\o"199319:學年論文金融專業\“人工智能對商業銀行的影響與對策研究\”"\t"46:81/Crm/Task/_blank"人工智能對商業銀行的影響與對策研究目錄TOC\o"1-3"\h\u31901第一章人工智能在商業銀行中的角色 519853（一）人工智能引發傳統服務走向變革 5961（二）人工智能促使商業銀行轉型為智能銀行 6128151、智能化柜臺 642482、AI(人工智能)客服 6256163、智能投顧客服 623071（三）人工智能技術是提升商業銀行自身能力的有效手段 6116501、人工智能通過無人化的客戶交互方式降低銀行經營成本 6158292、人工智能通過智能化信息識別提升銀行風險管理能力 611222第二章人工智能在商業銀行服務創新中的作用 72454（一）服務客戶體驗角度分析 711003（二）商業銀行運營角度分析 716654第三章我國商業銀行人工智能應用現狀問題 920865（一）缺乏對數據價值的深度認識 99173（二）部署耗時長且投入成本較高 928351（三）防范風險的有效措施單調匱乏 98577（四）業內高端復合型的人才短缺 10805第四章推動我國商業銀行與人工智能相結合的發展策略 114911（一）完善頂層設計的戰略規劃 117202（二）整合內外數據來源渠道 113654（三）構建規范的數據生態圈. 1210316（四）培養人工智能高端人才 12659參考文獻 13第一章人工智能在商業銀行中的角色（一）人工智能引發傳統服務走向變革人工智能技術不斷地發展，加上互聯網技術的影響，促使人們的金融消費方式發生變化，同時也促使銀行轉型和升級，致力于打造智能銀行，推出創新型服務，利用智能化設備升級傳統的業務流程和服務模式，進一步帶來服務效率和客戶體驗的提升。銀行的本質是服務，人工智能只能是服務的手段，無論人工智能多么的高效與快捷，決不能，也永遠代替不了服務的全部。經濟越是繁榮，科技越是發達，生活、工作節奏越來越快，但人們對人與人之間面對面的坦誠溝通,享受面對面的溫馨服務的需求也必然越來越強。機器人程序式的笑容只能滿足人們一時的新鮮與好奇，帶有體溫的微笑才是人世間的永恒。銀行業如何在大力發展人工智能的同時，合適地保留、創新、發展傳統人工服務將成為銀行的差異化服務手段和核心競爭力之一。人工智能服務于服務，也來源于服務。人工智能最大的邊際效應在于能夠進行個性化大數據的采集與運用。怎樣使銀行業的服務更具針對性和有效性，有賴于對個體客戶大數據采集的完整性，因此，科學布局銀行服務網絡與觸角至關重要，人工智能效能的發揮有賴于大數據基礎的真實、有效與完整。就曾有精明的商家在沃爾瑪超市發現，啤酒和嬰幼兒尿不濕放在一起，有助于增加啤酒的銷量，并就此改變貨品的擺放，增加了產品的銷售。這就是大數據帶來的銷售競爭力。人工智能技術的迅速進步，讓人類部分思維在機器上得到實現，讓機器可以模擬人類部分行為來提供個性化服務，促使服務模式從被動轉為主動，這給銀行業的變革重大的影響，促使銀行重視人工智能的作用，思考如何利用人工智能技術在今后的服務中提升客戶的體驗等。（二）人工智能促使商業銀行轉型為智能銀行服務的創新迫使銀行推進網點智能化，網點智慧化、服務智能化將成為一種不可逆的趨勢。智能營業廳通過網點合理布局，配備智能機具設備改善交易體驗，使用平板電腦和電視顯示屏進行產品宣傳，通過便捷高效的自助設備，讓客戶感受到一種充滿新興科技的服務體驗。銀行人工智能應用創新點:1、智能化柜臺在智能化柜臺領域，智能柜臺通過設備和系統的升級，引入人工智能技術，顛覆了傳統的業務辦理流程，擺脫了對傳統柜臺的依賴，實現以前臺引導、客戶自主辦理、后臺專業審核的新型業務處理模式。2、AI(人工智能)客服在AI客服領域，人工智能客服可以通過獲得用戶的健康、支付、偏好、社交媒體等數據，提供度身定制的產品及服務、為用戶推薦短期現金的最優管理方式并解決金融問題，同時幫助銀行創建一個廣泛的客戶需求數據庫。3、智能投顧客服在這個服務領域中，銀行可利用智能投顧面向高凈值人群，采用最少量人工干預的方式幫助投資者進行資產配置及管理。智能投顧核心意義在于根據客戶的投資需求和資產信息，通過系統自動分析選擇與之.匹配的最優投資組合方案。人工智能技術是提升商業銀行自身能力的有效手段1、人工智能通過無人化的客戶交互方式降低銀行經營成本差異化的人工智能服務必然是未來銀行業差異化服務競爭的主戰場。目前，人工智能大多集中在銀行服務的前端，集中滿足于最基本的迎賓、咨詢、資料數據完整的審貸等。怎樣從同質化服務中突圍，是未來銀行企業競爭的制勝關鍵。毋庸諱言,傳統的大銀行在人工智能的運用與推廣方面占有資金、網點以及數據廣度和數據深度等多方面的優勢，而地區性城市商業銀行不一-定要在同質化的人工智能方面亦步亦趨，是否可以從差異化的金融服務入手，開發、創新差異化的人工智能服務，實現局部的“彎道超車”。2、人工智能通過智能化信息識別提升銀行風險管理能力風險管理能力是衡量銀行競爭力的標準，商業銀行--直面臨的挑戰是如何在風險和業務量尋找一個平衡發展點，人工智能技術的應用實現對數據的收集、分析并進行及時處理。通過分析客戶的行為數據，并添加到數據庫中，形成風險判定的決策依據，通過大數據技術的信息采集以及對用建立多維度的數據模型，對用戶的信用進行評分，形成客戶的征信體系，運用知識圖譜監測數據，觀測數據的變化，從而規避風險。在交易過程中降低識別錯誤率可以通過人工智能的核心技術如語音識別、人像識別、虹膜識別、指紋識別來實現，同時也可以防止信用卡盜刷、惡意套現、等欺詐行為013-135。通過深度學習技術從大量的交易數據中學習規則，從而預測交易變化的趨勢，為客戶提供安全保障，人工智能技術在商業銀行風險領域的合理應用，可以有效提升風險防范能力。人工智能在商業銀行服務創新中的作用（一）服務客戶體驗角度分析銀行服務中結合人工智能技術的應用可以使用戶體驗提升，讓服務更具.創新性、充滿人情味，主要通過從傳統物理網點的改造，建設智能型網點出發，通過網點的智能設備提升服務質量和水平。商業銀行的業務流程繁瑣主要是因為組織機構的弊端引起業務流程的割裂，影響了在商業銀行服務中的資源的有效配置。傳統的銀行服務中，網點柜臺作為銀行與客戶交流的窗口，繁重的業務壓力讓工作人員應對不暇，無法進一步挖掘客戶的需求，進而無法提供個性化和精準的服務建議。人工智能技術能夠重新解構金融服務生態，簡化業務流程，改變現有人與信息系統的交互方式，更加主動地判斷單個客戶的需求，并根據客戶的信用能力為其選擇適合的金融產品和服務。因此，銀行可通過人工智能技術精準應對客戶需求，批量為特定客戶提供個性化、定制化的金融服務，從而有效提升客戶對銀行服務的體驗。典型的應用場景有基于機器學習與神經網絡技術的智能投顧、保險定價等。人工智能技術打破傳統的服務模式,通過人機交互技術，搜集客戶需求，并同步進行后臺分析，根據客戶的綜合評價制定出符合客戶需求的個性化服務方案，使服務方案更具個性化、更具精準，促使客戶服務體驗的提升，目前應用廣泛的是是采用機器學習與神經網絡技術的智能投顧。智能投顧的定義是通過分析客戶的投資需求，以現代投資算法和資產組合為基礎，參照客戶的風險要求和收益目標，進行投資組合方案制定，提供適合客戶的最準確的、智能化個人投資服務與建議。核心是通過機器學習分析客戶需求，及投資信息，形成理財投資決策數據庫，并匹配客戶的投資目標、投資偏好進行服務的建議。該技術在國外早已成功應用，例如瑞士銀行通過人工智能技術分析客戶表情進行投資建議，而在國內招商銀行是最早推出了這項服務，并且取名為摩羯智投。它的優勢在于個性化和高效性，短時間內完成從客戶需求分析到投資決策的反饋。（二）商業銀行運營角度分析智能銀行有效提高了網點服務的效率。通過自助設備的業務辦理，服務效率幾倍的提升，減少了漫長等待的時間，服務體驗自然有所提僧。打破銀行業的“二八”定律后，銀行轉型發展的重點逐步轉變到發展零售業務.上。通過增加業務隊伍無法有效支撐零售業務的發展，從銀行經營成本的角度，過度擴大業務團隊，會導致銀行財務壓力劇增，如何在發展零售業務的同時，控制好人力成本成為一個難題。人工智能技術的出現就很好地緩解了人力成本壓力。它可以通過語音識別、自然語言識別和圖像識別技術提供智能機器服務，可以減少客服人員和柜臺人員，還可以通過智能巡查代替人工監控，使商業銀行的零售業務由勞動密集型轉變為資本密集型，甚至是智力密集型。這有效提升運營效率，減.少服務成本，常見的應用如有基于語音識別和人臉識別技術的打造的智能客服、智能服務機器人。在國外已經使用人工智能客服的銀行有:蘇格蘭皇家銀行、瑞典的北歐.斯安銀行、桑坦德銀行，在國內，中國工商銀行也智能機器人在廳堂為客戶解答業務問題，緩解業務壓力，招商銀行開發的微信客服機器人都是人工智能技術應用的例子，通過代替傳統客服人員進行解答，大幅度地降低了商業銀行的運營成本和提升了服務的效率,有效解決人工成本控制的難題，因此,人工智能在未來銀行的發展前景可期。第三章我國商業銀行人工智能應用現狀問題（一）缺乏對數據價值的深度認識我國的人工智能技術雖然已經走在世界前列，但是商業銀行對于人工智能技術僅僅停留在“應用”上，遠遠達不到挖掘探索的能力。究其原因，在于銀行業未能充分地認識到數據的重要性，為什么數據如此重要?因為我們將進入另一個時代，這個時代里不僅可以入侵電腦，手機，銀行賬戶，郵箱，還可以慢慢演變為入侵各種生物，也包括人類。有生命科學研究認為，假設生物體都是算法，那么數據就構成了人，人的一生就是處理數據的過程，據研究顯示，人類在過去幾年中制造的數據占人類整個歷史的百分之九十五，大數據時代降臨了，大數據正在改變人類的思維模式和生活方式，人類會漸漸拋去經驗與感覺，慢慢依賴大數據的分析，從而做出決策，比如，我們會在購物時選擇銷量最好的產品，會去評價最好的景點旅游，這體現出人類更傾向于相信大多數人的選擇，而大數據無疑很好地解決了這點。人們不在局限于身邊人的看法，通過大數據的積累，人們可以知道遠在大洋彼岸的人的看法，知道全國乃至全世界的人對一個事物的看法，大數據就是建立在歷史上的對未來的一種發掘，人類的生活已經越來越離不開以大數據為基礎的人工智能技術了，但是大數據就像海水，需要過濾和篩選才能使用。而人工智能在銀行領域的應用，關鍵就是如何分析和利用數據。目前，我國銀行的數據雖然多，但數據并未全面聯網，數據既分散又不規范，缺乏對數據的管理，有一些先進銀行雖然已經認識到數據的價值，但是由于自身沒有先進的算法模型，不能充分挖掘數據的價值。這導致基于大數據的人工智能在銀行業應用發展緩慢。（二）部署耗時長且投入成本較高人工智能算法模型的建立需要大量數據的支持，對于銀行業來說，需要客戶的身份信息，社交信息，承受風險信息，行為信息等。雖然在“互聯網+銀行”下，互聯網公司和商業銀行的信息得到互通，但是仍然需要更多的數據以支持人工智能的發展運用。目前我國商業銀行與人工智能的結合才剛剛起步，加之我國政府對外開放的數據極其有限，導致只有少量的樣本可供學習，這使得可能會發生過度擬合的情況，因而很難把握對數據分析的準度和精度。雖然云計算和大數據大幅降低了商業銀行的計算成本，但隨著不斷發展，人工智能需要更快的運算速度，但是可以滿足運算速度要求的設備以及采集數據所需要的各種電子傳感器的價格成本非常高。因此后期大數據的收集，處理和管理消耗的時間非常長，應用的成本非常高。（三）防范風險的有效措施單調匱乏在人工智能的風險方面，銀行業所面臨的風險主要體現在操作風險、信用風險、市場風險。智能化，自動化的過程會給銀行和客戶帶來諸多便利，智能機器的使用會大大提高服務效率，但我們把許多決策權力交給機器的同時，缺.乏有效的監管方式，因此會聚集長尾部分的操作風險。比如在通過生物識別幫助客戶簡化流程的時候可能發生死機的狀況，又或者是人工智能的語音交互系統出現了不該出現的言論，又或是識別過程中出現等級歧視等諸多問題。當人工智能對客戶進行個性化的服務時，豐富多變的復雜環境會帶來應用的風險,雖然可以采取新的技術有效控制一-些風險問題，但同時新的風險也會隨之而來，比如解決問題需要用到的模型，該模型的質量是否過關?對模型的管理能力是否過關?這些都是可能預測的風險。當然還有一些不能預測的風險，比如人為地把不好的思想加到智能機器上，智能機器學習后，就會造成沒有意識的損害。這時，很難找到責任方。因此很難判斷到底是人為強加給智能機器還是智能機器通過自己的分析給出的做法，這些風險都使得人工智能與商業銀行的結合更為困難。（四）業內高端復合型的人才短缺各行各業都把人才放在重要的戰略位置，銀行業也不例外，高端的人工智能技術，人員既可以促進人工智能技術的深入研發，又可以幫助人工智能快速應用到更多的場景中。因為是人工智能技術與銀行業的結合，所以銀行業需要的是既懂科技又懂金融的綜合性人才。長久以來，我國銀行業的工作人員都是從金融學等經濟管理類學科出身，組織的招聘考試也多是經濟學的內容，這些工作人員的工作內容和積累的經驗都是以銀行各項業務為主，大多沒有科技研發與應用的經驗，即使有經驗，也是從事計算機軟件開發的工作人員，他們對人工智能技術所需的挖掘數據與分析數據以及建立算法模型方面有著很大差距，中小銀行對復合型人才的缺乏更為突出，因為中小銀行多位于二三線城市甚至更偏遠地區，而高端復合型人才大多聚集在一-線城市，因此吸引與留住人才成.為-一個巨大的難題。此外，建立人工智能專業的大學雖然比之前多了不少，但.是真正有實力的尤其是在算法領域取得成就的少之又少，高端復合人才的缺失使銀行業難以對大量數據進行有效地分析，這是我國銀行業應用與發展人工智能的一塊巨大障礙。第四章推動我國商業銀行與人工智能相結合的發展策略（一）完善頂層設計的戰略規劃注重項層設計，總的來說，是提前判斷未來發展趨勢的前瞻性思考，明確轉型方向，才能對銀行業做出體系化、系統性的戰略規劃。不光商業銀行內部要構建以人工智能為核心，融入科技創新的產品建設、項目服務的內在建設，還要求外圍政府予以宏觀上的配合。比如，做好相關的制度構建，約束規范AI技術，對其實施在法律上的監測、法規方面的評估。明確監測人工智能的官方機構，在人工智能發展的過程中實行動態把關，實時了解風險額度，提前把控，弱化風險帶來的不良影響。同時，作為人工智能的應用主體，商業銀行應該采取先用先試的態度，在研發出相應的人工智能技術后需要在短時間內應用到實體服務中去時，必須“試行”，即便試行過程較順利，也要對可能存在的主要風險給予備用方案，從而在推測可能出現問題過程中，逐步完普該技術，直至其適合推廣應用。商業銀行應以人工智能為核心，遵循有效供給的整體部署原則，帶動銀行業的效益增長為動力，推出人工智能繁衍下的新興產業模式、組織架構和產品業態，使其成為具備-定經濟基礎和實體條件的商業銀行戰略規劃體系的科學的有效的發展方案。該方案突破了傳統銀行業的互聯網金融難以迅速適應市場競爭的發展要求，而是以客戶至.上為準則，以企業級的視角去自主研發滿足市場需求的人工智能與銀行相結合的產物，以全銀行業的角度，設計構建大數據為依托的資源整合，在主體、時間、空間、項目、種類、領域等方面設定多元化，全方位地體現出人工智能引領新業態、新模式創新發展的金融特色，打破了“系統”“部門”“分行”這些實體業的體制框架，最大程度上調動所有資源來服務于人工智能的“前期準備工作”，完善頂層設計，加快人工智能下商業銀行轉型戰略的實施。（二）整合內外數據來源渠道對于商業銀行來說，人工智能“共享化”可以帶來更大的效益，“共享化”顧名思義就是兩個或多個主體共同分享人工智能及其衍生品所帶來的成果。篩選出以人工智能發展為企業戰略目標的，具備深厚基礎的，在規模、管理、實力、素質等軟硬件方面評分較高的龍頭企業作為推進平臺建設的主體，對于這些有實力的企業應在保證公共安全和注重個人隱私不被泄露的前提下，選取可公開的、基礎性的數據與商業銀行共享信息資源，打造共享的數據池，使雙方可以在數據池中，利用算法模型迅速找到規律，做出前瞻性預測和更優化的解決方案，實現良性的大數據發展路徑，探索出雙方效益方面的潛在增長因子。人工智能可以高效地搭建起傳統企業、中小企業將技術成果轉化為產能效益的平臺，跨主體、跨地區、跨國家的數據生態圈的完善和充實，能夠不斷實現高質量地整合數據，創新人工智能技術與產業融合式發展的服務體系。商業銀行儲存著大量的信息數據，這些涵蓋各行業各領域的數量龐大的數據雖然消耗了銀行大量的存儲空間，但是卻沒有或者說很難轉換成可以用來支撐大數據研究的數據來源(如身份證掃描件，復印件等)。盡管目前商業銀行出現多種智能化產品，但是有些數據還是在浪費資源的重復著，沒有得到高效處理和有效解決。銀行與銀行之間可以構建整合內部數據聯動的平臺，銀行與企業，企業與企業都可以實現內外部數據的互補，采集與銀行業務緊密聯系的電商平臺、社交網絡的數據進行整理、分析、全方位整合后，提供給人工智能有價值的大數據，使人工智能能夠在對客戶數據精準分析的算法基礎上提出前瞻性的建議和解決措施，加快創新，完善有高度、有標桿、有技術、有價值為基準的金融數據的整合建設，發揮數據平臺的作用，為拓寬使用場景提供先決條件。（三）構建規范的數據生態圈.銀行作為存儲大量客戶信息，擁有巨大日交易量數據的金融機構，對于數據的留存及處理所需的機器或平臺是要時刻保持著更新換代的思維的。商業銀行由最初的在線數據處理發展成為如今的大數據平臺作為管理數據的依托。商業銀行整合受理業務的渠道、辦理業務的流程以及匯聚信息的后臺，構建出標準化的信息模型及衡量數據的分析標準。在整合中，商業銀行能夠兼容銀行業與相關外部行業的信息資源，但是倡導大數據思維的同時，要完善對于全社會整體的數據的編碼應用，科學地，體系化地剖析出在居民生活、企業生產、衛生醫療等多個互通領域的被隱藏住、還未被發掘的數據資源的應用價值，保證數據朝著安全性，合法化的方向穩定發展，保證國家數據的安全以及公民的合法權益前提下，為實現全球資源數字化的平臺，時刻提出前瞻性的思考，在這--過程中，人工智能就起到了至關重要的作用，人工智能指導下的商業銀行才會愈發體現出大數據的真正價值。（四）培養人工智能高端人才人工智能下商業銀行看似需要的不再是勞動力，但其實是對低端普通勞動力的淘汰，對于能夠從事人工智能相關技術理論研究的高素質人才，具備綜合多學科交叉能力的、投身研發核心技術的，比如后臺開發、數據分析這一類高端工作的從業人員，他們對于商業銀行來說是求賢若渴的。正是因為人工智能的發展，讓這些技能人才變得緊俏起來，供不應需很大一部分，上是因為復合式人才不是單單通過傳統教育模式培養出來的，而是銀行業自身高精尖人才的儲備。從自身角度看，商業銀行可以對人工智能人才制定長期的統籌規劃，既可以及時培養內部有潛力發展的員工，又可以通過招聘的方式，拓寬接受專業、經驗的限度，建立起儲備人才干部的機制。從與外界合作角度看，商業銀行可以聯合高等院校內部選拔，給予未來有很大幾率從事人工智能研究方面工作的人員以股份或期權激勵:在高等學府設立人工智能為核心的與金融科技相關的研究試點或培訓中心，深化對碩士以上的學子的培訓難度，拓寬與機械自動化、電信、城市構建、醫療保健、經濟金融等多元化領域交互關系，增進合作，融合交流，打造綜合性復合型人才的培養環境。商業銀行應該看重長遠發展利益、機會成本，以高出基本標準的衡量條件來制定激勵機制促進高科技人才對商業.銀行的忠誠度，在今后人工智能理論邁向實戰的演練與實操中，動態關注銀行的每-一個監測發展指標，最大化商業銀行的利益，極力避免商業銀行可能面臨的威脅風險，真正做到推動商業銀行智能化、穩定化、高效化、長遠化地發展。參考文獻[1]AliMorovatiSharifabadi.ClusteringBank'sCustomersUsingArtificialNeuralNetworks[J].)1(2014,61,}4山[2]MeryemDuygunFethi,FotiosPasiouras.Assessingbankefficiencyandperformancewithoperationalresearchandartificialintelligencetechniques:Asurvey[J].EuropeanJournalofOperationalResearch,2009,204(2).[3]ElsaShokrollahpour,FarhadHosseinzadehLofi,MostafaZandieh.A