人工智能在商業(yè)銀行的應(yīng)用研究

趙大偉 周有容

商業(yè)銀行掌握大量客戶資金往來(lái)、賬戶管理信息，人工智能在商業(yè)銀行的應(yīng)用將有效改善商業(yè)銀行零售服務(wù)水平，提升客戶體驗(yàn)，緩解商業(yè)銀行面臨的金融脫媒、激烈市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)等困境，有望成為商業(yè)銀行下一個(gè)利潤(rùn)增長(zhǎng)點(diǎn)。

“人工智能”（Artificial Intelligence，簡(jiǎn)稱AI）一詞誕生以來(lái)，其定義范圍已從預(yù)設(shè)定邏輯規(guī)則的應(yīng)用程序演變?yōu)槟M人類認(rèn)知功能的技術(shù)。AI的目標(biāo)是允許計(jì)算機(jī)模仿人類的智能、感知、思考和行動(dòng)，以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化并獲得分析見(jiàn)解。人工智能優(yōu)化了銀行服務(wù)流程，在營(yíng)銷(xiāo)、信貸、客戶服務(wù)、 財(cái)富管理等領(lǐng)域可以帶來(lái)生態(tài)變化。

商業(yè)銀行業(yè)務(wù)“痛點(diǎn)”分析

盈利模式受到挑戰(zhàn)

商業(yè)銀行傳統(tǒng)盈利模式是依賴存貸利差實(shí)現(xiàn)的，隨著利率市場(chǎng)化的推進(jìn)，這一模式逐漸受到挑戰(zhàn)。無(wú)論是美國(guó)、日本等發(fā)達(dá)國(guó)家，還是巴西、智利等發(fā)展中國(guó)家，銀行業(yè)都在利率市場(chǎng)化過(guò)程中受到很大的沖擊，中國(guó)商業(yè)銀行也不例外。2013年以來(lái)，我國(guó)商業(yè)銀行凈利潤(rùn)增速逐年走低。2012年，銀行凈利潤(rùn)同比增長(zhǎng)18.9%，到2020年同比下降1.8%。與此同時(shí)，不良貸款比例卻不斷攀升，從2012年的1%增長(zhǎng)到2020年的1.92%。近幾年，商業(yè)銀行大力發(fā)展理財(cái)業(yè)務(wù)，導(dǎo)致表外融資過(guò)快發(fā)展，積聚了一定的風(fēng)險(xiǎn)。2018年，多部門(mén)聯(lián)合出臺(tái)資管新規(guī)，一定程度上規(guī)范了銀行理財(cái)業(yè)務(wù)的發(fā)展。商業(yè)銀行亟須尋求新的利潤(rùn)增長(zhǎng)點(diǎn)。

傳統(tǒng)業(yè)務(wù)面臨沖擊

過(guò)去我國(guó)金融體系市場(chǎng)化程度不高，企業(yè)融資需求主要通過(guò)商業(yè)銀行體系，導(dǎo)致金融體系資源配置功能未完全發(fā)揮等問(wèn)題。政府不斷深化金融市場(chǎng)化改革，提出發(fā)展多層次資本市場(chǎng)，加速金融脫媒，銀行信貸占社會(huì)融資總額的比重逐步趨于下降。在此基礎(chǔ)上，金融科技的迅速發(fā)展，使更多非銀金融機(jī)構(gòu)、數(shù)字化企業(yè)開(kāi)始從事金融服務(wù)，再一次引起金融脫媒的擔(dān)憂。特別是大型科技公司以支付業(yè)務(wù)為突破口，建立一站式金融服務(wù)平臺(tái)。2020年三季度，我國(guó)電子支付業(yè)務(wù)中，銀行共處理649.77億筆，非銀行支付機(jī)構(gòu)處理業(yè)務(wù)2345億筆，非銀行支付機(jī)構(gòu)電子支付業(yè)務(wù)筆數(shù)是商業(yè)銀行的3.6倍。大型互聯(lián)網(wǎng)公司市場(chǎng)份額合計(jì)占中國(guó)移動(dòng)支付市場(chǎng)的94%。信貸業(yè)務(wù)方面，大型互聯(lián)網(wǎng)公司也在積極拓展。不難推測(cè)，商業(yè)銀行將來(lái)會(huì)面臨更多挑戰(zhàn)，包括優(yōu)質(zhì)客戶分流、貸款增長(zhǎng)受限、負(fù)債穩(wěn)定性下降，等等。

同質(zhì)化經(jīng)營(yíng)格局難以持續(xù)

市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)不斷加劇，銀行、非銀金融機(jī)構(gòu)、從事金融業(yè)務(wù)的工商企業(yè)提供相似的金融服務(wù)，但銀行受到的監(jiān)管限制卻高于其他類型企業(yè)，導(dǎo)致銀行在競(jìng)爭(zhēng)中處于相對(duì)劣勢(shì)地位。此外，客戶需求深刻變革，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的普及也改變了人們的思維模式。消費(fèi)者普遍傾向于通過(guò)簡(jiǎn)單易懂的碎片化信息對(duì)金融產(chǎn)品獲得基本了解，并通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)渠道選購(gòu)金融產(chǎn)品和服務(wù)。商業(yè)銀行需要加快產(chǎn)品渠道創(chuàng)新，著力提升服務(wù)能力和效率，以適應(yīng)客戶對(duì)銀行服務(wù)需求從簡(jiǎn)單到復(fù)雜、從標(biāo)準(zhǔn)化到定制化的重要改變。

人工智能在商業(yè)銀行的應(yīng)用分析

隨著政府強(qiáng)調(diào)簡(jiǎn)政放權(quán)，更加重視發(fā)揮市場(chǎng)在資源配置上的決定性作用，傳統(tǒng)的金融監(jiān)管部門(mén)在監(jiān)管理念和監(jiān)管政策出現(xiàn)了階段性調(diào)整，以更加開(kāi)放的姿態(tài)為新一代信息技術(shù)在商業(yè)銀行的應(yīng)用提供了容錯(cuò)、試錯(cuò)空間。

人工智能在金融領(lǐng)域的應(yīng)用已經(jīng)滲透到多個(gè)主要業(yè)態(tài)，引起金融行業(yè)的廣泛關(guān)注。銀行業(yè)也加快向智能化轉(zhuǎn)型，人工智能優(yōu)化了銀行服務(wù)流程，推動(dòng)了傳統(tǒng)服務(wù)創(chuàng)新，在為客戶提供豐富的服務(wù)產(chǎn)品及良好體驗(yàn)的同時(shí)，也為商業(yè)銀行的發(fā)展帶來(lái)了新的變化。

人工智能在營(yíng)銷(xiāo)領(lǐng)域的應(yīng)用

金融產(chǎn)品種類繁多，客戶需求各異，商業(yè)銀行可利用人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)客戶需求與金融產(chǎn)品的準(zhǔn)確匹配，精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)提升客戶體驗(yàn)。傳統(tǒng)上，客戶找銀行的模式已經(jīng)不再適用。非銀金融機(jī)構(gòu)的興起導(dǎo)致金融服務(wù)主體增多，在服務(wù)同質(zhì)化較高的前提下，商業(yè)銀行須在獲客方面加大力度。金融科技的興起又使科技公司進(jìn)入金融行業(yè)從事借貸業(yè)務(wù)，進(jìn)一步增加了銀行加大營(yíng)銷(xiāo)投入、豐富營(yíng)銷(xiāo)手段的需求。但傳統(tǒng)營(yíng)銷(xiāo)手段對(duì)營(yíng)銷(xiāo)人員依賴性較強(qiáng)，營(yíng)銷(xiāo)人員的整體數(shù)量、專業(yè)能力、個(gè)人精力都可能影響營(yíng)銷(xiāo)效果，且不易把控，無(wú)法與金融科技手段競(jìng)爭(zhēng)。因此，銀行可采用人工智能等金融科技手段，采用智能營(yíng)銷(xiāo)手段處理信息，降低信息損漏，充分利用原本不易收集的客戶信息進(jìn)行營(yíng)銷(xiāo)。同時(shí)，利用人工智能技術(shù)參與營(yíng)銷(xiāo)還能避免營(yíng)銷(xiāo)服務(wù)受到銷(xiāo)售人員個(gè)人因素的影響，保證營(yíng)銷(xiāo)質(zhì)量把控，甚至隨時(shí)、隨地、隨需進(jìn)行，充分挖掘需求。中國(guó)發(fā)展研究基金會(huì)與波士頓咨詢公司（BCG）曾聯(lián)合發(fā)布《取代還是解放：人工智能對(duì)金融業(yè)勞動(dòng)力市場(chǎng)的影響》報(bào)告指出，如果人工智能投入應(yīng)用，營(yíng)銷(xiāo)與銷(xiāo)售環(huán)節(jié)將會(huì)縮減60%的工作時(shí)長(zhǎng)。

人工智能在信貸領(lǐng)域的應(yīng)用

信貸業(yè)務(wù)是商業(yè)銀行的核心。人工智能技術(shù)能夠大幅改善商業(yè)銀行零售貸款業(yè)務(wù)模式，降低人工成本，有效控制風(fēng)險(xiǎn)，提升用戶體驗(yàn)。例如，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可用于文檔關(guān)鍵信息識(shí)別，商業(yè)銀行面對(duì)海量個(gè)人或小微企業(yè)客戶信息，利用該技術(shù)能夠準(zhǔn)確識(shí)別關(guān)鍵信息，提高工作效率。自動(dòng)編碼器技術(shù)則可確保信貸安全性，縮短風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別的時(shí)間，使銀行服務(wù)更加便捷高效。深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)則可用在信貸資源配置方面，摒棄人工判斷受到某類信貸特征的干擾，提高資源配置有效性。

人工智能在客戶服務(wù)領(lǐng)域的應(yīng)用

開(kāi)戶是客戶享受銀行業(yè)務(wù)的第一步，開(kāi)立銀行賬戶的過(guò)程通常定義了客戶與銀行的未來(lái)關(guān)系。其過(guò)程看起來(lái)簡(jiǎn)單，但通常涉及大量紙張的手動(dòng)過(guò)程，也須耗費(fèi)大量時(shí)間。利用人工智能的遠(yuǎn)程客戶注冊(cè)使用機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行欺詐檢測(cè)，取代了傳統(tǒng)的基于知識(shí)的身份驗(yàn)證（Knowledge Based Authentication，簡(jiǎn)稱KBA）方法進(jìn)行客戶盡職調(diào)查（Customer Due Diligence，簡(jiǎn)稱CDD），節(jié)省大量的處理時(shí)間和成本。

開(kāi)戶過(guò)程中，客戶身份核驗(yàn)是客戶辦理諸多銀行業(yè)務(wù)的前置工作。傳統(tǒng)的身份核驗(yàn)主要采用密碼驗(yàn)證、人工驗(yàn)證相結(jié)合的方式，存在一些難以解決的痛點(diǎn)、難點(diǎn)。例如，賬戶密碼與客戶身份關(guān)聯(lián)性較差，密碼一旦泄露則可能被不法分子利用，而人工驗(yàn)證的效率、準(zhǔn)確率又受到工作人員能力等因素影響。業(yè)務(wù)高峰期，工作人員壓力較大，難免出現(xiàn)紕漏。而人臉識(shí)別、指紋識(shí)別、活體檢測(cè)等基于人工智能的新型身份驗(yàn)證方式，可以豐富驗(yàn)證手段，提高賬戶冒用難度，提高驗(yàn)證效率和結(jié)果的準(zhǔn)確性。

商業(yè)銀行可采用金融生物特征識(shí)別平臺(tái)，解決身份核驗(yàn)難題。平臺(tái)最上層是生物識(shí)別管理門(mén)戶和人臉識(shí)別客戶端。生物識(shí)別管理部門(mén)可用于查詢影像庫(kù)及相關(guān)資料、預(yù)警信息及進(jìn)行相關(guān)的用戶管理、權(quán)限管理等。金融業(yè)務(wù)中各種需要使用生物認(rèn)證服務(wù)的柜面應(yīng)用、自助機(jī)具應(yīng)用、移動(dòng)端應(yīng)用、銀行內(nèi)網(wǎng)其他業(yè)務(wù)應(yīng)用均通過(guò)人臉識(shí)別客戶端后端的生物特征識(shí)別服務(wù)。管理門(mén)戶和人臉識(shí)別客戶端通過(guò)接口適配層使用數(shù)據(jù)模塊、人臉靜態(tài)模塊、人臉動(dòng)態(tài)模塊。平臺(tái)基礎(chǔ)服務(wù)層主要是上述功能模塊所需要依賴的中間服務(wù)或其他基礎(chǔ)服務(wù)。在銀行柜面業(yè)務(wù)辦理中，平臺(tái)可將現(xiàn)場(chǎng)采集到的人臉圖片與身份證信息獲取的人臉照片進(jìn)行識(shí)別對(duì)比，并將對(duì)比分?jǐn)?shù)及相應(yīng)的閾值返回給柜面人員，柜面人員可基于此來(lái)判斷人、證是否屬于同一個(gè)人。采用改系統(tǒng)后，銀行身份核驗(yàn)過(guò)程可在短短1秒內(nèi)完成，日均可辦理人臉識(shí)別業(yè)務(wù)5.8萬(wàn)筆，識(shí)別準(zhǔn)確率可超過(guò)99.3%。

智能語(yǔ)音機(jī)器人是人工智能在商業(yè)銀行客戶服務(wù)方面的重要應(yīng)用。聊天機(jī)器人可用于在線虛擬對(duì)話，可根據(jù)客戶需求自動(dòng)做出響應(yīng)，并在沒(méi)有銀行客服人員在崗的情況下模擬人機(jī)交互，實(shí)時(shí)解決客戶疑問(wèn)。理論上，聊天機(jī)器人能比人工客服更快響應(yīng)客戶需求，提供更加優(yōu)質(zhì)的服務(wù)。同時(shí)，聊天機(jī)器人可以處理許多重復(fù)性問(wèn)題，可節(jié)約大量人力資源投入。智能語(yǔ)音機(jī)器人還可以同其他人工智能技術(shù)合作。例如，通過(guò)使用自然語(yǔ)言處理技術(shù)，聊天機(jī)器人可以理解不同語(yǔ)言或不同方言。通過(guò)觀察客戶的動(dòng)作，機(jī)器人還可以積累、優(yōu)化內(nèi)部通用流程和系統(tǒng)知識(shí)，理解客戶行動(dòng)意圖，以便提供更符合客戶心意的服務(wù)。通過(guò)內(nèi)部互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)（Internet Technology，簡(jiǎn)稱IT）知識(shí)庫(kù)中預(yù)設(shè)的機(jī)器學(xué)習(xí)和基于規(guī)則的判斷邏輯，聊天機(jī)器人可以學(xué)習(xí)診斷問(wèn)題，確定問(wèn)題是否可以解決，如果不能解決，則將其傳遞給人工IT支持團(tuán)隊(duì)。

人工智能在財(cái)富管理領(lǐng)域的應(yīng)用

智能投顧也稱為機(jī)器人投顧（Robot-advisor），最早由美國(guó)于2012年提出，是一種通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)為投資者提供在線財(cái)富管理的服務(wù)，是大資管時(shí)代應(yīng)用互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)提供的極具特色的投資管理模式。根據(jù)現(xiàn)代資產(chǎn)組合理論，根據(jù)個(gè)人投資者的特定風(fēng)險(xiǎn)偏好和投資目標(biāo)，并通過(guò)后臺(tái)算法結(jié)合人性化界面，提供給用戶個(gè)性化的最優(yōu)投資組合。近年來(lái)，我國(guó)居民投資需求增加，但傳統(tǒng)投資顧問(wèn)人數(shù)少，能力參差不齊甚至存在詐騙的可能。同時(shí)，商業(yè)銀行方面也認(rèn)為雇用專業(yè)投資顧問(wèn)人工成本過(guò)高，通常只服務(wù)于高凈值人群，無(wú)法充分滿足市場(chǎng)需求。而智能投顧則可發(fā)揮人工智能的技術(shù)優(yōu)勢(shì)，收集消費(fèi)者多方面信息，為普通消費(fèi)者提供定制化的投資建議，降低投資顧問(wèn)服務(wù)門(mén)檻，提升金融普惠性。

銀行智能投顧產(chǎn)品可綜合利用聚類分析、投資組合模型、機(jī)器學(xué)習(xí)等方法，結(jié)合多年財(cái)富管理的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)積累與客戶自身生活、資產(chǎn)信息，為客戶提供智能資產(chǎn)組合配置服務(wù)，實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)分散目的。在投資者設(shè)定好投資期限與可承受風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)后，智能投顧可綜合考慮客戶的流動(dòng)性安排與風(fēng)險(xiǎn)偏好，給出相關(guān)建議，并由客戶自主決定是否照此計(jì)劃配置資產(chǎn)。通常，智能投顧按照如下流程提供服務(wù)：確定目標(biāo)風(fēng)險(xiǎn)、構(gòu)建組合、一鍵購(gòu)買(mǎi)、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警、提示調(diào)倉(cāng)、一鍵優(yōu)化組合（智能調(diào)倉(cāng)）、出據(jù)客戶服務(wù)報(bào)告。通過(guò)以上技術(shù)與流程，智能投顧能夠幫助客戶實(shí)現(xiàn)“低波動(dòng)、穩(wěn)增長(zhǎng)”的投資組合以及水平。我國(guó)居民儲(chǔ)蓄率較高，目前居民財(cái)富主要集中于房地產(chǎn)和銀行存款，在住房不炒和銀行利率市場(chǎng)化的背景下，智能投顧應(yīng)用空間廣闊。此外，智能投顧服務(wù)門(mén)檻相對(duì)較低，有效滿足廣大工薪階級(jí)財(cái)富管理需求。

人工智能在商業(yè)銀行運(yùn)營(yíng)領(lǐng)域的應(yīng)用

商業(yè)銀行可采用人工智能手段優(yōu)化成本控制，提升業(yè)務(wù)效率。首先，采用客服機(jī)器人、自然語(yǔ)言處理等技術(shù)，在電話、網(wǎng)銀、手機(jī)銀行等多渠道參與相關(guān)服務(wù)，可有效減少商業(yè)銀行銷(xiāo)售、客服等基礎(chǔ)崗位人員需求，逐步降低商業(yè)銀行人力資源投入成本。據(jù)BCG咨詢的報(bào)告顯示，到2025年，銀行業(yè)受人工智能技術(shù)應(yīng)用的影響，崗位將削減23%。人工智能技術(shù)的應(yīng)用使電子簽名、電子憑證等嵌入商業(yè)銀行業(yè)務(wù)處理流程，在保證安全性的基礎(chǔ)上，降低了相關(guān)業(yè)務(wù)處理對(duì)紙質(zhì)材料的依賴，有效控制銀行運(yùn)營(yíng)成本。其次，人工智能技術(shù)對(duì)傳統(tǒng)貸款審批業(yè)務(wù)流程的改造，不但提升了用戶體驗(yàn)，而且優(yōu)化了商業(yè)銀行業(yè)務(wù)辦理效率。浦發(fā)銀行“網(wǎng)貸通”、招商銀行“閃電貸”、民生銀行“小微寶”產(chǎn)品，融合銀行數(shù)據(jù)與個(gè)人征信、訴訟、稅務(wù)等第三方機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)，利用人工智能技術(shù)對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，在短時(shí)間完成貸款審批程序并實(shí)現(xiàn)對(duì)客戶的綜合信用評(píng)價(jià)與差異化風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)。

人工智能在風(fēng)險(xiǎn)控制領(lǐng)域的應(yīng)用

互聯(lián)網(wǎng)金融將比傳統(tǒng)模式面臨更多樣、復(fù)雜的風(fēng)險(xiǎn)挑戰(zhàn)，借助人工智能技術(shù)可以創(chuàng)新風(fēng)險(xiǎn)管理方法，用科技監(jiān)管科技，以科技應(yīng)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)。

一是傳統(tǒng)金融風(fēng)險(xiǎn)。首先，人工智能采集多維度數(shù)據(jù)，嚴(yán)控信用風(fēng)險(xiǎn)。平臺(tái)多方搜集客戶社交信息、支付記錄、興趣愛(ài)好等數(shù)據(jù)，利用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)模型、行為序列檢測(cè)、違約概率評(píng)估等方式，綜合評(píng)價(jià)用戶信用。復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)模型認(rèn)為潛在高風(fēng)險(xiǎn)客戶與歷史違約客戶在某些數(shù)據(jù)維度上存在一定聯(lián)系。利用人工智能技術(shù)學(xué)習(xí)歷史違約客戶的特征，與新客戶對(duì)比，如出現(xiàn)曾使用同一終端、同一地址等足以證明新客戶與違約客戶存在緊密聯(lián)系的特征，客戶將被認(rèn)定為高風(fēng)險(xiǎn)。行為序列檢測(cè)認(rèn)為某些行為模式與違約行為存在高度相關(guān)關(guān)系。例如，用戶多次更換設(shè)備、改密碼，用戶使用身份證進(jìn)行身份驗(yàn)證時(shí)間過(guò)長(zhǎng)，用戶下單前未充分瀏覽產(chǎn)品信息都意味著違約風(fēng)險(xiǎn)上升。商業(yè)銀行通過(guò)人工智能技術(shù)嚴(yán)格限制評(píng)分較低客戶的授信額度，對(duì)于評(píng)分低于門(mén)檻值的潛在用戶，平臺(tái)甚至不顯示金融服務(wù)入口，從源頭上嚴(yán)控信用風(fēng)險(xiǎn)。其次，人工智能利用大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)管理流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)。大數(shù)據(jù)技術(shù)可構(gòu)建資金流向監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，生成實(shí)時(shí)資金流向監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，針對(duì)單個(gè)賬戶生成資金流向監(jiān)測(cè)統(tǒng)計(jì)，全面掌握資金動(dòng)向。機(jī)器學(xué)習(xí)可構(gòu)建符合機(jī)構(gòu)業(yè)務(wù)實(shí)際的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)網(wǎng)絡(luò)模型，優(yōu)化流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)度量指標(biāo)體系;開(kāi)展流動(dòng)性壓力測(cè)試，對(duì)市場(chǎng)可能發(fā)生的極端情況盡早預(yù)警，輔助金融機(jī)構(gòu)做決策，增強(qiáng)金融機(jī)構(gòu)流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)管理能力。

二是技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)。首先，人工智能技術(shù)可刻畫(huà)用戶“安全基線”，保障交易資金安全。應(yīng)用程序通過(guò)識(shí)別客戶常用的交易設(shè)備、交易地點(diǎn)、行為偏好等多維信息了解客戶的交易習(xí)慣，刻畫(huà)用戶“安全基線”，一旦一筆新交易偏離“安全基線”，將增加額外驗(yàn)證環(huán)節(jié)。若新交易與歷史交易信息出現(xiàn)嚴(yán)重沖突，系統(tǒng)將瞬時(shí)阻斷交易發(fā)生。

（趙大偉為中國(guó)人民銀行金融研究所互聯(lián)網(wǎng)金融研究中心副秘書(shū)長(zhǎng)、副研究員，周有容為中國(guó)人民銀行金融研究所業(yè)務(wù)助理。本文編輯/王曄君）