近年来，以人工智能为代表的金融科技在整个金融业得到广泛应用，正在驱动整个银行业进入新一轮的竞争与合作，重塑数字化发展的新格局。自2022年以来，以ChatGPT为代表的人工智能大模型在全球掀起新一轮人工智能发展浪潮。随着市场竞争的加剧，很多银行采用人工智能和机器学习技术开展了多种创新，笔者研究国外商业银行创新的案例，并对我国银行的创新实践提供借鉴。

一、国外人工智能创新应用的最新案例

1.主动数字动画的创新

纽约Soul Machines公司开发出数字银行职员，提供创新的视觉交互体验。主动动画的数字银行职员能说12种语言，数字银行职员通过摄像头观看客户表情和反应，通过数字大脑支配它们的面部表情和行为做出反应，可以在各种场景中与客户采用真人化的方式互动。例如，当客户登入网银界面，查询按揭贷款相关信息，数字银行职员用自然语音告诉客户：“我会为您规划按揭贷款重组计划，您的按揭贷款金额是多少”。当客户用语音回答后，网银界面上会显示出客户回答的金额，之后数字银行职员会询问贷款期限、已偿还期数等内容，系统界面会使用图表返现客户回答的内容，之后数字银行职员会推荐合适的贷款重组方案，并告知客户节省了多少利息，之后会向客户发送贷款重组文件。当客户逾期时，数字银行职员为客户推荐更合理的偿还分期计划。

2.智能化投资组合动态再平衡管理工具

荷兰银行与德国Fincite GmbH公司合作，提供智能化的数字投资建议和管理服务。这一工具中将风险偏好、资产组合、客户投资限制等要素都考虑仅对客户的建议，如果客户不喜欢在某一行业投资，可以关上该行业的开关。客户可以选择在投资组合投入更多资金，也可以选择取出一定款项，如客户希望取出10万美元资金，由财务顾问分析和建议，大约需要一个小时，而使用这一平台，只需要输入希望取出的金额后，系统几秒钟之内就完成分析，会显示出客户持有的各类资产的柱状图表，每一个图表展现客户现有投资组合的比例、整个荷兰银行客户投资这类资产的比例、对这名客户建议的投资比例，之后只要客户按照建议的投资比例进行调整，就可以完成资金的提取，系统还显示对每一种资产的投资情况和调整建议，买入和卖出何种股票以及原因，客户也可以查看所有同类股票的情况，每一个股票名称后面都有建议购买、建议持有、评级和建议买入价格。

3.智能化产品推荐的创新

伦敦CASHOFF公司提供多银行数据聚合、大数据预测分析，帮助银行增加客户参与度。与CASHOFF合作的银行的手机银行界面，显示了客户在各家银行的账户情况，还可以添加其他超市、百货、牙医等的会员卡、忠诚度卡，通过这些商户内的交易明细了解客户消费习惯。银行可提供个性化的营销推广。例如，人工智能了解到一名客户每隔3个月就会光顾一家牙医诊所，就会在到3个月的时间向客户推送这家牙医诊所30%的现金回赠，如再次光顾这家牙医诊所，将会得到这笔现金回赠。如果银行发现客户开始购买婴儿用品，这时银行就会向客户推送一些教育存款或者家庭意外保险和健康保险。系统还会显示出客户经常购买品牌的商品，并提供8%〜30%的现金回赠，客户可以选择在附近的商店购买，银行通过客户绑定的忠诚度卡获得商店名、地点等。客户的现金回赠将会积累很大的金额，可随时提取，现金回赠由厂商提供，降低了银行的营销成本。

4.人工智能理财产品销售管理平台

旧金山Fligoo公司开发了Sharp AI Practice Insights的预测分析工具，通过人工智能技术分析数千种客户行为参数，为客户提供最及时、最个性化的产品，信用卡、保险产品、储蓄账户、商业和个人贷款的产品销售额提升了200%〜300%。理财顾问仪表板，会提示对哪些客户生成了新的投资建议，向这名客户推荐的产品名称，如养老基金、替代投资等，系统自动生成邮件，列出建议客户购买的产品的明细，告知同类客户购买的产品，银行职员确认后会向客户发出邮件。理财顾问可以查看客户一段时间以来的满意度、忠诚度、购买产品潜力的曲线，并给出各项预测分值，包括产品组合构成、同类客户一致性等。在每一项产品和策略的下面，也可以查看使用这一策略或产品的客户的名单，系统还可以查看所有理财顾问的评分表现，该系统帮助美国和加拿大的银行提前90天预测90%的客户流失。

5.争议业务智能化

纽约Finscend公司与全球800多家银行合作使用采用人工智能技术开发新的信用卡争议处理系统。美国规模最大的15家银行每年将花费近30亿美元来处理信用卡纠纷。信用卡纠纷处理往往需要耗时很长。当一名客户发现一笔交易收取了1250美元，而实际金额为1000美元，他单击争议处理链接，这时系统相继询问客户交易地点、争议原因、金额、依据和单据，客户依次回答并上传了文件。系统会显示争议案例号码，并提示回复时限。这种工作人工处理一般需要1小时〜1.5小时。在争议后台，可以看到争议的概要、描述、客户上传的文件，以及争议的信任度评分，如果该笔争议情节符合国际组织规则，会看到95%的信任度评分，业务人员就可以提交争议，无须进行过度的分析。这样就把通常需要的几个小时缩短到几分钟，银行花费的数十亿美元争议处理资金的80%有可能被节省下来。

二、银行业应用人工智能技术的趋势与挑战

1.银行业应用人工智能技术的趋势

首先，人工智能的应用领域愈加广泛，在前台应用中有智能客服、智能坐席、智能外呼、智能催收、客户画像、智能营销、智能反诈等。在中台，有智能投研、智能风控、风险识别、风险计量、资产管理、贷后预警。在后台有智能办公、智能审计、软件研发等，随着生成式AI的发展，文本客服、智能协呼、数字员工等更多服务形式将不断涌现。

其次，助力提供全方位服务方案。随着人工智能学习能力的增强，可以生成针对不同客户、不同场景中的金融服务解决方案，提供更个性化的服务，包括投资建议、财务规划等。通过对客户历史交易记录进行分析，可以提供最适合客户风险偏好和收益目标的产品。通过多领域生态和数据的挖掘，可以提供“端到端”服务解决方案。

再次，人工智能助力银行降本增效。人工智能可以帮助银行实现自动化处理，减少人工操作的成本。例如，协助在数据输入贷前调查、财报录入、合同生成、开户管理、账户管理风险报送、开销户事后核查、开具发票、发票验真、考勤管理等方面等完成任务。在精准定价方面，人工智能还可以帮助银行进行数据分析和预测，为每个客户确定理想的价格。

最后，人工智能提升风险管控能力。基于关联历史数据和机器学习算法，金融机构可以更好、更准确地评估客户的信用风险，从而降低不良贷款的风险。实时监控市场动态和客户行为，及时发现并预测潜在风险。指导制定合理的解决方案，帮助企业提升催款还款效率。

2.人工智能技术应用面临的挑战

第一，数据质量和隐私保护问题存在挑战。人工智能的应用需要高质量的海量数据，金融机构的数据治理普遍处于起步阶段，需要完善数据治理体系、增强数据管理能力、提高数据质量。银行需要确保人工智能使用的客户数据的隐私和安全，在数据处理过程中遵守严格的法规和标准。模型可能会受到恶意攻击，可能会导致模型输出错误的结果，影响金融决策的准确性。

第二，人工智能技术的应用需要大量的投入。与国际先进水平相比，我国在算法建模、机器学习、芯片设计等核心领域存在自主可控不足问题。大模型的训练在数据规模及基础算力上需要较高投入。金融机构需要深化与产界各方的合作，共同推动解决大规模算力部署和应用的难题。

第三，决策稳定性和模型可解释性存在风险。人工智能技术的复杂度高，涉及参数变量多，运算过程复杂，存在部分判断、预测结果偏离实际的情况。受到数据、算法、训练等方面的干扰，以及使用了海量参数，大语言模型当下输出结果其决策过程和结果难以解释与理解。但在深度学习方面，模型可解释性还有待进一步发展。

三、对银行业应用人工智能开展创新的建议

1.搭建人工智能技术支持体系

着力规划和落实企业级智能中台体系，满足业务场景下的核心诉求，包括即时响应、敏捷开发、快速交付和持续迭代，形成模块化、标准化的平台工具，全生命周期支持研发、部署、运维等需求。构建扎实的数据智能“能力树”，支持自然语言处理（NLP）、光学字符识别（OCR）、机器人流程自动化（RPA）、语音技术、搜索推荐、高阶数据分析等技术。建立完善的数据智能管理保障体系。

2.建立金融产品服务的风险监测与评估体系

建立风险预警机制和监控系统，实时跟踪应用人工智能的金融产品的表现情况，及时发现并预防可能出现的风险。规范人工智能技术服务行业准入条件，建立对人工智能金融产品的风险检测机制，确定风险预警阈值。加强测试工作，实现对技术创新应用的有效管控。对于由生成式模型生成结果，通过人工核查后再传递给客户。避免造成对客户的伤害。

3.建立完善人工智能应用安全风险管理体系

建立数据、算法、伦理安全等方面的管理制度和流程，以确保人工智能应用的安全性和稳定性。银行应建立严格的数据管理制度，包括数据采集、存储、传输和处理等各个环节。银行应建立算法审查和验证机制，对算法的功能、准确性、鲁棒性等方面进行评估，及时发现和修复可能存在的安全漏洞和问题。关注人工智能应用的伦理安全，还应该应建立风险评估和预警机制，及时发现和应对潜在的安全风险。

4.开发智能化客户触达和渠道营销系统

商业银行可以开发数字互动演示功能，部署在网银和手机银行中，帮助客户了解各项手机新功能，提升对手机银行的使用。商业银行可以开发建立个性化营销渠道展示平台，在不同的电子渠道向客户展示个性化的营销资料。根据客户的口味进行个性化推荐。优化产品组合提供优惠，并为客户提供建议。商业银行也可以开展智能化的产品推荐，使用大数据和人工智能深入了解消费者需求，分析客户的交易明细，预测消费者的购买行为，有针对性地推荐优惠和金融产品。

5.开发智能化的理财销售系统和资产再平衡系统

商业银行可以建立人工智能销售决策引擎，监测市场环境变化、客户的资产组合并与客户互动，并向理财顾问提供向客户的建议，理财顾问在仪表板上可以查看向客户推荐的产品详细内容，确定客户生命周期中每一时刻需要的产品。商业银行也可以开发投资组合智能化再平衡工具，帮助客户进行养老金和财务规划, 为客户提供自动化和高速个性化的建议。客户可以填写各市场、各品种和各行业的投资偏好，系统自动提出取现或加大投资的具体操作建议。

作者：

何浩扬，北京邮电大学未来学院

何开宇，中国银行银行卡中心