人工智能正在徹底改變各個領域，銀行業(yè)也不例外。

研究表明，2020年全球人工智能市場規(guī)模為623.5億美元，預計2021年至2028年將以40.2%的復合年增長率增長。像銀行和金融這樣大規(guī)模的市場不太可能趕上人工智能這樣廣泛和革命性的趨勢。事實上，甚至在新冠疫情開啟技術革命時代之前，銀行業(yè)就已經(jīng)開始將人工智能用于前臺和后臺任務。

那么，銀行使用人工智能的好處是什么以及有多少好處?2022年的市場發(fā)展如何?專家認為什么在未來幾年里會成為現(xiàn)實?以下將尋求這些問題的答案。

銀行業(yè)中的人工智能：按數(shù)字計算

在進一步討論之前，先了解一下這些數(shù)字對人工智能在銀行業(yè)的使用有什么影響。

• 麥肯錫公司的一份報告表明，通過使用人工智能，銀行業(yè)可以額外獲得1萬億美元的價值。
• 隨著人工智能的應用，到2023年，預計銀行業(yè)可節(jié)省4470億美元。其中，節(jié)省的4160億美元將來自前臺和中臺使用的人工智能。
• 在一項針對金融調(diào)查專業(yè)人士的OpenText調(diào)查中，高達80%的銀行表示，他們非常了解人工智能的潛在好處。
• 75%的資產(chǎn)超過1000億美元的銀行已經(jīng)開始實施人工智能戰(zhàn)略。對于資產(chǎn)低于1000億美元的銀行，這一比例為46%。
• 美國國家商業(yè)研究院和Narrative Science在2020年進行的一項研究得出結論，32%的銀行已經(jīng)開始利用預測分析和語音識別等人工智能技術在市場上獲得競爭優(yōu)勢。

人工智能在銀行業(yè)的好處

這些數(shù)字清楚地表明，人工智能在銀行業(yè)中越來越受歡迎。銀行業(yè)對人工智能的癡迷不僅僅是因為人工智能是流行的技術。人工智能在銀行業(yè)的主要好處包括：

• 更好的服務響應
• 消除人為錯誤和偏見
• 更大的個性化范圍
• 提高客戶信任度和滿意度
• 促進家庭銀行的概念落地

由于這些好處，利益相關者正在探索和試驗更多創(chuàng)新的方法，讓銀行更好地利用人工智能、大數(shù)據(jù)和機器學習。

人工智能在銀行業(yè)的主要應用

一般來說，人工智能具有潛在的無限用例。樂觀的預測者夢想有一天人工智能將完全接管銀行業(yè)，銀行系統(tǒng)將由這些智能機器運行。

雖然這是一個遙不可及的夢想，但人們可以在2022年看到人工智能在銀行業(yè)的5種應用。

(1)人工智能網(wǎng)絡安全防范金融欺詐

2020年，銀行業(yè)報告了29萬多個網(wǎng)絡安全問題。這使得銀行不僅要采取應對措施，還要采取積極主動的措施。他們需要將網(wǎng)絡安全漏洞扼殺在萌芽狀態(tài)，并保護員工和客戶免受金融欺詐，而人工智能正在幫助實現(xiàn)這一目標。

丹麥銀行(Danske bank)采用人工智能算法取代了其原有的基于規(guī)則的欺詐檢測系統(tǒng)。深度學習工具現(xiàn)在幫助銀行將金融欺詐風險降低了50%。該解決方案還將誤報率降低了60%。

此外，亞馬遜公司最近還收購了一家人工智能網(wǎng)絡安全初創(chuàng)廠商Harvest.AI公司。這進一步驗證了在網(wǎng)絡安全和金融欺詐預防中使用人工智能具有巨大潛力的事實。

(2)用于無縫客戶交互的人工智能聊天機器人

聊天機器人是人工智能最常用的應用之一，不僅在銀行業(yè)，而且在各個領域都是如此。一旦部署，人工智能聊天機器人可以全天候為客戶服務。事實上，在幾項調(diào)查和市場研究中，已經(jīng)發(fā)現(xiàn)人們實際上更喜歡與機器人而不是人類互動。這可以歸因于人工智能聊天機器人使用自然語言處理。采用自然語言處理，人工智能聊天機器人能夠更好地理解用戶查詢，并以一種看似人性化的方式進行交流。

在美國銀行采用的虛擬助理Erica就是人工智能聊天機器人在銀行業(yè)中應用的一個例子。Erica在2019年處理了5000萬個客戶請求，可以處理包括信用卡安全更新和信用卡債務減免在內(nèi)的請求。

(3)提高客戶保留率的個性化銀行業(yè)務

如今，精通數(shù)字技術的銀行客戶需要的不僅僅是傳統(tǒng)銀行所能提供的服務。借助人工智能，銀行可以提供客戶尋求的個性化解決方案。

埃森哲公司的一項調(diào)查表明，54%的銀行客戶希望使用自動化工具來幫助監(jiān)控預算，并提出實時支出調(diào)整建議。人工智能可以使這一切成為可能。

人們現(xiàn)在可能會想，客戶是否愿意接受機器人的建議?44%的受訪者表示，他們“非常愿意”接受計算機生成的建議。因此，目前銀行業(yè)中的這種人工智能用例是可行的，并且接受度很高。

在加拿大道明銀行集團可以看到人工智能驅動的個性化銀行的實際應用。他們已經(jīng)公開了將Kasisto公司的人工智能技術集成到他們的移動應用程序中的計劃。該解決方案將為客戶提供實時支持，并深入了解他們的消費模式。

(4)利用人工智能做出透明的貸款和信貸決策

大多數(shù)銀行仍然依靠信用評分、信用記錄和參考資料來確定潛在客戶的信譽。這個過程不僅費時費力，而且不透明。通過使用人工智能做出貸款和信貸決策，銀行可以減少人工操作，并提高透明度。此外，借助人工智能解決方案提供的數(shù)據(jù)支持的洞察力，銀行可以減少損失，并做出更有利可圖的決策。

雖然在銀行業(yè)使用人工智能進行此類決策的例子并不多，但一些銀行現(xiàn)在正在使用人工智能來查找有關信用記錄有限的人員的信用報告。此外，此類系統(tǒng)可以提醒銀行有關其客戶可能存在風險的消費行為和模式。

(5)人工智能確保道德框架

道德考量在各個領域變得越來越普遍，尤其是在金融領域。這是因為客戶希望更加了解銀行如何使用他們的數(shù)據(jù)。

人工智能可以極大地幫助銀行制定數(shù)據(jù)處理的道德框架，并建立客戶信任。

匯豐銀行可以被視為這一領域的市場領導者。匯豐銀行是第一家創(chuàng)建人工智能和數(shù)據(jù)道德原則的金融服務公司。他們還與新加坡金融管理局和艾倫·圖靈研究所合作，為銀行業(yè)在道德上采用人工智能制定了一個框架。

2022年需要應對的挑戰(zhàn)

雖然人工智能在銀行業(yè)的好處和用例很多，但其在前進的道路并非沒有挑戰(zhàn)。困擾銀行業(yè)人工智能領域的主要挑戰(zhàn)包括：

(1)全球二三線城市的客戶和員工都不愿意采用人工智能增強的方法，因此需要克服最初反對擺脫傳統(tǒng)做法的慣性。

(2)客戶希望銀行提供的服務與銀行實施的解決方案之間似乎存在脫節(jié)。需要適當?shù)臄?shù)據(jù)和營銷理解來彌合這一差距。

(3)監(jiān)管要求和合規(guī)壓力被證明是銀行采用人工智能的限制因素。例如，網(wǎng)上銀行和在線交易屬于隱私監(jiān)管范圍，因此合規(guī)性成為必然。

(4)銀行業(yè)的勞動力還不具備使用先進人工智能工具和軟件的技能。銀行需要采取提高技能的措施。

如今可以得出結論，人工智能在銀行業(yè)的未來看起來很有希望，2022年可能是一個轉折點，很多銀行將一些實驗性的努力轉化為可以產(chǎn)生切實成果的東西。