人工智能（ AI）作為一種「數碼新基建」，正在與實體經濟加速融合，推動社會及各個產業的數碼化轉型、智能升級和融合創新。金融業是人工智能最具潛力的套用領域之一。在政策引導、技術驅動、行業實踐的共同作用下，人工智能等技術在金融行業的套用取得了顯著成效。近年來，人工智能與金融深度融合，不斷衍生出新業態、新場景，在小微金融領域、綠色金融領域、風險監測等方面發揮了重要價值，在提升金融服務效率和質素的同時，也為金融服務夯實了「安全底座」。
在金融 AI的加速布局下，催生出了智能行銷、智能辨識、智能理財、智能風控、智能客服等多種提升金融價值的場景。
場景一：智能行銷
智能行銷是利用機器學習、深度學習相關演算法構建模型，透過匯集客戶在消費、社交、交易等方面的大數據，深度分析客戶的真實需求和偏好，並進一步形成更具針對性、個人化的行銷解決方案。套用語音辨識技術 (ASR)和語音合成技術(TTS)實作的機器人智能外呼，也極大減少了人工行銷坐席的成本，從而實作全周期的互動服務、深度挖掘客戶價值。
零售行銷數碼化是金融機構數碼化轉型的重要環節。國內某大型商業銀行針對手機銀行客戶，基於海量使用者行為、交易數據形成使用者畫像，對行銷全流程進行智能化改造，實施精準行銷、協同行銷，顯著提升了手機銀行活躍度，有效促進了業務增長。
場景二：智能辨識
金融業作為資訊密集型行業，需要處理大量的圖片、結構化和非結構化文字，面臨著較高的辨識需求。智能辨識是利用電腦視覺等技術，實作對圖片、文字、人臉等的多模態快速辨識和資訊提取，可以很好地對復雜單據、使用者真實性等實作快速、準確的處理，極大地提升業務效率。
以交通銀行融合了電腦視覺、機器學習、人工智能等新技術的 「統一影像辨識平台」為例，騰訊優圖透過引入多模態技術提高資訊抽取的泛化效能，助力解決非標準文件的OCR資訊結構化提取，提高影像、單據辨識率，推動業務效率及使用者體驗提升。同時，該平台在資訊錄入等方面時長降低98.4%，且準確率高，能夠大量節約人力成本。
場景三：智能理財
智能理財是以大數據、機器學習等技術為基礎，結合投資者特定的需求及風險承受程度，為投資者提供理性的投資組合建議。智能理財一方面可以極大地釋放人力成本，另一方面也可以降低投資門檻，為各類人群提供專業的理財服務。
國內某大型商業銀行基於客戶需求，開發出了智能理財平台，主要從幾個方面為客戶提供優質的理財服務。一是提供極具人性化的客戶服務體驗，對一些較為簡單的、相對固定的投資問題， AI進行即時反饋。二是該智能理財平台將AI服務貫穿售前、售中、售後，實作售前—售中—售後的一體化服務體系。三是引入多種財務模型和相關假設進行個人化產品配置，包括資本資產定價模型（CAPM）、投資組合理論、機器學習等，對客戶行為數據進行分析，並提供針對性的建議。
人工智能
場景四：智能風控
智能風控是數碼化風控的高級階段，是在知識圖譜、機器人流程自動化（ RPA）等人工智能技術加持下，實作更精準、更高效率的風控。在具體場景中，行方客戶交易進行時，銀行可透過即時交易反欺詐模型，對可能的欺詐交易進行攔截。具體來看，一筆交易從客戶端發起，在透過交易分發閘道器進行分發以後，會經歷行方的總賬系統並將資訊寫入數據庫，而反欺詐系統則會在行方核心系統批準金額轉出前，對該筆交易進行欺詐風險評估，從而保證交易安全。
國內某大型商業銀行突破了傳統的反欺詐模式和技術手段，上線了全新的智能反欺詐平台，透過利用機器學習、知識圖譜等 AI技術，不斷提升銀行的線上業務反欺詐能力。該銀行透過積極布局智能風控平台，已經實作了對客戶行為、交易關聯關系等進行分析評估，構建了行業內較為領先的反欺詐風險模型，顯著提升了風險評估的準確率，進一步築牢反欺詐紅線。
場景五：智能客服
智能客服是在大規模知識處理基礎上，借助自然語言處理、語音辨識、影像影片辨識等技術，實作智能的人機互動。在銀行持續精細化營運的背景下，以新型技術為基礎的智能客服，可以替代部份人工客服，緩解金融機構的人工客服成本壓力。受新冠疫情的影響，線上非接觸式金融服務興起，智能客服迎來了歷史新機遇。
為了解決傳統客服成本高、效率低、服務時長短等痛點，國內某大型商業銀行在智能客服方面不斷加大布局，積極構建自然語言處理（ NLP）、客服機器人等服務體系，將人機互動技術與客服領域緊密結合，不斷完善該銀行的後台服務體系，搭建自身智能客服體系，探索出多個智能客服場景。該銀行在智能語音導航、智能問答、客服助手等方面進行實踐，使得客服業務量、業務效率、服務體驗均得到了顯著提升。
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