人工智能对商业银行的冲击与挑战？

人工能智能为银行业带来哪些改变

人工智能将推动银行业的整体改变。过去几年，网络金融迅速崛起，产生了支付结算、信用转换、财富管理和普惠金融四种较大的金融信贷。网络金融提高了效益，更多地接近客户，降低了风险成本，提高了金融透明度，对整个银行业和金融业既是巨大的冲击，更是巨大的进步。

与会人士表示，人工智能从根本上改变了网络银行和传统银行竞争的问题。整个人工智能金融业包括四大核心技术：大数据、云计算、人工智能和区块链。交易数据、账户数据、身份特征数据和行为数据开始崛起，它们构成了未来金融业基础核心数据的金矿。迄今，包括网络银行所用数据在内，银行业使用的数据只占现存数据的不到10%。

与会人士强调，以人工智能为代表的四大金融科技将从整体上推动全球银行业整体转型。银行的数字世界和物理世界通过前端的接触器、金融服务商、生物特征识别、人工智能提升的服务效率、大数据的资产安全、客户理解、区块链连接的网络化和平行化，最后到达客户，这是一个完全不同于今天所理解的网络银行的概念。

大数据和人工智能 真实世界里的3个用例

作者 | Kevin Casey

来源 | D1Net

人工智能和大数据之间的关系是双向的。可以肯定的是：人工智能的成功很大程度上取决于高质量的数据，同时，管理大数据并从中获取价值越来越多地依靠(诸如机器学习或自然语言处理等)人工智能技术来解决对人类而言难以负担的问题。

正如Anexinet公司高级数字策略师Glenn Gruber所述，这是一个“良性循环”。大数据中的“大”曾经被视为一种挑战而不是机遇，但随着企业开始推广机器学习和其他人工智能学科的应用，这种情况正在发生变化。

Gruber解释说，“如今，我们想要尽可能多的数据，这不仅是为了更好地洞察我们试图解决的业务问题，而且因为我们通过机器学习模型输入的数据越多，它们得到的结果就越好。”

当大数据遇到人工智能：跨行业的用例

以下深入地了解这个更广泛的循环中的一个部分：如何将人工智能当作处理大数据的强大杠杆的示例，无论是用于分析、改进的客户体验、新的效率还是其他目的。人们需要考虑以下人工智能和大数据应用的三个重要因素：

1.从非标准化来源收集结构化数据

大数据面临很多的挑战，例如以一种可用的、具有成本效益的方式存储大数据。当涉及到非结构化数据时，其“可用”部分尤其棘手，根据研究机构的一些估计，非结构化数据占企业数据的大部分份额(70%或更多)。当人们谈论大数据将不可避免地继续增长时，非结构化数据是这种增长的主要驱动力。

将非结构化信息转换为可用格式对人类来说是一项极其繁琐的工作，特别是在重复(但完全必要)的后台操作中。

Exasol公司首席技术官Mathias Golombek指出，发票处理是一个特定的示例，它阐明了使用人工智能从非结构化(或非标准)格式中自动提取结构化数据的广泛可能性。

Golombek说，“如何将人工智能应用于大数据的一个例子是训练一个模型，该模型从扫描的发票和提取的结构化数据的历史数据中学习：发票ID、到期日、收件人等。这一信息通常必须由工作人员来解释，因为每张发票看起来都有些不同，具有不同的名称或语言。但是，如果企业使用数千张发票的历史数据，则可以创建一个模型，通过扫描新发票即可自动为其提供结构化数据。”

使用人工智能从非结构化数据源自动提取结构化数据的这一相同原则可以广泛应用，不仅适用于财务或人力资源等运营领域，还适用于企业内容管理的广泛(通常是无意义的)类别。这对数据分析、机器人过程自动化(RPA)和其他形式的自动化以及其他目的都是一个潜在的好处。

ABBYY公司首席创新官Anthony Macciola说，“组织正在使用人工智能改变其最有价值的资产——内容。表示，高达90%的企业内容都是非结构化的数据，并且以每年高达65%的速度增长。大多数非结构化数据都无法分析，从而导致有价值的信息丢失和无法使用。借助人工智能，组织将非结构化数据转换为可在智能自动化系统中使用的可行信息。这使业务领导者可以更快地做出更好的业务决策。”

2.简化复杂的官僚程序

在采用大数据的场合，就会有复杂性和官僚主义。例如医疗、保险和金融服务等领域，因此，这些行业正在越来越多地尝试采用潜在的方式来使用人工智能技术来减少繁文缛节，并在围绕法规遵从性和其他问题的复杂需求中改进流程和结果的潜在方法。

以下例举金融领域的一个更深层次的例子：

Persistent Systems公司数据、分析和人工智能/机器学习总经理Sameer Dixit说：“金融科技完美地说明了人工智能/机器学习如何改变银行机构向消费者提供金融服务的方式。银行的后台操作涉及庞大而复杂的数据集，这些数据集需要大量人力。如果由机器人流程自动化(与人工智能/机器学习结合使用)进行处理，则可以在执行了解客户、验证客户身份和地址等任务时节省大量时间和成本。贷款本身也是劳动密集型的工作。借助人工智能/机器学习，降低成本，并以更具吸引力的利率向那些信用记录有限的人提供贷款，正在扩大一个以前服务不足的市场。”

AI Foundry公司产品管理总监Arvind Jagannath指出，抵押贷款行业是目前正在尝试人工智能的金融行业的特定子集。

Jagannath说，“人工智能正在以多种方式改善抵押贷款行业中的数据分析。”他列举了三个方面的例子，说明了人工智能可以在哪些方面为贷款人和客户带来好处：

?吞吐量：Jagannath说，“目前业内平均完成抵押贷款的时间约为3至4周。使用人工智能来自动化‘关键路径流程’，只需几天就可以完成抵押贷款的处理。这种吞吐量的增加使购房者的购房体验更快、压力更小，并帮助银行和其他贷款人更快地处理更多贷款。”

?分析速度：从某种意义上说，贷款处理是信息处理的另一种表达方式。人工智能可以加快速度，达到实时处理的程度。Jagannath说：“人工智能越来越多地被用于销售点，以提供更多的贷款人自助服务。”

?处理和结果的准确性：Jagannath说，“使用人工智能和自动化，能够以高准确率处理抵押贷款。人类会感到疲劳，这种疲劳会导致出现错误，而人工智能技术可以全天候工作，而不会疲劳且精度很高。”

当然，金融、医疗和其他公司在削减繁文缛节的同时，将不得不与人工智能偏见作斗争。

3. 更好地利用视频和语音资源

当想到在各种组织中可以产生固有的“大”数据的媒体格式时，通常会想到语音和视频。两者都提供了人工智能如何应用于改善企业如何管理和从现有媒体资产中获取价值的实例，或者如何改善未来使用这些格式和其他格式的示例。

Anexinet公司高级分析总监Brian Atkiss指出，像自然语言处理(NLP)这样的人工智能学科在企业如何使用他们的语音数据、从语音分析到语音到文本转录方面创造了相当多的新改进。

此外，人工智能可以解决与基础数据相关的挑战。例如，可能为了质量保证和培训而录制视频或音频，实际上就是在使大数据变得更大。

Atkiss解释说，“在以往，出于人工审查和合规的原因，企业会存储通话记录数据，有时会长达7年甚至更长时间。这些数据以单声道格式记录，并经过高度压缩以减小文件规模和存储成本。随着语音到文本算法的发展，这些通话记录数据突然变成了有用数据的宝库，企业可以利用这些有用数据来衡量客户体验并改善运营绩效。”

人工智能驱动的新分析机会也彻底改变了与通话记录和其他语音数据相关的存储挑战。

Atkiss表示，“更高质量的音频文件从语音到文本的算法产生了更好的准确性，因此企业需要使用未压缩的音频，这可能会使存储成本更高。在此可以采用人工智能，这是因为它具有自动转录语音记录的功能。”

Atkiss说，“这些录音文件现在可以实时或接近实时地转录，生成的录音提供通话记录，可以用于高级分析。这些文本记录可以存储，而高质量的未压缩音频文件现在可以删除，不需要存储。企业提供实时访问这些数据的能力也要求在数据存储和处理方面取得进展。”

视频文件的处理可以带来类似的机遇和挑战。人工智能现在使企业能够更好地管理和发现企业视频资产的价值。

IBM Watson企业视频产品高级总监Chris Zaloumis说：“人工智能技术使企业能够通过高级元数据丰富功能和以前未开发的见解来理解和优化视频内容库。从提高参与度和增加可发现性到自动化隐藏式字幕和进一步提高包容性，人工智能为企业提供了必要的工具，使其能够在真正的全球、始终在线的环境中运营。”

语音对文本技术在提高视频应用程序的可访问性和包容性方面，包括在实时订阅源中，可以起到巨大的作用。Zaloumis说，“像人工智能驱动的实时和按需自动字幕显示，这样的实用应用程序为听力障碍员工和聋哑人弥合通信的鸿沟提供帮助。”

人工智能(AI)能为金融行业的发展提供什么样的帮助?

你好，AI在金融领域的优势，主要有以下几个：

1） 监管违规和欺诈检测：这是人工智能真正优于人类的一个领域。人工智能分析大量数据并挑选出可疑交易。手动分析此类交易会导致错误。如果没有 AI 欺诈检测系统，犯罪分子就会大肆xq 或资助非法活动。

2）改进贷款和信用评估：使用信用评分来评估融资资格通常依赖于过时的信息、错误分类和错误。然而，现在网上有更多的信息可以更真实地描述被评估的个人或企业。

即使当事人（无论是个人还是企业）几乎没有文档，基于人工智能的系统也可以通过考虑更多变量来给出批准或拒绝建议。

3）降低运营成本和风险：人类工作中犯错误很常见，它们可能会产生严重的影响。即使有经验丰富的员工掌舵，错误的操作也可能使机构承担责任并造成无法弥补的声誉损失。AI是基于从数据中创建逻辑并使用技术来解决业务问题，从而降低了这种风险。

希望我的回答能帮到你！

人工智能如何助力银行更“智慧”？

如果人工智能能够帮银行解决“xq ”问题，是不是一种更智慧的表现？

利用AI来改进反xq (AML)检查和程序的银行，可能会受益于人工智能(AI)的发展。

这是根据金融服务解决方案提供商Pelican最近的一项研究得出的结论，该研究专门关注人工智能如何帮助金融机构进行支付处理。

聊天机器人淘汰银行柜圆？

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。

智能银行聊天机器人可以解释客户意图，准确理解他们想要什么，引出任何额外的信息，并执行必要的任务，所有这一切都在一个单一的无缝聊天。与将客户限制在预定义的银行流程、部门竖井、结构化表单和菜单、混乱的网站和联系人中心可用性不同，一个自动化对话可以触发满足客户需求所需的任务。这就是通常所说的会话人工智能。

银行机器人帮助简化和自动化面向客户的流程，降低了服务交付的成本。以授权和激活客户新发行的信用卡为例。一个聊天机器人可以代替呼叫中心的呼叫，使卡片快速、简单地激活，不需要人工干预。

例如，客户可以通过微信、支付宝或亚马逊Alexa语音请求他们的银行余额。account bot可以将对话移动到客户首选的消息传递通道，向他们发送报表余额。然后，此聊天可以调用其他机器人发送即将到来的信用卡支付提醒、推广新产品或提供，或询问客户是否有其他银行需求。

由于对话更加流畅，结构也更加松散，因此可以让双方进行更多的互动。它们还通过在一个会话会话中启用此功能，消除了客户在尝试完成多个任务时遇到的许多阻碍。

人工智能运用于银行主要做1.虚假交易的甄别，通过用户知行为根据AI预判是否属于违规操作。2. 消费信用授信， 根据用户过往账户情况，消费情况给予用户授信。

目前主要场景就是上面两大类。其他还包括推荐营销等辅助手段

在今天这个人工智能的时代啊，嗯，致人工智能是可以帮助银行进行这个服务的，例如啊，它的这个安保系统除了嗯简单的几个人，几个原有的保安之外啊，另外的话他如果说他有这个自动报警，自动的这个就是全方位的安保措施，是吧？这人工智能是可以实现的第二呢，银行的所有系统的情况下，如果用人工智能的情况下加上人工双重审核的情况下，第一提高工作效率，第二大大减少人力成本，第3位还能减少不必要的一些开支。嗯，人工智能的也是一个时代的来临，在未来的某一段时间你可能会发现银行都会是没有人的，没有去工作人员的全是人工智能，而在今天2019年，在广州的市区有一些银行已经实现了半自动的人工智能，还有你的一些银行呢，实现了一些人工智能，他其实人工智能是一种技术，为我们各个行业去服务的，她伫立于银行机构，助力于其他各个行业机构，所以说人工智能是一种技术，我认为说，人工智能一定为为推动这个 社会 的发展更快捷，更高效快速率，大大减少了人们这个去申请业务的这个时间，更能节省 社会 资源。

为更直白地辅助理解人工智能在银行领域的应用和带来的影响，就以在交通银行办理业务为例来讲解。

当你想了解该银行业务时，可以试着和交通银行智能机器人“娇娇”交流，在一问一答间你就可以轻松完成对业务的详细了解；还可以使用交通银行“沃德理财顾问”，获取智能理财咨询服务等，这样就可以免受漫长的排队叫号所带来的煎熬了。还有接触较多的智能客服，可以同时处理万人规模的客服申请，减少客户等待时间，可以创造更好的客户体验。这些只是人工智能+金融创新融合所带来的服务质量提升的一角。

近年来，银行业在身份识别、风控管理、流程优化等领域逐渐引入AI技术，“智慧化”进程得以大幅推进。同时，银行业在积极 探索 人工智能与银行业务的应用触点，在计算视觉、目标检测、语言对话和语音识别等领域开展了数量众多的研究项目。

但面对开发项目多、精度与安全性要求高，计算资源消耗的快速增长，资源挤占、训练排队的现象时有发生。此时浪潮AIStation这一面向人工智能企业训练与推理场景开发的高效人工智能资源平台应需出现，目前已助力交通银行太平洋信用卡中心百人规模人工智能开发团队的整个计算集群利用率提高30%以上，帮助运维人员工作效率提高50%，辅助为客户带来更流畅、便捷、智能的金融服务。

人工智能可能在不久的将来会重塑银行业务的运营方式，浪潮AIStation正通过简化人工智能的研发与生产，来加速人工智能+金融的融合创新，推动银行业智慧化的普及。

很荣幸能回答这个问题。

人工智能如何能够帮助银行更加“智慧”？就农业银行来说，我说两个具体的方面，大家就明白啦。

第一个：人脸识别。

貌似是科幻大片里的人脸识别技术，这两年已经普遍应用于银行业务中。具体的来说，大堂里的超级柜台、自助存取款机以及柜面业务中都使用到了这种技术。

好处一，降低身份冒用风险。因为在办理业务时，身份识别是业务办理的前提，是区分是否代理，是否冒用他人办理等情况的重要手段，但是仅仅人工费肉眼识别不能杜绝冒用身份办理业务的情况，但是有了人脸识别后，大大提高了身份识别的效率，也降低了身份识别风险。特别是当有人来办理业务时，看到有身份识别系统时，很能起到一定的威慑作用。

好处二，提高办事效率。现在部分的农行自助存款机机上安装了人脸识别系统。如果你外出忘记携带卡片，又没有手机银行，无法预约无卡取款，那么只要你携带了身份证，就可以通过人脸识别系统在自助设备上取现金啦。

第二个：智能理财。

银行都有自己的客户储备，系统会为客户经理提示该客户的资产配置建议，或者为每一个在柜面办理业务的客户提出其产品需求，如该客户可以办理信用卡啦之类的，以便在能够满足客户需求的同时实现银行产品的销售。

案例一，银行手机银行中的智能定投。基金定投大家应该都不陌生，就是约定固定期限，一般为每个月，使用固定金额购买该支基金产品。长期来看，基金定投是一种很值得上班族，或者专业性不强的客户选择的理财方式，也叫做懒人理财。但是如果遇到基金波动较大时，智能定投就能够充分发挥作用啦，简单的说，智能定投能够实现在你的风险偏高前提下，上涨少投，下跌多投，尽量减少风险的同时又摊薄成本。

案例二，提高银行营销成功率。银行的大数据能够告诉客户经理大客户的需求偏高，自动为客户经理按照关键词分类，或者按照投资偏好分类，为银行方营销产品提供便利，也能够快速满足客户需求，从而达到双赢。

总之，人工智能一直在改变这银行的存在方式和服务方式。银行从原来的实体网点向线上服务转变，也由被动服务转为了主动营销。人工智能更多的是培养了客户的忠诚度，从而有利于银行业的稳步发展。

人工智能对银行来说有很大的用处，比如说信用卡，贷款的审批，人工智能可以很迅速的查询这个人的征信以及还款能力，还有可以帮助用户更好的理财，可以这么说未来的银行间竞争就是看谁家的人工智能更聪明。

人工智能如何创新金融服务流程

金融部门的公司可以利用人工智能来分析和管理来自多个来源的数据，以提供有价值的见解。这些创新成果帮助银行克服日常面临的困难，同时提供贷款管理或付款处理等日常服务。现在，让我们来看看人工智能驱动的金融科技创新的一些用例，以及金融科技公司可以从这项技术中获得的主要好处。提高安全性金融领域的人工智能为许多旨在加强安全预防措施的解决方案提供支持。例如，银行提供只能通过面部或指纹识别才能访问的应用程序。这在很大程度上归功于人工智能。一些专家声称，在不久的将来，密码和用户名将被人工智能支持的安全解决方案所取代。语音识别、人脸识别和其他生物识别数据可以添加一个补充安全层，并且比传统密码更难绕过。金融科技中的人工智能包含行为解决方案，可以引发金融革命。AI 可以监控客户如何与他们的交易互动并确定他们的典型行为。假设客户连续几次尝试在其典型位置以外的地方从其帐户中提取7,000美元。人工智能驱动的机器学习将把这种活动检测为可能的欺诈行为并加以阻止。

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