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人工智能对商业银行的影响研究
论文作者:童鞋论文网  论文来源:www.txlunwenw.com  发布时间:2018/11/10 14:40:15  

摘要:近年来,人工智能技术快速发展,逐渐进入人们视野。随着理论和技术日益成熟,其应用领域不断扩大,已为各行各业提供了实实在在的价值。所谓人工智能,英文Artificial Intelligence,缩写为AI,它是计算机科学的一个分支,是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。云计算、物联网、大数据和区块链为人工智能提供了大量数据,推动了人工智能的进步与发展。

关键词:人工智能;商业银行;变革;

在人工智能应用领域,发展最快的行业当属金融业,人工智能也成为金融机构最愿意投资的一部分。大数据、人工智能、云计算和区块链技术是支撑金融科技前行的有力武器。金融与科技的融合,人工智能起到了不可或缺的作用。

2017年7月8日国务院印发《新一代人工智能发展规划》,指出抢抓人工智能发展的重大战略机遇,构筑我国人工智能发展的先发优势,加快建设创新型国家和世界科技强国。重点任务之一,培育高端高效的智能经济、智能金融。建立金融大数据系统,提升金融多媒体数据处理与理解能力。创新智能金融产品和服务,发展金融新业态。鼓励金融行业应用智能客服、智能监控等技术和装备。建立金融风险智能预警与防控系统。

金融机构通过各类科技手段对其所提供的产品和服务进行创新和改革,提升处理业务的效率和能力,有效降低运营成本,未来人工智能将承担更多的、更复杂的、更智能的工作。在金融科技的帮助下,金融机构可以更深入了解客户,运用多元、高维的数据模型,研究分析客户信息,对客户的投资喜好和风险偏好做标签化处理,进行智能化交互。运用云计算打造基础设施平台,金融服务(如金融产品、服务渠道、服务方式、风险管理、授信融资、投资决策)流程得以改善,在人工智能的影响下将会迎来个性化和智能化的变革,助力金融服务向标准化、智能化、模型化方向发展。

金融机构的经营活动始终与风险为伴,其经营过程就是管理风险的过程,显然风险控制是金融机构的核心。长期以来,金融机构在客户营销、风险预警等平台上沉淀了海量数据,借助此优势,金融机构可通过人工智能的数据处理和模型设计,多渠道、多视角地对客户在各金融平台中的多方面数据进行汇总、整理,提取各种特征建立模型,对客户进行多维度画像和评估,实现数据监管和分析等工作,更深入了解客户的行为习惯,提前判断事务变化趋势和规律,做出相应决策,主动发现并识别、监督和防控金融机构的风险(如信用风险、市场风险等),防范各类风险的发生。

现今,移动互联、云计算、大数据、人工智能、区块链等技术取得根本性进步,并日益渗透运用到方方面面。人类生活方式几乎被重构,包括金融需求在内的解决方案和逻辑发生了质变。商业银行的经营模式历经百年的经济周期和监管革新而不曾动摇,但今天,科技可能成为唯一能颠覆银行商业模式的因素,并将持续推动商业银行数字化转型。商业银行顺应金融与科技融合的趋势,在人工智能拓展的深度和广度上均走在了所有行业前列。

越来越多的商业银行选择与人工智能结合,已成为大势所趋,同时人工智能给商业行业带来了前所未有的机遇和挑战。金融科技将围绕商业银行业务的流程、渠道、获客、平台建设等方面,构建一个全新的金融生态圈。

以往,金融机构提取某些特定数据,需要花费大量的时间和精力搜集资料、整理市场数据,加上技术手段相对比较匮乏,取得数据的路径长、验证手段少。整个过程难度和复杂性比较大,并且最后得出的数据不一定准确有效。随着互联网、云计算等先进技术的出现,利用大数据,采集需要的数据,已从过去的不可能或十分困难,变为现在的有可能和相对容易。互联网具有两大优势,一个是资源共享、信息共享,另一个是跨越时间和空间。借助这两大优势,可以获得海量数据。商业银行本是经营风险的行业,传统金融与大数据的融合,把数据AI化,消解数据时效性差带来的不便,更好的防控风险,减少商业银行的损失。

人工智能的运用,首先解决的是金融机构与公众之间的信息不对称,即金融服务鸿沟。金融科技的核心是技术,本质是金融,而服务才是目的。一般而言,公众对金融服务的需求无非两点,一是贷款,解决资金压力问题,如果没有足够的信息和数据,金融机构很难全面、整体地对贷款人的信用评级做出评分,致使很难授信或发放贷款;二是投资理财,如果寻求资产增值服务的群体,不具备专业金融信息的获取和处理能力,也很难从海量信息数据中筛选出最有价值的投资方向。对于大多数公众来说,金融服务目前还有其他方面较高的门槛。

从商业银行向客户提供的个人贷款业务来看,以前客户申请一笔贷款,需向银行提供纸质资料、到银行签字并提交申请,经过银行客户经理的尽职调查和审贷人员的审核,才能决定是否授信或发放贷款。流程较为繁琐,并且受人为干扰因素较大。

随着人工智能的发展,商业银行将以往的部分线下业务放至线上,客户通过在手机银行APP上申请,商业银行利用长期积淀和不同信息平台的海量数据建立的决策模型,人工智能审批,更加准确有效判别风险,避免受到人为主观影响,客观、公正地审批贷款,流程更简洁,审批更快速,如建行小微快贷、招行闪电贷。现在客户可以足不出户就能享受在家申请贷款的便利,省去以往线下申请贷款时必须提供一沓一沓的A4纸,减少了浪费,最大限度地做到节能减排,也使之前无法体验商业银行贷款此项金融服务的公众,减少无通道申请贷款的苦恼。

基于商业银行的风控需要,大规模采用机器学习,使用深度学习技术,对商业银行长期以来的海量数据和不同来源的数据进行整合,通过对客户消费习惯和互联网行为习惯等建立更多有效的模型,建立信用评估模型,利用客户大数据建立的关联知识图谱的精准画像,对客户的履约能力和意愿进行综合评价和全面分析,提高风险管控能力,人工智能对于风险评估模型的准确性以及交易欺诈场景的判断提供了更所的参照及方法论,从金融数据中自动发现风险,识别欺诈交易。

借助机器学习实现在放贷过程中对借款人还贷能力进行实时监控,从而及时对后续可能无法还贷的客户进行事前干预。主动发现并识别风险,辅助人工监控,以减少因坏账而带来的损失。

人工智能和金融机构的结合,促使商业银行的业务受理模式发生了巨大变革,扩大了参与到金融市场的人群,客户参与次数更多,也让越来越多的人被纳入到征信体系中,使普惠金融成为可能,促进金融市场公平稳健发展。即每个人都能公平、公正的获得商业银行贷款机会的权利,提升金融机构给公众带来的最佳服务体验。让金融机构更高效、精准地对接用户需求,服务用户,降低成本,创造价值。

在人工智能出现前,客户的投资策略由商业银行理财经理按自己的资产配置模型为客户制定,适用性差,客户满意度不高,在客户申购理财经理建议购买的产品,出现了亏损后,可能会出现大面积的客户投诉。随着人工智能的渗透,商业银行可以根据客户的风险偏好、财务状况与收益目标,运用智能算法和投资组合理论,为商业银行的客户提供智能化的投资管理服务,为客户量身定制独特的个性化方案,提升客户满意度。使服务更加标准化、服务成本将更低。

纵使人工智能在数据处理、风控建模等方面有较大优势,但这些优势可能正是人工智能的缺陷。若出现数据处理错误,意味着后面的分析,包括根据模型计算得出的数据,都是错误的,数据处理错误风险,模式化的决策分析容易使其在很短的时间内造成决策失误并对企业造成严重的损失。同时还增加了金融市场的不稳定性。

人工智能的发展,受限于计算能力的增强。大数据的运行,需要依赖于很科学的算法,所以需要通过区块链技术建立一些规则,约束一些AI行为,提升金融领域人工智能运用的竞争力。

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