【產(chǎn)業(yè)鏈圖譜 | 人工智能產(chǎn)業(yè)鏈圖譜_人工智能產(chǎn)業(yè)鏈全景圖】

【研究報告 | 人工智能行業(yè)研究報告】

　　隨著人工智能技術的發(fā)展，人工智能的應用范圍也在逐漸擴大，隨著一些銀行的聊天機器人的曝光，人工智能在銀行中的應用逐漸被大家熟知，那么人工智能在銀行中還有哪些應用呢。

       銀行中的人工智能業(yè)務

　　1.聊天機器人和虛擬個人助理

　　很多銀行會使用聊天機器人和語音機器人和客戶進行互動，現(xiàn)在的聊天機器人已經(jīng)具備了能夠獨立幫助客人處理問題和解決問題的能力。

　　聊天機器人的相關技術

　　銀行機器人會使用自然語言的判斷和生成技術，客戶在和機器人的交流中會覺得自己是在和人交流，而不是人工智能的界面。在交流過程中，用戶也能夠使用面部識別等技術。

　　2.客戶分析

　　人工智能能夠根據(jù)銀行客戶的具體信息，為用戶提供個性化的服務和信息推送和精準的業(yè)務類型推薦。同時可以根據(jù)對海量用戶數(shù)據(jù)進行分析，對用戶的消費梯度進行分析。

　　客戶分析的相關技術

　　人工智能能夠通過客戶的非結構化數(shù)據(jù)對客戶進行人物行為刻畫。機器學習能夠進行行為分析，不斷改進的算法能夠增加客戶的決策數(shù)量。使用語言分析技術也能夠通過文字結構解析來分析用戶心理。

　　現(xiàn)階段已經(jīng)有理財公司通過語言分析技術來判斷用戶的選擇傾向，促進和客戶之間的交流。

　　3.簡化流程

　　銀行希望能夠降低工作人員的工作范疇，將一些能夠被機器代替的活動交由機器完成，比如讓計算機進行文檔解析，讓計算機進行一些決策的制定。

　　簡化流程的技術

　　如果要實現(xiàn)機器主動的文件掃描和解讀，需要用到圖像識別和機器學習的技術，計算機會按照相關的規(guī)則做出正確的決策。同時，計算機自行判斷決策要傳遞的對象。

　　4.模式識別

　　人工智能可能會發(fā)現(xiàn)交易中存在的異常或模式，這可能意味著欺詐和洗錢。面部和語音識別也可能會給已經(jīng)進入系統(tǒng)的欺詐者打上標記。數(shù)據(jù)可以被篩選，以找到顯示風險或投資機會的交易模式。

　　背后的技術

　　機器學習使人工智能能夠解析大量非結構化數(shù)據(jù)，從而將信號與市場中的噪聲分離開來，而且它可以自我糾正。復雜的圖像識別可以用來識別人和物體。

　　根據(jù)分析可以發(fā)現(xiàn)，人工智能的進步將會改變傳統(tǒng)零售業(yè)務的運營模式。利用人工智能的各種方法，經(jīng)過零售業(yè)務數(shù)據(jù)的訓練和學習，人工智能的算法模型將會不斷完善，以達到替代人類手工處理的能力。然而，人工智能在大零售業(yè)務中帶來機遇的同時，也會帶來一些潛在挑戰(zhàn)。

       人工智能帶來的挑戰(zhàn)

　　1. 人工智能模型識別便利性和偏差風險性

　　人工智能模型的應用將零售部門大量非結構化數(shù)據(jù)的價值挖掘出來，大大減少人工識別的工時耗費，便利于給客戶和業(yè)務工作人員快速得到相應結果。與此同時，如果人工智能模型出現(xiàn)錯誤計算，零售業(yè)務部門將得到基于人工智能所作出的錯誤分析結果，對客戶的預測分析和風險管理將難以做出準確的經(jīng)營決策，直接影響后續(xù)經(jīng)營活動，帶來相應的損失。

　　2. 人工智能模型管控便捷性和失控危險性

　　人工智能模型具有自我學習并優(yōu)化的能力特點，能夠通過訓練和學習不斷提升業(yè)務處理能力。但是這也存在方法失控的可能性，其自身智能錯誤將造成客戶信息損失和大零售業(yè)務不穩(wěn)定。因此，對其的管控便成為不可忽視的要點之一。

　　3. 人工智能模型數(shù)據(jù)處理快速性和保密安全性

　　由于人工智能的運用與互聯(lián)網(wǎng)信息技術的發(fā)展有千絲萬縷的聯(lián)系，人工智能所需要計算的數(shù)據(jù)需要通過網(wǎng)絡加以傳輸，但人工智能模型本身以及互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境都存在各種潛在安全漏洞。若遭到黑客攻擊，客戶個人隱私信息和行內(nèi)大零售經(jīng)營信息一旦泄露，必然導致一系列安全問題的產(chǎn)生，給銀行和客戶帶來不可預料的損失。

　　4. 人工智能模型金融監(jiān)管的難易性和對在崗人員的沖擊性

　　人工智能模型和大零售業(yè)務的相互結合，當前的業(yè)務零售模式會發(fā)生相應改變，這對業(yè)務的監(jiān)管提出了新要求。而目前，監(jiān)管中關于人工智能的規(guī)則和防范措施都不夠完善。同時，人工智能模型的多種工作行為都很難去追究責任主題，所以如果人工智能出錯了，處理成本相比工作人員要高。同時，人工智能的加入會造成銀行的崗位結構發(fā)生變化，會有多項在崗人員面臨失業(yè)的危險，這就對銀行在進行技術應用時調(diào)整人事結構提出了相應要求。