商業(yè)銀行推進(jìn)人工智能應(yīng)用的建議

◎張德茂

人工智能指采用計(jì)算機(jī)對(duì)人的行為進(jìn)行智能模擬的統(tǒng)稱(chēng)，包含訓(xùn)練計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)自主學(xué)習(xí)、判斷和決策等一系列與人的思維與行為相關(guān)的內(nèi)容?，F(xiàn)階段，人工智能技術(shù)包含了智能機(jī)器人、語(yǔ)音識(shí)別和自然語(yǔ)言處理、深度學(xué)習(xí)以及計(jì)算機(jī)視覺(jué)五大類(lèi)。對(duì)商業(yè)銀行而言，人工智能不僅是一場(chǎng)技術(shù)革命，更是業(yè)務(wù)模式和經(jīng)營(yíng)理念的革新，能夠改善銀行業(yè)的管理效率與成本，提升整體管理水平，重建商業(yè)銀行核心競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。

人工智能對(duì)商業(yè)銀行的影響

1.支撐大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈等新興技術(shù)應(yīng)用，助力打造智能銀行

在智能銀行的構(gòu)建過(guò)程中，人工智能支撐著大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈等新興技術(shù)的落地應(yīng)用。一是與大數(shù)據(jù)、云計(jì)算實(shí)現(xiàn)融合應(yīng)用。云計(jì)算和大數(shù)據(jù)是促進(jìn)人工智能迅猛發(fā)展的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)力。而人工智能的迅猛發(fā)展也會(huì)使大數(shù)據(jù)越來(lái)越豐富，為云計(jì)算的發(fā)展帶來(lái)機(jī)會(huì)和挑戰(zhàn)。未來(lái)，云計(jì)算會(huì)變得越來(lái)越智能化，并進(jìn)入一個(gè)嶄新的智能時(shí)代。二是與區(qū)塊鏈基于雙方各自?xún)?yōu)勢(shì)實(shí)現(xiàn)互補(bǔ)。人工智能包含數(shù)據(jù)、運(yùn)算能力與算法三個(gè)核心要素。在“數(shù)據(jù)”方面，二者可以各自發(fā)揮作用，人工智能承擔(dān)業(yè)務(wù)自動(dòng)處理與智能化決策任務(wù)，區(qū)塊鏈可以提供可靠的數(shù)據(jù)；在算法方面，二者可以彼此滲透。事實(shí)上，區(qū)塊鏈的智能合約就是一種算法的代碼，所以可以將人工智能植入?yún)^(qū)塊鏈中，使合約變得更為智能。三是支持5G業(yè)務(wù)創(chuàng)新。5G網(wǎng)絡(luò)需要智能化運(yùn)營(yíng)。目前，人工智能在通信網(wǎng)絡(luò)中的典型應(yīng)用場(chǎng)景就是5G智能化的網(wǎng)絡(luò)切片[1]，采用人工智能技術(shù)，基于顧客的各種需求來(lái)選擇最恰當(dāng)?shù)那衅渴鹨粋€(gè)模型；同時(shí)利用預(yù)測(cè)功能，根據(jù)業(yè)務(wù)需求實(shí)時(shí)調(diào)整資源。

2.變革商業(yè)銀行的業(yè)務(wù)模式和經(jīng)營(yíng)理念

一是提升業(yè)務(wù)辦理效率。如招商銀行“閃電貸”就是以銀行內(nèi)部數(shù)據(jù)以及個(gè)人征信、POS流水記錄和稅務(wù)等第三方機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，充分運(yùn)用大數(shù)據(jù)信用評(píng)分模型和人工智能決策系統(tǒng)，在革新客戶(hù)體驗(yàn)的同時(shí)提升銀行貸款審批效率[2]。二是優(yōu)化成本控制。從銀行角度來(lái)說(shuō)，人工智能在規(guī)范化、遠(yuǎn)程與高頻度金融業(yè)務(wù)中更加適用，在智能化的客服、投資咨詢(xún)、賬戶(hù)服務(wù)與量化交易等領(lǐng)域有著巨大的應(yīng)用潛力。此外，機(jī)器人與智能客服等一些智能技術(shù)的運(yùn)用將輔助或全面代替人工，降低人力成本；利用智能機(jī)器辦理業(yè)務(wù)，憑借自動(dòng)化與電子化，無(wú)需要耗費(fèi)紙質(zhì)資源，能在很大程度上減少材料損耗、紙張和庫(kù)房等一些硬性成本支出，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)運(yùn)營(yíng)成本的有效控制。

3.拓展商業(yè)銀行的應(yīng)用場(chǎng)景

人工智能在商業(yè)銀行的應(yīng)用主要體現(xiàn)在前、中、后臺(tái)，前臺(tái)主攻業(yè)務(wù)發(fā)展，中臺(tái)主攻風(fēng)險(xiǎn)控制，后臺(tái)主攻安全基礎(chǔ)建設(shè)。由此拓展了商業(yè)銀行的相關(guān)應(yīng)用場(chǎng)景，即智能客服、機(jī)器人小I、智能投股、分析預(yù)測(cè)、風(fēng)險(xiǎn)控制與智能監(jiān)控（見(jiàn)表）。在不同應(yīng)用場(chǎng)景所需要的人工智能技術(shù)類(lèi)型中，語(yǔ)音識(shí)別和自然語(yǔ)言處理主要運(yùn)用于智能客服和智能投顧場(chǎng)景中，不僅能為客戶(hù)提供細(xì)粒度知識(shí)管理技術(shù)，還為銀行與海量用戶(hù)之間建立有效的溝通；機(jī)器人視覺(jué)被運(yùn)用于智能監(jiān)控和分析預(yù)測(cè)中，這是因?yàn)檫\(yùn)用視覺(jué)技術(shù)能夠有效跟蹤和識(shí)別目標(biāo)，對(duì)身份進(jìn)行鑒別，能夠在銀行各種監(jiān)控場(chǎng)景加以應(yīng)用；而深度學(xué)習(xí)則被廣泛應(yīng)用于智能銀行中的所有場(chǎng)景中。

表 人工智能在商業(yè)銀行的應(yīng)用場(chǎng)景與相關(guān)技術(shù)

商業(yè)銀行應(yīng)用人工智能的SWOT分析

1.優(yōu)勢(shì)（strengths）

作為與信息技術(shù)融合最深的行業(yè)之一，商業(yè)銀行在推動(dòng)人工智能應(yīng)用落地方面也具有一定的優(yōu)勢(shì)。

（1）長(zhǎng)期以來(lái)，商業(yè)銀行十分重視科技投入，具有較好的技術(shù)基礎(chǔ)。近年來(lái)，國(guó)內(nèi)商業(yè)銀行陸續(xù)通過(guò)戰(zhàn)略部署金融科技發(fā)展，全力推動(dòng)銀行的數(shù)字化、智慧化轉(zhuǎn)型，完成了從被迫改革到主動(dòng)擁抱金融科技發(fā)展的轉(zhuǎn)變?！吨行°y行金融科技發(fā)展研究報(bào)告（2020）》顯示，2019年，國(guó)有大型銀行和股份制銀行金融科技/信息科技資金投入合計(jì)1008億元，占營(yíng)收比重總體上超過(guò)了2%。其中，中國(guó)建設(shè)銀行、中國(guó)工商銀行、中國(guó)農(nóng)業(yè)銀行和中國(guó)銀行4家大型銀行投入超過(guò)百億元，其中，中國(guó)建設(shè)銀行以176.33億元位居首位。

（2）商業(yè)銀行的資金相對(duì)充足，能夠承擔(dān)試錯(cuò)成本。近年來(lái)國(guó)內(nèi)商業(yè)銀行紛紛從技術(shù)層面發(fā)力，將人工智能作為轉(zhuǎn)型升級(jí)的核心戰(zhàn)略，加快智慧網(wǎng)點(diǎn)、智能風(fēng)控、智能客服以及智能投顧等應(yīng)用場(chǎng)景落地。如浦發(fā)銀行創(chuàng)新推出i-Counter智能柜臺(tái)，通過(guò)對(duì)人工智能、生物識(shí)別和語(yǔ)音識(shí)別等新技術(shù)的運(yùn)用，促進(jìn)了柜面業(yè)務(wù)遷移和人員釋放[3]；招商銀行在手機(jī)銀行5.0的版本上推出“摩羯智投”，融入招行十多年基金研究及財(cái)富管理實(shí)踐，運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法構(gòu)建以公募基金為基礎(chǔ)、全球資產(chǎn)配置的“智能基金組合配置服務(wù)”等。

2.劣勢(shì)（weaknesses）

現(xiàn)階段，商業(yè)銀行在開(kāi)發(fā)及應(yīng)用人工智能技術(shù)方面還存在著一些瓶頸：

（1）底層技術(shù)開(kāi)發(fā)程度不夠。目前，互聯(lián)網(wǎng)公司采用技術(shù)疊加金融場(chǎng)景，尤其以底層技術(shù)的應(yīng)用最為擅長(zhǎng)。商業(yè)銀行主要是金融場(chǎng)景上疊加技術(shù)，更注重通過(guò)技術(shù)手段搭建平臺(tái)。相對(duì)于科技公司，商業(yè)銀行在底層技術(shù)研發(fā)能力方面仍處于劣勢(shì)。

（2）數(shù)據(jù)治理不到位。銀行業(yè)開(kāi)展人工智能探索需要以大數(shù)據(jù)技術(shù)為基礎(chǔ)，引入新數(shù)據(jù)后往往會(huì)面臨非常多的特征維度，少則幾千，多則上萬(wàn)，且非常稀疏、低飽和，遠(yuǎn)超出傳統(tǒng)風(fēng)控評(píng)分卡體系的建模能力。目前銀行已有的數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性較高，但是寬度和廣度不足，無(wú)法全面刻畫(huà)客戶(hù)360度視圖，較難結(jié)合應(yīng)用場(chǎng)景做出綜合判斷，影響人工智能的應(yīng)用效果。

（3）場(chǎng)景滲透度不深入。人工智能在商業(yè)銀行的應(yīng)用必須要和特定的業(yè)務(wù)場(chǎng)景深度結(jié)合，否則技術(shù)只能停留在概念階段。商業(yè)銀行長(zhǎng)期以來(lái)的經(jīng)營(yíng)模式為“以產(chǎn)品為中心”，而忽視了市場(chǎng)需求的快速變化。盡管目前商業(yè)銀行業(yè)在第三方支付、直銷(xiāo)銀行和消費(fèi)金融方面開(kāi)始發(fā)力，但場(chǎng)景深入度仍達(dá)不到百度、阿里、騰訊和京東等科技公司的水平，限制了線(xiàn)上客戶(hù)流量增長(zhǎng)。

（4）相關(guān)復(fù)合型人才稀缺?！?018年中國(guó)金融科技調(diào)查報(bào)告》顯示，一半以上的傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)認(rèn)為金融科技人才的流動(dòng)性比常規(guī)部門(mén)員工的流動(dòng)性更高，不少傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)表示會(huì)出現(xiàn)團(tuán)隊(duì)流失的情況。此外，在高度不確定性的業(yè)務(wù)環(huán)境中，團(tuán)隊(duì)協(xié)作、工作分配和機(jī)制磨合等也帶來(lái)了內(nèi)部管理壓力，增大了員工的流失風(fēng)險(xiǎn)。

3.機(jī)遇（opportunities）

（1）我國(guó)互聯(lián)網(wǎng)用戶(hù)體量很大，沉淀的數(shù)據(jù)也頗具規(guī)模。中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)信息中心（CNIC）第46次《中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告》顯示，截至2018年底，我國(guó)網(wǎng)民數(shù)量達(dá)到8.3億人，全年新增網(wǎng)民5663萬(wàn)，互聯(lián)網(wǎng)普及率達(dá)59.6%，較2017年底提升3.8個(gè)百分點(diǎn)，超過(guò)全球平均水平（57%）2.6個(gè)百分點(diǎn)。龐大的用戶(hù)數(shù)量沉淀了大量的數(shù)據(jù)資源。

（2）政策促進(jìn)人工智能在商業(yè)銀行的應(yīng)用。2018年7月，國(guó)務(wù)院發(fā)布的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》中提出，鼓勵(lì)金融行業(yè)應(yīng)用智能客服、監(jiān)控等技術(shù)和裝備，建立金融風(fēng)險(xiǎn)智能預(yù)警與防控系統(tǒng)。2019年9月6日，中國(guó)人民銀行正式發(fā)布《金融科技（FinTech）發(fā)展規(guī)劃（2019-2021年）》，提出要充分考慮到新一代人工智能發(fā)展特征，穩(wěn)步推進(jìn)人工智能技術(shù)深入應(yīng)用于金融行業(yè)，實(shí)現(xiàn)與金融業(yè)務(wù)的深入融合。銀行業(yè)應(yīng)用人工智能、大數(shù)據(jù)的時(shí)代大幕正在開(kāi)啟。

（3）大量科技公司的涌現(xiàn)為商業(yè)銀行應(yīng)用人工智能提供有力的技術(shù)支撐。從全球看，我國(guó)的人工智能應(yīng)用水平處于領(lǐng)先地位，這主要得益于大量科技公司涌現(xiàn)，對(duì)人工智能底層技術(shù)，如深度學(xué)習(xí)技術(shù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)等進(jìn)行了深入研發(fā)，能夠?yàn)樯虡I(yè)銀行開(kāi)展創(chuàng)新應(yīng)用提供有益的價(jià)值輸入。近年來(lái)，商業(yè)銀行致力于打造合作、共建、共贏的“科技+金融”生態(tài)圈。

4.挑戰(zhàn)（threats）

（1）應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)尚未統(tǒng)一。現(xiàn)階段我國(guó)對(duì)人工智能產(chǎn)品尚未建立統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，使得機(jī)器學(xué)習(xí)成本較高，導(dǎo)致人工智能技術(shù)和用戶(hù)界面各自為政，不利于后期落地應(yīng)用。此外，我國(guó)信息披露也尚未制定統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，難以保證信息的機(jī)密性和用戶(hù)的知情權(quán)。

（2）監(jiān)管機(jī)制滯后。長(zhǎng)久以來(lái)，我國(guó)金融監(jiān)管基本依靠事后監(jiān)管。在金融科技快速發(fā)展時(shí)代，人工智能技術(shù)正在重塑銀行前臺(tái)營(yíng)銷(xiāo)、風(fēng)險(xiǎn)控制和后臺(tái)客服等重要環(huán)節(jié)，突發(fā)金融風(fēng)險(xiǎn)的波及程度將會(huì)超過(guò)傳統(tǒng)業(yè)務(wù)，可能導(dǎo)致金融市場(chǎng)混亂，造成投資者損失，目前缺乏現(xiàn)成的法規(guī)去厘清責(zé)任，處罰不當(dāng)行為。

（3）存在技術(shù)安全風(fēng)險(xiǎn)。由于商業(yè)銀行應(yīng)用人工智能技術(shù)尚處于探索期，存在算法缺陷、響應(yīng)不及時(shí)以及人臉識(shí)別安全性弱等技術(shù)問(wèn)題。通過(guò)機(jī)器深度學(xué)習(xí)得出的投資建議有可能與市場(chǎng)特征不匹配，造成投資者損失。

對(duì)策建議

1.完善應(yīng)用規(guī)劃頂層設(shè)計(jì)

（1）提高對(duì)銀行業(yè)網(wǎng)絡(luò)化、智能化發(fā)展趨勢(shì)的認(rèn)識(shí)。從戰(zhàn)略視角，加大對(duì)大數(shù)據(jù)、人工智能以及互聯(lián)網(wǎng)等新興技術(shù)在商業(yè)銀行的應(yīng)用研究，構(gòu)筑適應(yīng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的新金融體系[4]。從業(yè)務(wù)視角看，應(yīng)結(jié)合金融科技戰(zhàn)略定位及技術(shù)應(yīng)用需求，制定智慧網(wǎng)點(diǎn)、智能客服、智慧風(fēng)控場(chǎng)景的應(yīng)用規(guī)劃，為客戶(hù)提供智能化、泛在的金融服務(wù)。從管理視角看，應(yīng)建立更加扁平化的管理架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)跨部門(mén)、跨條線(xiàn)的高效管理。

（2）制定明確的商業(yè)目標(biāo)。目前尚未出現(xiàn)普適性的人工智能“終極算法”，因此，短期內(nèi)商業(yè)銀行不應(yīng)求全求大，需明確階段性目標(biāo)-可采用的技術(shù)框架、效果評(píng)價(jià)體系等。開(kāi)發(fā)人員和業(yè)務(wù)人員應(yīng)加強(qiáng)溝通合作，明確待解決的問(wèn)題、解決思路以及所需條件等情況。

（3）進(jìn)一步增加科技創(chuàng)新投入。建議商業(yè)銀行加大對(duì)人工智能產(chǎn)品、技術(shù)改造的資源投入力度，大力支持移動(dòng)金融、智慧網(wǎng)點(diǎn)和智能風(fēng)控等重點(diǎn)項(xiàng)目?？蓮拿磕甓惡罄麧?rùn)或營(yíng)業(yè)收入中拿出固定比例投入到IT建設(shè)中，為系統(tǒng)優(yōu)化、渠道轉(zhuǎn)型、生態(tài)圈構(gòu)建和對(duì)外合作提供資金支持。

2.建立金融數(shù)據(jù)生態(tài)圈

海量數(shù)據(jù)是應(yīng)用人工智能技術(shù)、加速創(chuàng)新和吸引技術(shù)人才的關(guān)鍵。為使內(nèi)外部數(shù)據(jù)來(lái)源彼此融合，商業(yè)銀行應(yīng)該搭建管理高效、數(shù)據(jù)規(guī)范、技術(shù)高超和統(tǒng)一化的大數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)。

（1）積極探索數(shù)據(jù)跨界融合和挖掘技術(shù)，持續(xù)推進(jìn)語(yǔ)音識(shí)別、語(yǔ)義處理及機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在銀行客戶(hù)畫(huà)像、精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)和智能投顧等領(lǐng)域的應(yīng)用，使金融產(chǎn)品和服務(wù)更具針對(duì)性和智能性，提升銀行創(chuàng)新與渠道開(kāi)發(fā)能力。

（2）整合銀行內(nèi)部存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，規(guī)范管理和使用。相對(duì)于其它行業(yè)公司，銀行儲(chǔ)存數(shù)據(jù)在價(jià)值、交易密度與績(jī)效穩(wěn)定性等方面更具優(yōu)勢(shì)。商業(yè)銀行合理規(guī)劃、使用大數(shù)據(jù)，提供更多的信息渠道來(lái)支持人工智能的信息獲取，為深度學(xué)習(xí)筑下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

（3）整合銀行內(nèi)外部數(shù)據(jù)來(lái)源，支撐人工智能發(fā)展。全面整合各種渠道的有價(jià)值數(shù)據(jù)，通過(guò)與電商和社交平臺(tái)進(jìn)行深入融合，全面采集、整理、分析和應(yīng)用數(shù)據(jù)，運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)與精細(xì)化算法應(yīng)用，建立高效精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)分析平臺(tái)。

3.拓展應(yīng)用場(chǎng)景

（1）持續(xù)推進(jìn)分布式架構(gòu)轉(zhuǎn)型建設(shè)。按照統(tǒng)一規(guī)劃、分步實(shí)施、持續(xù)改進(jìn)的原則，逐步完成手機(jī)銀行、公司與零售場(chǎng)景、支付、大數(shù)據(jù)等核心平臺(tái)的分布式改造，以及網(wǎng)銀等其他渠道體系、場(chǎng)景應(yīng)用體系建設(shè)。通過(guò)積累線(xiàn)下網(wǎng)點(diǎn)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)以及傳統(tǒng)信息的數(shù)據(jù)，拓寬重要數(shù)據(jù)信息渠道，打造標(biāo)準(zhǔn)化的信息數(shù)據(jù)平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)銀行智能與數(shù)字化經(jīng)營(yíng)。

（2）建立敏捷型IT運(yùn)營(yíng)模式。在新興領(lǐng)域，針對(duì)客戶(hù)管理開(kāi)發(fā)模塊及前端渠道組成獨(dú)立的開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)，通過(guò)IT團(tuán)隊(duì)與傳統(tǒng)業(yè)務(wù)部門(mén)合作開(kāi)展跨職能開(kāi)發(fā)，完成以客戶(hù)需求為中心的敏捷作業(yè)；在傳統(tǒng)領(lǐng)域，如核心交易系統(tǒng)及后臺(tái)模塊，需通過(guò)模塊化和測(cè)試導(dǎo)向的開(kāi)發(fā)提高效率，打造直通式處理模式，實(shí)現(xiàn)規(guī)模效應(yīng)。

（3）充分發(fā)揮金融科技子公司研發(fā)能力。以商業(yè)銀行成立的金融科技子公司為依托，做好創(chuàng)新孵化工作，儲(chǔ)備科技創(chuàng)新能力，實(shí)現(xiàn)科技能力輸出，在服務(wù)好本行科技轉(zhuǎn)型的前提下，在研發(fā)過(guò)程中將系統(tǒng)逐步產(chǎn)品化，進(jìn)行同業(yè)輸出，切入具體的資管、風(fēng)險(xiǎn)管理和客服等金融場(chǎng)景。

4.變革組織文化理念

（1）構(gòu)建允許“試錯(cuò)”的企業(yè)文化。作為一種持續(xù)改進(jìn)的探索性技術(shù)，人工智能的應(yīng)用開(kāi)發(fā)受模型選取、數(shù)據(jù)規(guī)模以及部門(mén)協(xié)作、監(jiān)管要求等多重影響，易出現(xiàn)模型構(gòu)建時(shí)間過(guò)長(zhǎng)、實(shí)際應(yīng)用效果不顯著等問(wèn)題，開(kāi)發(fā)人員很難一次就成功，而是需要進(jìn)行不停地測(cè)試和驗(yàn)證?；诖?，商業(yè)銀行需建立允許試錯(cuò)的企業(yè)文化，采取差異化的業(yè)績(jī)考核機(jī)制，支持探索創(chuàng)新。

（2）建立開(kāi)放、賦能的共享文化。面對(duì)新金融生態(tài)，商業(yè)銀行在加強(qiáng)內(nèi)部自身技術(shù)研發(fā)的同時(shí)，也要通過(guò)與科技公司進(jìn)一步開(kāi)展深入全面戰(zhàn)略合作，加強(qiáng)人工智能在零售銀行、消費(fèi)金融、企業(yè)信貸、校園生態(tài)、資產(chǎn)管理和個(gè)人聯(lián)名賬戶(hù)等領(lǐng)域的應(yīng)用。同時(shí)，改變以往銀行“一廂情愿”單一輸出思維，主動(dòng)和第三方合作者一起，利用自己的技術(shù)優(yōu)勢(shì)和服務(wù)優(yōu)勢(shì)賦能合作者，共同打造更為優(yōu)質(zhì)的服務(wù)，提高客戶(hù)的整體服務(wù)體驗(yàn)。

（3）打造高效敏捷的團(tuán)隊(duì)，加強(qiáng)部門(mén)間溝通協(xié)作。人工智能技術(shù)成功應(yīng)用的關(guān)鍵是將模型和算法潛入到銀行業(yè)務(wù)中[5]，降低金融機(jī)構(gòu)運(yùn)營(yíng)成本，這需要商業(yè)銀行樹(shù)立以客戶(hù)為中心的理念，打破過(guò)去傳統(tǒng)的條線(xiàn)管理限制，開(kāi)展多部門(mén)之間的通力協(xié)作，構(gòu)建企業(yè)家視角的人工智能系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)流程再造，從而提高業(yè)務(wù)辦理效率、提升客戶(hù)體驗(yàn)和銀行綜合競(jìng)爭(zhēng)力。

5.完善風(fēng)險(xiǎn)安全防范機(jī)制

（1）分階段發(fā)展相關(guān)技術(shù)。根據(jù)實(shí)際情況和人工智能技術(shù)的應(yīng)用成熟度，本著謹(jǐn)慎原則，優(yōu)先發(fā)展人工智能識(shí)別技術(shù)，逐步開(kāi)展基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和機(jī)器深度學(xué)習(xí)的場(chǎng)景應(yīng)用。

（2）在系統(tǒng)設(shè)計(jì)方面，開(kāi)展更多白盒與特殊值的黑盒測(cè)試，在上線(xiàn)之前必須做好應(yīng)急預(yù)案工作。

（3）進(jìn)一步完善風(fēng)險(xiǎn)管理體系。在新技術(shù)落地應(yīng)用前，需仔細(xì)查驗(yàn)深度學(xué)習(xí)框架和軟件可能存在的漏洞，并在試用中得到逐步完善。