銀行人工智能行業市場分析 2023銀行人工智能行業現狀分析報告

• 方蔓桃 2023年4月27日 來源：百度 1176 76
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現下，我們正處于AI賦能的數字時代。數據存儲和處理成本下降，信息獲取和互聯程度普遍提高，人工智能技術快速發展。AI技術可以提高自動化程度，在風險控制得當的情況下，可以提高人類決策的速度和準確性，其在各行業的價值創造潛力無與倫比。

銀行人工智能行業市場前景如何?近日，以ChatGPT和“文心一言”為代表的大型語言模型(Large Language Models，簡稱LLMs)火爆出圈，掀起了人工智能應用的新一輪浪潮。大型語言模型，即通過大量的文本數據學習，構建出一個能夠理解人類語言并生成高質量自然語言文本的模型，已在多個領域中展現出巨大的潛力與應用價值。

基于此技術，工商銀行聯合鵬城實驗室、清華大學、中國科學院、國內頭部科技企業等，在國內同業中率先研制投產自主可操控的首套人工智能金融行業通用模型，推動人工智能技術在金融領域進行更大規模、更深層次的探索和應用，引領金融行業新變革。

現下，我們正處于AI賦能的數字時代。數據存儲和處理成本下降，信息獲取和互聯程度普遍提高，人工智能技術快速發展。AI技術可以提高自動化程度，在風險控制得當的情況下，可以提高人類決策的速度和準確性，其在各行業的價值創造潛力無與倫比。

據中研產業研究院《2022-2027年中國銀行人工智能行業現狀與發展趨勢及前景預測報告》分析：

銀行人工智能行業現狀

今年2月以來，一款AI生成式聊天機器人模型的橫空出世，引燃了人工智能的新一輪“風口”，正在積極推進數字化轉型的銀行業也不可避免地將目光投注其上。

AI技術可以為客戶(和員工)帶來更個性化的服務，從而增加收入。通過提高自動化程度，降低出錯率，提高資源利用率，可以提高效率，從而降低成本。此外，基于更強的海量數據處理能力和洞察獲取能力，AI技術還可以發現新的未實現的機會。更廣泛地說，顛覆性人工智能技術可以在以下四個方面顯著提高銀行的能力:利潤提升、大規模個性化、獨特的全渠道體驗和快速創新周期。未能將AI技術置于戰略和運營核心的銀行，將面臨被競爭對手超越、被客戶拋棄的風險。

目前，中國第一家無人銀行已在上海運營，未來隨著人工智能技術的進步及智能設備的量產，無人銀行的數量將逐漸上升。中國銀行業目前正處于金融科技迅速發展的階段，各銀行全積極布局智能化，數字化銀行轉型升級，“智慧銀行”時代已經到來。

人工智能已經在中國銀行業內大規模推廣，深度學習和自然語言處理等技術正在成為銀行業的新工具。

其中，最受關注的是人工智能客服。中國銀行率先推出的“中銀智能客服”已經成為了行業的“標配”。

而其他銀行如工商銀行、建設銀行、農業銀行等也紛紛推出了各自的智能客服系統。

無獨有偶，郵儲銀行、興業銀行、中信銀行、蘇州銀行等多家銀行近日紛紛宣布接入百度大型語言數據模型“文心一言”(ERNIE Bot)。可以預見的是，各商業銀行將從智能客服著手，借助大語言模型，進一步優化升級智能識別、智能網點、智能營銷、智能理財、智能風控等金融場景，加快人工智能賦能銀行建設。

從客戶的需求出發，大型語言模型可以憑借著海量的專業知識庫和強大的算法能力，為客戶提供24小時在線服務和專業的金融支持，相較于之前的智能客服更能貼近客戶意圖。從數字營銷的角度來看，模型可以細化識別客戶的真實需求和偏好，并精準匹配個性化營銷產品與話術，使客戶經理更加專注于銷售過程本身，有利于賦能營業網點提升客戶服務體驗。從經營管理層面來講，基于思維鏈推理能力，可輔助做一些復雜的腦力勞動、創造性工作。比如：授信報告、審批報告、貸后管理等強格式性案頭工作，從而提高運營效率，降低經營成本，加速金融機構的智能化轉型。

隨著科技發展，人工智能的應用日益廣泛且呈加速態勢，對經濟社會生活產生了深遠的影響。語音識別、生物識別等人工智能技術廣泛應用到商業銀行客戶服務、營銷獲客等領域，極大地提升了客戶體驗以及提高了工作效率。

智慧支行可以為客戶提供自助式開戶、智能理財咨詢、自動交易等一系列服務，極大地提高了客戶體驗。

而在監管方面，智慧支行還能通過人工智能技術自動識別異常交易和涉嫌違規交易，確保了銀行的合規經營。

中國建設銀行也推出了人工智能智慧網點，在自助服務、智能客服、自動風控等方面取得了不俗的成績。

隨著云計算以及數據處理技術的不斷發展和深入，人工智能的發展得到了進一步地加速。伴隨著人工智能技術進入一個新的領域，各類復雜的指令、任務都能被更加準確地完成。以往重復的、繁瑣的任務交給機器人去完成，大大解放了勞動力，讓員工能夠從事更有價值的工作。當前，人工智能機器人已經出現在銀行日常服務中了，通過批量完成繁瑣的工作，使銀行的業務服務更加個性化。

為了在保持客戶服務水平的同時降低服務成本，一大群聊天機器人正在為金融機構提供改變游戲規則的機會，從而改變他們在金融互動中所有接觸點與客戶打交道的方式。是否需要向客戶提供賬戶余額或激活新發行的信用卡;聊天機器人可以處理各種客戶互動，讓新客戶順利通過申請和批準過程，或者推廣新的銀行產品和忠誠度計劃。

社交消息平臺、聲控助手和移動設備創造了新的溝通渠道，創造了越來越多以對話為中心的新可能性。在自然語言處理(NLP)和人工智能(AI)技術的支持下，自動化客戶交互現在支持人形聊天和流暢的對話。對于消費者來說，智能聊天機器人帶來了更大的便利，更低的摩擦，并增加了他們銀行需求的可訪問性。對于銀行和其他金融服務提供商來說，它帶來了以客戶對話為中心的新一輪創新浪潮。現在，金融機構可以通過多種接觸點和溝通渠道，真正讓客戶聽到他們的聲音，以更方便和自動化的方式為客戶提供服務。

作為金融服務行業的銀行，通過維持良好的銀行與客戶關系，充分發掘客戶需求，落實自身發展定位，才能獲得金融交易的價值。所以銀行業的人力資源管理非常重要，也正是因為這個原因，銀行在人力資源管理上花費了大量的精力。互聯網時代，互聯網技術和互聯網金融平臺的快速發展促使商業銀行大力推進信息系統建設，網上銀行和手機APP的出現降低了銀行服務客戶的成本。

隨著人工智能的快速發展，機器可以在相當程度上模擬人的功能，從而實現大眾人性化和個性化的金融服務，這將對處于服務業價值鏈高端的銀行業產生深遠的影響。人工智能技術可以用于服務前端的客戶維護，支持中臺的授信和各種金融交易并進行分析和決策，主要用于后臺的風險防范和監管。它將極大地改變銀行業的現有格局，使銀行服務更加個性化和智能化。

銀行人工智能行業市場前景分析

“當前銀行已經普遍應用了一些人工智能相關的技術，包括智能客服、風控層面和應用層面，但整體應用場景還是比較受限。”前述咨詢人士認為，“這一輪人工智能新技術的風潮到來后，盡管銀行業仍可能因嚴格的合規監管步伐稍微滯后，但未來AI生成類技術相關的智能化應用路線肯定會加速。”

大型語言模型在金融領域的廣泛應用，是一項“金融+人工智能”完美融合的過程，但同時也面臨著風險和挑戰。一方面，大型語言模型是基于巨大的數據集聚產生的，它在回答客戶問題時，可能存在知識盲區、偏見與錯誤，如果把不正確的答案，特別是涉及投資理財方案的答案提供給客戶使用，將使風險轉嫁給銀行，造成一系列負面影響。另一方面，電子數據存在泄露的可能性。大型語言模型依托海量數據庫信息而存在，在使用的過程中，會涉及大量用戶數據的傳遞和處理，這些數據一旦泄露，將會對客戶隱私、財產安全造成嚴重威脅，也會對商業銀行聲譽造成嚴重影響。

由此可見，商業銀行在創新應用大型語言模型進行數字化轉型時，要通過制度完善和技術提升，合法合規地引導大型語言模型朝著可靠可控、安全實用的方向健康發展，在AI銀行建設的賽道上闊步向前、行穩致遠。

未來幾年，人工智能將全面賦能信貸的方方面面。一些金融科技公司的快速增長至少在一定程度上是因為它們能夠利用客戶和企業數據來“預測信用風險和提供定制服務”。這是通過人工智能來實現的。此外，一些與會者表示，人工智能和機器學習在交易中的應用也在不斷擴大，盡管還有相當大的發展空間。

想要了解更多銀行人工智能行業詳情分析，可以點擊查看中研普華研究報告《2022-2027年中國銀行人工智能行業現狀與發展趨勢及前景預測報告》。報告對中國銀行人工智能行業的內外部環境、行業發展現狀、產業鏈發展狀況、市場供需、競爭格局、標桿企業、發展趨勢、機會風險、發展策略與投資建議等進行了分析，并重點分析了我國銀行人工智能行業將面臨的機遇與挑戰。報告將幫助銀行人工智能企業、學術科研單位、投資企業準確了解銀行人工智能行業最新發展動向，及早發現銀行人工智能行業市場的空白點，機會點，增長點和盈利點……準確把握銀行人工智能行業未被滿足的市場需求和趨勢，有效規避銀行人工智能行業投資風險，更有效率地鞏固或者拓展相應的戰略性目標市場，牢牢把握行業競爭的主動權。形成企業良好的可持續發展優勢。

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