人工智能( AI)作为一种「数字新基建」,正在与实体经济加速融合,推动社会及各个产业的数字化转型、智能升级和融合创新。金融业是人工智能最具潜力的应用领域之一。在政策引导、技术驱动、行业实践的共同作用下,人工智能等技术在金融行业的应用取得了显著成效。近年来,人工智能与金融深度融合,不断衍生出新业态、新场景,在小微金融领域、绿色金融领域、风险监测等方面发挥了重要价值,在提升金融服务效率和质量的同时,也为金融服务夯实了「安全底座」。
在金融 AI的加速布局下,催生出了智能营销、智能识别、智能理财、智能风控、智能客服等多种提升金融价值的场景。
场景一:智能营销
智能营销是利用机器学习、深度学习相关算法构建模型,通过汇集客户在消费、社交、交易等方面的大数据,深度分析客户的真实需求和偏好,并进一步形成更具针对性、个性化的营销解决方案。应用语音识别技术 (ASR)和语音合成技术(TTS)实现的机器人智能外呼,也极大减少了人工营销坐席的成本,从而实现全周期的互动服务、深度挖掘客户价值。
零售营销数字化是金融机构数字化转型的重要环节。国内某大型商业银行针对手机银行客户,基于海量用户行为、交易数据形成用户画像,对营销全流程进行智能化改造,实施精准营销、协同营销,显著提升了手机银行活跃度,有效促进了业务增长。
场景二:智能识别
金融业作为信息密集型行业,需要处理大量的图片、结构化和非结构化文字,面临着较高的识别需求。智能识别是利用计算机视觉等技术,实现对图片、文字、人脸等的多模态快速识别和信息提取,可以很好地对复杂单据、用户真实性等实现快速、准确的处理,极大地提升业务效率。
以交通银行融合了计算机视觉、机器学习、人工智能等新技术的 「统一图像识别平台」为例,腾讯优图通过引入多模态技术提高信息抽取的泛化性能,助力解决非标准文档的OCR信息结构化提取,提高图像、单据识别率,推动业务效率及用户体验提升。同时,该平台在信息录入等方面时长降低98.4%,且准确率高,能够大量节约人力成本。
场景三:智能理财
智能理财是以大数据、机器学习等技术为基础,结合投资者特定的需求及风险承受程度,为投资者提供理性的投资组合建议。智能理财一方面可以极大地释放人力成本,另一方面也可以降低投资门槛,为各类人群提供专业的理财服务。
国内某大型商业银行基于客户需求,开发出了智能理财平台,主要从几个方面为客户提供优质的理财服务。一是提供极具人性化的客户服务体验,对一些较为简单的、相对固定的投资问题, AI进行即时反馈。二是该智能理财平台将AI服务贯穿售前、售中、售后,实现售前—售中—售后的一体化服务体系。三是引入多种财务模型和相关假设进行个性化产品配置,包括资本资产定价模型(CAPM)、投资组合理论、机器学习等,对客户行为数据进行分析,并提供针对性的建议。
人工智能
场景四:智能风控
智能风控是数字化风控的高级阶段,是在知识图谱、机器人流程自动化( RPA)等人工智能技术加持下,实现更精准、更高效率的风控。在具体场景中,行方客户交易进行时,银行可通过实时交易反欺诈模型,对可能的欺诈交易进行拦截。具体来看,一笔交易从客户端发起,在通过交易分发网关进行分发以后,会经历行方的总账系统并将信息写入数据库,而反欺诈系统则会在行方核心系统批准金额转出前,对该笔交易进行欺诈风险评估,从而保证交易安全。
国内某大型商业银行突破了传统的反欺诈模式和技术手段,上线了全新的智能反欺诈平台,通过利用机器学习、知识图谱等 AI技术,不断提升银行的线上业务反欺诈能力。该银行通过积极布局智能风控平台,已经实现了对客户行为、交易关联关系等进行分析评估,构建了行业内较为领先的反欺诈风险模型,显著提升了风险评估的准确率,进一步筑牢反欺诈红线。
场景五:智能客服
智能客服是在大规模知识处理基础上,借助自然语言处理、语音识别、图像视频识别等技术,实现智能的人机交互。在银行持续精细化运营的背景下,以新型技术为基础的智能客服,可以替代部分人工客服,缓解金融机构的人工客服成本压力。受新冠疫情的影响,线上非接触式金融服务兴起,智能客服迎来了历史新机遇。
为了解决传统客服成本高、效率低、服务时长短等痛点,国内某大型商业银行在智能客服方面不断加大布局,积极构建自然语言处理( NLP)、客服机器人等服务体系,将人机交互技术与客服领域紧密结合,不断完善该银行的后台服务体系,搭建自身智能客服体系,探索出多个智能客服场景。该银行在智能语音导航、智能问答、客服助手等方面进行实践,使得客服业务量、业务效率、服务体验均得到了显著提升。
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