人工智能對我國銀行業的發展研究

郝偉悅

【摘要】銀行因其擁有海量的數據資源庫，使得人工智能在該領域的發展提供可能。此文總結了人工智能對銀行業發展的積極影響：提高工作效率、加強服務質量、降低金融風險。同時提出銀行業在應用人工智能中仍面臨人才缺乏、數據監管方面的挑戰。

【關鍵詞】人工智能 銀行業發展 金融科技 金融風險

近幾年，在互聯網技術普及下，各國互聯網巨頭們也逐步嘗試將人工智能滲透到金融領域。對于我國銀行業來說，人工智能技術的研究與應用具有非常廣闊的發展空間。2015年，交通銀行采用了人工智能機器人"交交"為客戶提供多樣化服務。2017年9月，廣發銀行推出了智能投資理財平臺——"廣發智投"，將人工智能和專業理財投資相結合。2018年4月，中國建設銀行首次在上海成立一家無人銀行，業務服務模式由VR技術、生物識別、語音導航、全息投影等智能金融科技代替。應用人工智能已成為我國銀行業發展的潮流。

一、人工智能對銀行業發展的積極影響

人工智能下的銀行服務是指能在特定環境中獨立的完成與交易對手的各種擬人化任務。大數據、機器人、云計算等新技術的成熟助推了人工智能的發展，如果我國銀行領域能夠全方位的應用人工智能，就可以從大量金融交易數據中獲取有效信息，并對信息加工處理分析后反饋給后臺，幫助客戶進行科學選擇產品。人工智能對銀行業的積極影響主要體現在：

（一）提高員工工作質量，優化銀行服務模式

隨著人工智能技術應用范圍的不斷擴大，銀行柜員、大堂經理的職位會被逐步替代。雖然這在短期內造成一定程度的暫時性失業，但從長期來看，它會提高勞動力質量，能夠優化勞動力結構，促進銀行業轉型升級。同時，新技術的使用幫助員工提高工作質量和效率，比如點鈔機和AI機器人。此外，和以前的工作崗位相比較，人工智能的興起也帶來新型技術性崗位的增加。

傳統的銀行業務模式常常需要銀行投入大量人力物力資本維持客戶需求。而人工智能可以實現模擬人的功能，為不同客戶提供個性化的金融服務。人工智能技術可以在前臺與客戶溝通，為其提供服務;在中臺將信息及時反饋，便于銀行及時分析評估與決策;在后臺監督管理交易業務與風險控制。大大優化了銀行的業務模式，對銀行服務、風險管理、投資決策、產品營銷等方面具有重大的影響。

（二）降低銀行風險，減少支出成本

目前，我國已經有不少銀行通過人工智能監測識別交易數據，對潛在的欺詐交易行為進行阻斷攔截，從而控制銀行風險，降低錯誤率，提高系統有效性。通過人工智能分析海量客戶數據資源，銀行可以推出自動報警系統，時刻收集風險情報，管理動態風險。

對銀行業發展來說，采用金融智能科技，融合AR等科技因素，能在很大程度上降低銀行的成本支出，節約大量人力資源，優化人才配置。用機器代替人工服務，可以在很大程度上減少道德風險和操作風險，進而也降低了銀行在防范風險上花費的成本。

（三）加強客戶體驗效果，提升業務服務效率

人工智能技術的應用可以加強銀行服務客戶的體驗效果。首先，將機器人投放在營業網點，機器人們采集客戶數據，與客戶進行互動交流，為客戶提供個性化專業服務。其次，智能機器人可以識別出可疑人員和可疑行為，進行實施監督和及時預警。最后，人工智能技術通過分析客戶語氣和態度，對提供的服務進行評價，大大加強客戶體驗效果。

銀行業作為第三產業，其提供的金融服務與社會經濟緊密聯系在一起。

銀行自身擁有包括產品信息、客戶管理、投資決策等各類業務信息數據，這些數據會占據過多的銀行存儲空間，內容又繁瑣復雜，所以銀行業常常在處理大數據方面面對許多問題。人工智能存在學習系統，可以對銀行足夠多的數據進行比較處理。人工智能大規模的應用將有效提升銀行的業務處理能力和風控水平。

二、銀行業在人工智能上面臨的挑戰

（一）高端技術人才缺乏

人工智能的引進將使銀行業面臨巨大的高端技術人才職位空缺。我國大多數銀行的從業人員只熟悉簡單的操作業務，專業知識有局限，技術要求也不高，這嚴重阻礙了我國銀行業的發展。雖然目前有許多業務流程都被人工智能代替，但在技術研發方面仍缺乏大量專業技術人才。高端研發人員對銀行業人工智能的發展是極其重要的，從專業知識分析、數據挖掘管理、模型算法構建等方面無不都需要高端人才進行研究，進而促進人工智能在銀行領域的運用。此外，各高校及研究機構也缺乏在這方面進行研究的人才。

（二）新技術風險監管存在挑戰

人工智能是包含有多種復雜部件和技術的智能化產品，這就使得其在運用的過程中存在一些難以估計的，不可準確預見的風險，甚至引發整個金融機構的動蕩。這些潛在的風險由于人工智能的復雜性常常難以有效防范。此外，銀行在發展人工智能的同時不得不關注網絡信息泄露風險，網絡病毒、黑客襲擊、數據丟失等問題會隨著人工智能的運用而更加突出。當前我國維護金融信息安全存在許多不足，因此也提出對金融監管的挑戰。

（三）大數據資源有備完善

我國銀行業人工智能的運用尚處于發展初期，海量的數據完善系統不健全是制約我國銀行業發展人工智能的重要因素之一。由于我國數據來源不同，市場規則不統一，公開數據不全面，常常導致銀行業在發展人工智能時因缺乏足夠的數據支撐而放棄，不利于我國智能銀行的發展。大數據的搜集、整理、分類和監管耗時長，技術投入成本高，再加上工作人員對智能技術不夠熟悉，信心不足，這些都是我國銀行業在發展人工智能時會面臨的困境。

三、結論

目前，國內的商業銀行業在人工智能的研發中主要是用于網點機器人、智能投顧、智能服務等方面，在普及智能服務中仍存在很大的發展潛力。我國銀行業應該緊跟人工智能的應用趨勢，培養專業技術型人才，投入關鍵核心技術，強化數據整合力度，探索新的適用場景，完善人工智能在我國銀行業的發展。

參考文獻：

[1]姜世戟.人工智能應用在我國銀行業的探索實踐及發現策略[J].西南金融，2018（2）.

[2]王兵.前瞻人工智能在金融領域的應用[J].中國金融電腦，2017（1）.

[3]樊旼旼.人工智能引領金融產業升級[J].環球財經，2016（5）：104-107.

[4]王子穎.加強金融科技人才培養[N].中國金融報，2017-7-18.