学习等技术的飞速发展。人工智能蕴藏着巨大的商机，能够为人们的生活带来巨大改变。人工智能技术将彻底颠覆互联网技术发展以来世界的面貌，使大量中低端工作不再需要人工进行，并且能够在时间层面上进行系统风险的预测，实现博弈论的最终目标。所以，如果银行业和互联网业能够与人工智能技术完美结合，就能够实现对银行交易信息的有效获取，然后经过加工处理之后对信息进行反馈，从而帮助用户做出正确决策，使信息流通顺畅，使交易双方在信息交流方面处在相同的位置上，使金融行业的实现智能化发展。我国目前的银行业存在着智能化程度低、数据密集的特点，在发展过程中遇到很大阻碍。人工智能技术的加入能够为我国银行业的发展开辟新的土壤，应用前景非常广阔。人工智能技术在量化交易、智能投顾等方面的应用将会越来越多，从而改变了银行业的运营状况。

（一）银行业服务模式将会更加主动

在以往没有与互联网结合时，银行了解客户需求的方式是通过投入大量人力物力进行与客户的沟通和交流，从而收集需求信息。互联网时代可以通过手机银行、网上银行等电子渠道对互联网客户的信息进行收集。互联网技术方便了客户，也使银行在服务客户上的开销减少，客户只需上网进入银行页面，或者通过下载手机APP进行银行服务的搜索，就能够实现银行与客户的交流。客户在使用互联网技术的过程中需要首先学会如何使用，从而将银行服务客户的行动转移到了客户自己身上，减轻了银行的工作负担，间接为银行创造了更多的价值。人工智能的发展，使机器能够技术进行人的行为、反应以及思维的模拟，从而实现了人工智能服务客户的人性化。人工智能的这一特点将为银行带来无穷的财富，深刻提升银行服务价值。人工智能通过数据分析实现对客户需求的分析把握，从而能够更加清楚客户想要什么，为客户提供更加精准的服务，同时，通过使银行服务变得智能化，提高了银行服务的效率。所以，人工智能将会极大地改变银行与客户之间的关系，从而发现影响客户需求的因素，推动银行的发展模式、营销渠道以及风险管理模式进行改变。

（二）银行大数据处理能力得到大幅提升

银行的发展与整个社会息息相关，银行内的数据信息包括整个社会的业务交易内容、客户信息、产品信息等等，其数量庞大难以计量，而其保存形式都是非结构化的，造成了储存空间的浪费，处理起来异常麻烦。人工智能技术为数据处理带来了方便，通过对深入学习能力的应用，不断学习银行的数据处理方式，学习人类处理数据过程中的方式和措辞，进而达到比人类还熟练精确的地步。在进行银行风险和金融交易等数据处理的过程中，由于数据本身较为复杂，人工处理将会耗费大量的时间和精力，人工智能的应用能够将人从这种复杂无意义的工作中解脱出来，从而提高银行数据处理的能力。人工智能在对平台的资产选择、信息披露、风险管理等业务方面的数据进行统一的分析和处理之后，能够计算出更加符合银行发展需要的智能化方案，从而使银行的服务质量得到进一步提高。人工智能与大数据技术紧密相连，银行对这两项技术的应用将为银行的未来发展带来蓬勃的收益，从而对银行业产生深刻影响。

二、我国银行业人工智能发展策略

人工智能的发展将会带动银行业的变革，从而推动银行业朝着更加智能化的方向发展。我国银行业人工智能应用发展策略如下：

（一）建立针对银行业应用人工智能的金融监管机制

监管措施的实施对于防控金融风险具有十分重要的意义，所以要制定针对银行业发展的人工智能金融监管机制。首先，制定与银行业相关的人工智能技术法规，统一进行信息披露制度以及隐私安全制度的规定。其次，要提高人工智能的检测能力，完善检测标准，从而建立起人工智能的责任追究制度。然后，银行要适应人工智能带来的监管要求上的转变，对监管过程中遇到的问题提供新的思路，强化人工智能的金融学习能力，从而能够为银行金融监管过程中的大数据分析提供完善的监控处置平台，通过对金融科技风险进行分析和预测，及时作出相应的措施，避免由于问题的产生而带来金融监管上的错误。最后，制定严格的银行业人工智能应用标准，规范人工智能应用，从而获得更准确的人机产品数据。

（二）加强人工智能基础设施建设，拓展应用场景

国家在加强银行业人工智能发展建设的过程中，可以通过借鉴发达国家的创新理念，进行银行、企业中心国家发展人工智能研究中心实验室的建立，从而加强计算机使用过程中听觉视觉、决策能力、算法能力的提高，提升计算机设备的软硬件研发，增强计算机设备的性能，从而打破人工智能发展的局限，使人工智能能够更加深入地应用到银行业的发展过程中。制定详细的银行业人工智能基础设施建设法案，打造完善的人工智能发展平台，吸引更多的人才参与到人工智能的发展过程中，发展高素质的综合性人才。加强银行人工智能基础建设，增强人工智能系统的数字化升级，构件人工智能系统的IT框架，加强银行各个部门之间的交流和沟通，从而促进互联网、线下网点之间的合作，拓宽数据的来源渠道，完善数据信息平台建设，使其更加标准化，加强对数据信息的处理能力，从而做到实时处理银行数据信息，在银行智能化建设上打好基础。银行业在发展过程中应该根据实际情况进行人工智能技术的应用，并且加大对深度学习以及神经网络技术的研发。

（三）完善风险安全防范机制，提高人工智能应用风险防控水平

银行业在发展过程中应该重点关注的就是风险安全防范机制的建立，从而避免由于监管过程中的漏洞而导致对人工智能发展过程的阻碍。在进行银行业风险防范的过程中，应该做到以下几点：第一，银行风险防范人工智能系統应该实现自动化，在设计人工智能系统的过程中，要做到应急方案的全面性，才能够更好地完成相应的上线任务。第二，在银行业人工智能进行深度学习的过程中，要保证其学习的充分性，防止由于学习框架存在漏洞而带来学习效果上的差错，从而导致人工智能风险性增强。第三，建立完善的银行风险监管体系，从而能够在最大程度上完成交易任务的识别，使生物识别和机器识别结合起来，从而使银行的风险系数降低。

三、总结

人工智能的发展能够为银行业带来技术上的改革，进而促进银行业工作效率的提高以及风险系数的降低，我国银行业在发展过程中，通过借鉴西方发达国家先进的银行业人工智能发展成果，进行我国人工智能在银行业应用的建立，推动我国银行业的发展进程。人工智能由于其对大数据和云计算的运用在银行业中有着天然的应用优势，目前国际上已经掀起了人工智能应用于金融行业的浪潮，我国在这个背景下，也逐渐开启了金融领域与人工智能技术的结合。

参考文献：

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[2]唐飞泉，杨律铭.人工智能在银行业的应用与实践[J].现代管理科学，2019，311（2）：5759.

[3]杨兆明，于磊，袁纯良.人工智能在银行工单处理系统中的应用与探索[J].中国金融电脑，2017（9）：5256.

作者简介：

彭伟娜（1985-），女，汉族，山西朔州人，本科，中级经济师，对外经济贸易大学金融学院在职人员高级课程研修班学员，研究方向：金融学。