人工智能技術(shù)在銀行的應(yīng)用研究

鄧曉旭

摘 要：近年來，隨著信息技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)等新興技術(shù)的不斷發(fā)展，大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能等技術(shù)被廣泛運(yùn)用在人們的工作和生活中。作為與信息技術(shù)融合最深的行業(yè)之一，金融行業(yè)積極推動人工智能應(yīng)用落地，在提升業(yè)務(wù)效率、優(yōu)化成本控制、完善風(fēng)控體系、推動產(chǎn)品創(chuàng)新等方面取得了明顯突破，本文將對人工智能技術(shù)在銀行的應(yīng)用展開研究。

關(guān)鍵詞：人工智能;銀行;應(yīng)用;

在國務(wù)院印發(fā)的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃的通知》中著重指出，應(yīng)該“推動人工智能與各行業(yè)融合創(chuàng)新”。銀行業(yè)作為人工智能應(yīng)用的重點行業(yè)，正成為人們關(guān)注的焦點。銀行在業(yè)務(wù)開展的過程中，積累了包括客戶身份、資金收付交易、資產(chǎn)負(fù)債情況等海量的高價值數(shù)據(jù)，加上移動互聯(lián)網(wǎng)正狂飆突進(jìn)，視頻、音頻、文本、日志等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)也正以加速度的形式積累。如何從這些豐富的、高價值密度的數(shù)據(jù)資源中提取重要價值，成為人工智能技術(shù)在銀行應(yīng)用中重點解決的問題。

一、人工智能落地銀行業(yè)的三大核心技術(shù)

自然語言處理、知識圖譜、機(jī)器學(xué)習(xí)讓人工智能擁有了理解能力與思考能力，也是海致這樣的公司所推出的智能金融解決方案在銀行業(yè)成功推進(jìn)的三大核心技術(shù)。

自然語言處理（Natural Language Processing，簡稱NLP）是用計算機(jī)來處理、理解以及運(yùn)用人類語言（如中文、英文等），包括兩個方面：一是讓機(jī)器識別人類的語言，不論是語音，還是文字，機(jī)器需要理解人類所表達(dá)的意思;二是機(jī)器以人類能夠理解的方式將信息生動的傳達(dá)給人類，例如智能客服、佛教賢二機(jī)器僧等應(yīng)用場景。海致將NLP技術(shù)應(yīng)用到核心的金融業(yè)務(wù)場景，例如信貸報告解析、客戶經(jīng)理任務(wù)集、競價報告等。

知識圖譜可以在客戶社交關(guān)系網(wǎng)、信貸與風(fēng)險等方面的得到廣泛應(yīng)用。世界是一個復(fù)雜關(guān)系的總和，一切事物都在動態(tài)地變化，在關(guān)系中不斷的發(fā)生交互，不論是企業(yè)還是個人，還包括銀行，需要從這樣的動態(tài)變化關(guān)系當(dāng)中去控制風(fēng)險、尋找商機(jī)。

機(jī)器學(xué)習(xí)是一種能夠賦予機(jī)器學(xué)習(xí)的能力，以此讓它完成直接編程無法完成的功能的方法。從實踐的意義上來說，機(jī)器學(xué)習(xí)是一種通過利用數(shù)據(jù)，訓(xùn)練出模型，然后使用模型預(yù)測的一種方法。例如，A為違約客戶，B、C、D與A有著關(guān)聯(lián)關(guān)系，結(jié)合銀行擔(dān)保關(guān)系數(shù)據(jù)、資金流向數(shù)據(jù)等內(nèi)部特征，以及企業(yè)基本屬性、涉訴信息、輿情等外部特征，通過機(jī)器學(xué)習(xí)方法計算可得到A違約后B、C、D違約的概率，從而及時切斷傳播路徑。

二、人工智能技術(shù)的應(yīng)用場景

（1）智能客服

智能客服機(jī)器人。使用自然語言理解技術(shù)，在大語料庫的基礎(chǔ)上，基于場景和業(yè)務(wù)模型開發(fā)上下文關(guān)聯(lián)模型，從而實現(xiàn)自然敘述、智能理解這一目的。并將這一技術(shù)和模型與客服系統(tǒng)在整體上實現(xiàn)了融合。

智能語音導(dǎo)航。主要利用語音識別技術(shù)和自然語言理解技術(shù)理解客戶語音，并根據(jù)客戶的需求導(dǎo)航到相應(yīng)節(jié)點或者引導(dǎo)客戶完成業(yè)務(wù)辦理，主要應(yīng)用在自助語音服務(wù)、手機(jī)銀行APP和智能設(shè)備上。在自助語音上應(yīng)用主要通過與IVR的集成實現(xiàn)自助語音菜單的“扁平化”，提升用戶滿意度;通過與客戶的交互幫助客戶辦理相關(guān)業(yè)務(wù)，實現(xiàn)問題的咨詢。

智能營銷催收機(jī)器人。外呼機(jī)器人是語音識別技術(shù)和自然語音理解技術(shù)的另外一個應(yīng)用場景。通過業(yè)務(wù)場景的設(shè)計，實現(xiàn)自動外呼客戶進(jìn)行客戶身份核實、催收、業(yè)務(wù)通知、滿意度調(diào)查、產(chǎn)品營銷等。

（2）智能風(fēng)控

銀行體系是以信用體系為基礎(chǔ)的。目前，人民銀行的征信數(shù)據(jù)僅覆蓋3.8億人，還有大量的人口沒有征信數(shù)據(jù)，同時，還有大量的小微企業(yè)沒有征信數(shù)據(jù)。因此如何利用人工智能技術(shù)對這部分個人和小微企業(yè)的進(jìn)行征信此類智能風(fēng)控智能風(fēng)控開辟獨特的數(shù)據(jù)獲取渠道，合規(guī)而全面地獲取目標(biāo)對象的數(shù)據(jù)，并利用深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)，對相關(guān)的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)對確認(rèn)目標(biāo)對象有價值的數(shù)據(jù)信息，并按照一定的規(guī)則進(jìn)行計算，確定該目標(biāo)對象的綜合信用評分。

比如依托智能風(fēng)控技術(shù)，光大銀行創(chuàng)設(shè)了網(wǎng)絡(luò)融資系列產(chǎn)品“隨心貸”，通過網(wǎng)絡(luò)化獲客、數(shù)字化經(jīng)營、集約化管理來為客戶提供優(yōu)質(zhì)便捷的融資服務(wù)，目前已服務(wù)超2300萬的互聯(lián)網(wǎng)客戶，同時該行還研發(fā)建設(shè)了陽光預(yù)警平臺，實現(xiàn)了全行對公及零售兩大條線的信貸客戶預(yù)警監(jiān)測功能。該平臺是集預(yù)警客戶名單、內(nèi)外部數(shù)據(jù)、信號模型、預(yù)警流程處置等為一體的應(yīng)用系統(tǒng)，通過“7*24小時”不間斷引入內(nèi)外部數(shù)據(jù)、生成預(yù)警信號，采用全覆蓋、全景式、全流程、全天候的智能預(yù)警模式，實現(xiàn)了對授信客戶“無人監(jiān)測”的線上化自動管理，對信貸資產(chǎn)實現(xiàn)了早識別、早預(yù)警、早發(fā)現(xiàn)、早處置的風(fēng)險管控目標(biāo)，該預(yù)警平臺已逐步應(yīng)用于貸前、貸中和貸后的授信業(yè)務(wù)全流程，充分發(fā)揮了客戶身份反欺詐、360度客戶風(fēng)險畫像等作用，幫助經(jīng)營單位解決在授信管理中信息不對稱、信息滯后等問題。

（3）客戶關(guān)系挖掘

建設(shè)銀行通過知識圖譜以及相關(guān)應(yīng)用，構(gòu)筑了一站式的金融客戶平臺服務(wù)，包括金融部、授信管理部、風(fēng)險管理部、貿(mào)易金融部等所有業(yè)務(wù)線，完成了企業(yè)客戶的內(nèi)外部信息的整合，對企業(yè)客戶信息進(jìn)行深度分析，深度挖掘企業(yè)客戶的關(guān)聯(lián)關(guān)系，以及構(gòu)建企業(yè)客戶的營銷評價模型。通過人工智能技術(shù)公司可以推斷高管與高管之間、股東與股東之間有哪些一致行動關(guān)系？有無疑似的親屬關(guān)系，疑似的家屬關(guān)系等問題。通過人工智能技術(shù)對擔(dān)保業(yè)務(wù)進(jìn)行分析，通過融知識圖譜平臺，可以發(fā)現(xiàn)該銀行存中不同的互保關(guān)系，包括多客戶之間的聯(lián)保關(guān)系、多客戶之間的擔(dān)保鏈、擔(dān)保群、擔(dān)保群擔(dān)保的核心企業(yè)等，深度挖掘這些公司之間的關(guān)系。同時，過知識圖譜的數(shù)據(jù)建模過程，將原有來自多業(yè)務(wù)、多渠道、多管理系統(tǒng)的復(fù)雜多元異構(gòu)數(shù)據(jù)，抽離成符合銀行自身業(yè)務(wù)特色的各類實體、關(guān)系及屬性，結(jié)合指標(biāo)、規(guī)則、模型體系，圍繞客戶準(zhǔn)入篩查、盡調(diào)強(qiáng)化、違約客戶識別、不良貸款預(yù)警、行業(yè)信息分析、組合風(fēng)險管理等業(yè)務(wù)場景。

三、總結(jié)

人工智能的發(fā)展已經(jīng)進(jìn)入國家的戰(zhàn)略規(guī)劃，通過將人工智能技術(shù)應(yīng)用到銀行中，可以全面提升銀行的服務(wù)能力，為銀行業(yè)的數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型提供重要的支撐。

參考文獻(xiàn)：

[1]張麗萍， 顏配強(qiáng)， 劉波. 人工智能時代我國商業(yè)銀行金融科技業(yè)務(wù)風(fēng)險管理[J]. 銀行家， 2019（8）.10-15.