• 产品与服务矩阵
  • 资源中心
  • 关于我们

商业银行积极布局人工智能,推动智能化建设,促进客户服务体验提升

研究观点 王紫玉 2023-08-10 2905
在人工智能的浪潮下,商业银行持续在智能化创新方面积极探索,借助计算机视觉、知识图谱、机器学习能力等人工智能技术,优化升级智能客服,智能外呼,智能营销,智能风控,智能运营等应用场景,帮助商业银行降本增效的同时创造更多的商业机会,提升核心竞争力。


随着科技的不断探索创新,人工智能技术已成为当今社会重要的发展趋势,主要包括机器学习、自然语言处理、人脸识别技术、语音识别、大数据处理等方面,在金融等多个领域得到了广泛应用。人工智能不仅可以帮助企业提升工作效率、提高精度和准确性、降低出错率,还可以根据用户偏好提供个性化的服务。

目前人工智能技术快速发展,商业银行纷纷从战略高度和战术深度不断加大人工智能技术的场景应用,数据显示,90%的银行已经开始探索人工智能的应用并加大人工智能投入。商业银行正在加速从数字化转向智能化,在场景中以机器学习、知识图谱、自然语言识别、计算机视觉、计算机听觉等技术应用较多。机器学习作为人工智能的核心,作为商业银行各类智能应用得以实现的关键技术发挥极其重要的作用;知识图谱可以更好地对复杂信息进行处理和理解;自然语言处理可将词语或句子进行分析,对于客服、搜索等方面效率提升提供了有力支撑;计算机视觉技术通过对视频数据进行结构化分析处理,在身份验证和移动支付等环节广泛应用;计算机听觉技术通过运用音频信号处理和机器学习对数字声音与音乐的内容进行理解和分析,在语音搜索和在线客服咨询等方面广泛应用。目前,商业银行纷纷利用人工智能技术探索创新场景应用,如智能客服,智能外呼,智能营销,智能风控,智能运营等。

图1-1 人工智能在银行业的场景应用

商业银行在人工智能方面的应用概况

工商银行作为国内领先的大型商业银行之一,将人工智能的研发深入推进在业务营销、客户服务、风险控制等各领域的应用,构建人工智能平台,打造“看、听、想、说、做”全感知智能服务,以实现全领域、全场景、规模化智慧赋能。近期工行推出人工智能金融行业通用模型,并应用于客服、运营、风控等业务领域中。其中,在客服领域,该模型支撑智能客服接听客户来电,助力提升对客户来电的识别准确率,能够更加精准有效地响应客户需求;在运营领域,模型的应用帮助智能提取期限、利率等信贷审批核心要素,提升信贷审批效率。年报数据显示,截至2022年末,工商银行金融科技人员为3.6万人,占全行员工的8.3%。

作为股份制银行的代表,招商银行持续强化金融科技核心竞争力,加大金融科技投入,打造小招机器人,通过人工智能技术和大数据分析,为客户提供便捷的金融服务。小招机器人通过深度学习技术和大数据分析,可以根据客户的行为、偏好、需求等数据进行精准化的个性化金融服务;通过自然语言处理和语音识别技术与客户进行互动,为客户提供更加便捷准确的服务。

平安银行积极探索人工智能在业务中的应用,基于自然语言处理、语音识别等技术,打造平安银行机器人系统,为客户提供便捷高效的金融服务体验,目前在客户服务、风控等多个领域应用。其中,在客户服务方面,能够自动处理客户常见问题,通过对话技术进行精准解答,节省客户等待时间;在风控方面,可通过分类识别客户咨询的问题,自动分析风险项,并给出相应的预警提示,有效降低金融风险。

相较于大型银行,中小上市银行在规模和综合实力上存在一定差距,但其也具有自身的特点和优势。近两年,中小上市银行对金融科技的重视程度逐渐提高,尤其在人工智能技术应用方面,不断探索创新。年报数据显示,2022年北京银行在中小上市银行金融科技投入排名靠前,科技投入占营业收入的3.7%,金融科技人员占全行员工的4.74%;其次,上海银行积极拥抱科技发展,强化金融科技创新,持续加快数字化转型,2022年金融科技投入占营业收入的4.18%,金融科技人员占全行员工的10.14%。

中小上市商业银行典型案例

以排名靠前的北京银行为例,据年报披露,北京银行加快数字化转型,积极融入数字经济发展,打造灵活扩展、安全稳定、生态共赢的金融操作系统。同时,北京银行全面推进人工智能技术在金融领域深化应用,利用计算机听觉、计算机视觉、自然语言识别、知识图谱等人工智能能力,推进APP建设、智能服务、智能运营、智能风控等方面应用。具体表现为以下四个方面:

· 以手机银行为核心的线上渠道建设

2023年,北京银行推出手机银行“京彩生活”APP7.0版本,持续深化人工智能技术,加速手机银行智能化进程,通过人工智能技术应用对用户旅程进行重塑,优化功能和体验。例如,生物识别技术已广泛应用于APP的日常服务中,用户可以通过面容、声纹、指纹等多样化的方式,便捷登录APP及办理转账、理财、贷款等各项业务;并伴随着生物识别技术从“单一”向“多模态”的升级,APP能够更加精准地识别用户身份。同时,文字识别技术(OCR)也已广泛应用于APP在线开户、实名认证及绑卡等诸多业务场景中,实现了证件材料内容的高效识别与比对。

随着APP功能丰富度的日益提升,除APP首屏突出展示的重点功能外,用户也会通过“搜索”去发现更多功能,一步直达所需操作。北京银行基于自然语言处理技术、知识图谱技术、文字识别技术等人工智能能力,通过对搜索内容进行分词、同近义词挖掘、内容关联性分析,实现模糊搜索、搜索联想、多词搜索,在扩大搜索范围的同时,提升搜索结果排序精准度和搜索内容的连贯性,使需求匹配更精准、更快速,积极构建“懂你所搜、超你所想”的智能搜索服务。

在数字浪潮下,手机银行作为北京银行布局零售业务的重要依托,借助人工智能的支撑,满足用户多元化、差异性的需求,提升用户体验。

 · 远程银行服务能力

北京银行远程银行中心通过引入自动语音识别技术、自然语言处理技术、语音合成技术等人工智能能力,广泛应用于各业务场景中。例如,北京银行通过智能化技术的加持,打造集“智能文字客服、智能导航客服、智能外呼客服”等服务于一体的“京行数字员工”,提升客户服务体验的同时,又能大幅节省服务人力、有效扩大服务半径、进一步提升客户服务效率。

与此同时,北京银行远程银行中心积极打造智能化平台矩阵,包括全媒体空中客户经理工作平台、AI坐席辅助洞察平台、“智库”知识中台在内的三大智能化平台,形成全新的数智化工作模式。其中,全媒体空中客户经理工作台通过使用人工智能化能力,在提供服务的同时,综合运用客户画像、客户轨迹、会话记录等数据,帮助远程服务人员实时洞察客户需求,在为用户解答问题的同时,推荐专属服务;AI坐席辅助洞察平台则基于实时语音识别、自然语言处理、大数据挖掘等智能化技术,提供实时语音转写、流程导航、客户画像提取、知识点提示、实时合规质检等核心功能,为远程服务人员提供实时“辅导”的同时,还能实时监测服务过程并及时示警,从而提升业务解答准确率、服务效率及服务质量;“智库”知识中台,依托知识图谱、自然语言处理、搜索与推荐等核心技术,将业务规定、监管要求、用户指引等内容形成信息化、系统化、标准化的知识库,既能自动化地从数据中提取知识,又能在人机互动的业务场景中主动推荐知识,进而提升专业知识搜索效率与服务响应能力。

此外,北京银行近期还推出了“小京顾问”远程财富顾问服务,基于大数据与人工智能技术形成360度客户画像,让服务顾问全面洞察客户需求,预测客户偏好,为客户提供专属财富管理服务。

· 智能化的运营能力

北京银行推出的“智策”零售数字化运营体系,“智策”体系的构建是北京银行“以数连接、由数驱动、用数重塑”的数字化理念的集中体现。依托数据基座,基于大数据、知识图谱、机器学习模型等人工智能技术,挖掘客户画像、预测客户行为偏好,从而实现运营全流程线上化、自动化、智能化。在“智策”体系下,运营人员可精准服务客户,通过打通短信、APP、微信、外呼等渠道,实现高效触达客户,为客户精准推荐匹配的产品/服务/活动等个性化内容。

目前“智策”已累计上线策略1200余条,触达客户超1.7亿人次,已广泛应用于APP增长、贷款推广、养老金开户、资金挽留、信用卡拓新等众多零售业务场景,在客户运营、产品运营、提升资金留存方面取得了显著成效。

北京银行持续打造“比客户更懂客户”的能力,“智策”体系更加精准地洞察客户需求,为客户提供更加适配的产品及服务,更智能的陪伴式服务。

· 智能化的风控能力

北京银行“京彩生活”APP以守护客户资金安全为使命,依托“护盾”智能交易反欺诈平台,建立由策略运营平台、智能案件核查平台、实时风险外呼平台、合规图谱查询平台、黑产舆情监测平台、系统健康监测平台等多平台联合作业的系统集群,同时配备专家运营团队,实现对APP交易的实时风险闭环监测处置,全方位保障APP的安全运营。年报数据显示,截至2022年末,“护盾”智能交易反欺诈平台共拦截风险交易超 25 万笔,深度受诈客户成功拦截率超 90%,全年保持线上渠道资金零盗刷。

易观分析认为,在人工智能的浪潮下,商业银行可持续在智能化创新方面积极探索,通过计算机视觉、知识图谱、机器学习能力等人工智能技术的广泛应用,可以更加高效地处理问题,降本增效的同时创造更多的商业机会,提升核心竞争力