“全面優(yōu)化客戶的金融生活，這不僅僅是一兩個功能的更新和技術(shù)手段的進步，更意味著銀行傳統(tǒng)業(yè)務鏈條上的各個節(jié)點都被打通。”平安銀行（10.730, -0.01, -0.09%）零售風險管理部總經(jīng)理張慎近日表示，平安銀行正使用大數(shù)據(jù)與人工智能（AI），推動銀行零售業(yè)務變革，重塑風險管理、精準營銷、智能服務等領(lǐng)域的原有流程。

 

 

　　近期，包括中國農(nóng)業(yè)銀行（3.720, -0.02, -0.53%）在內(nèi)的多家大行接連宣布與互聯(lián)網(wǎng)巨頭合作，這讓銀行業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型再次成為市場關(guān)注焦點。

 

　　張慎指出，當前整個金融行業(yè)都正在經(jīng)歷一場以大數(shù)據(jù)和人工智能為代表的技術(shù)革命浪潮。而結(jié)合國內(nèi)的金融業(yè)與科技行業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀來看，此前很多時候是以新興技術(shù)公司的跨界來推進金融與科技的融合。新興科技企業(yè)層出不窮，利用新技術(shù)降低成本、利用獨特的場景改善客戶體驗；這些企業(yè)獨特的優(yōu)勢，都會對傳統(tǒng)銀行帶來重大的威脅和挑戰(zhàn)。

 

　　危機感之下，銀行業(yè)開始主動出擊。從近期宣布的幾起合作來看，上述大行與互聯(lián)網(wǎng)巨頭的合作，多集中于云計算、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈和人工智能等方面，具體涉及客戶畫像、精準營銷、客戶信用評價、風險監(jiān)控、智能投顧、智能客服等應用領(lǐng)域。

 

　　“銀行未來唯一的出路是擁抱大數(shù)據(jù)和人工智能，優(yōu)化客戶體驗、提升效率、降低成本，借此改變和顛覆自我，攜帶著傳統(tǒng)的銀行的優(yōu)秀基因進化成為一家行業(yè)領(lǐng)先的Fintech公司。”張慎介紹，平安銀行在大數(shù)據(jù)和人工智能方面也已經(jīng)投入了大量的人力和物力。以大數(shù)據(jù)為例，這是在平安零售轉(zhuǎn)型的四大策略中，特別提出需要建設(shè)應用的兩大能力之一。深度挖掘銀行客戶的內(nèi)部行為數(shù)據(jù)本身就可以為銀行提供大量精準定位客戶需求，洞察客戶需求，優(yōu)化客戶服務，從而吸引更多的客戶來體驗產(chǎn)品和服務，形成良性循環(huán)。

 

 

　　在風險管理和精準營銷等領(lǐng)域，“大數(shù)據(jù)+AI”的應用與平安銀行零售業(yè)務的融合已經(jīng)相較成型，對提升金融效率方面的效果也已顯現(xiàn)。

 

　　據(jù)張慎介紹，平安銀行目前已部署了約40多套的風險模型來全方位的監(jiān)控和評估風險；自2015年年中開始上線人臉識別技術(shù)，截至目前，使用了人臉識別技術(shù)的信用卡申請件中尚沒有出現(xiàn)偽冒申請的案件。

 

　　風險管理，是大數(shù)據(jù)和人臉識別應用的一大陣地，而精準營銷對于新科技和新技術(shù)的運用也日漸成熟。在張慎看來，所謂“千人千面”，就是為每一個客戶在最佳的時機、用最佳的渠道提供最佳的產(chǎn)品和服務。

 

　　以信用卡申請的具體應用場景來看，張慎舉例稱，傳統(tǒng)模式下，一個客戶如果要在網(wǎng)上申請信用卡，要填寫大約30至40個信息欄位，而且每個人都是一樣的。而通過人工智能和大數(shù)據(jù)的后臺驅(qū)動，可以做到判斷不同的客戶并給予不同的填寫要求。在平安銀行最近上線的分段式智能申請流程中，部分優(yōu)質(zhì)客戶只需填寫四項基本內(nèi)容，就可以提交申請并快速獲得審批結(jié)果；而對于被系統(tǒng)判斷可能存在一定風險或風險較高的申請客戶，不僅需要填寫更多的申請信息，甚至會被要求補充更多資質(zhì)資料才能繼續(xù)申請。

 

　　“銀行啟用大數(shù)據(jù)與人工智能，最重要的目的是提升客戶體驗，這要求能認識到并讓科技發(fā)揮自身的優(yōu)勢；比如精準識別等方面，機器確實優(yōu)于人工。而另一方面，對銀行內(nèi)部來說，金融科技同時提升金融效率，讓人工去做更復雜或者更軟性的業(yè)務領(lǐng)域，降低銀行的運營成本。這是金融科技改造銀行業(yè)的兩大路徑。”張慎強調(diào)道。

 

　　但無論是借力轉(zhuǎn)型還是加碼自建，銀行業(yè)想要把大數(shù)據(jù)和人工智能全面滲透到業(yè)務操作層面，也面臨重重挑戰(zhàn)。

 

　　銀行如果要順應金融科技的核心，需要面臨三個層次的挑戰(zhàn)，首當其沖是系統(tǒng)平臺的巨大投入。無論是大數(shù)據(jù)和AI都需要非常強大的系統(tǒng)支撐，在業(yè)務初期需要有大量的財力和精力投入。其次，銀行業(yè)想要做金融科技轉(zhuǎn)型，需要一支既熟悉銀行業(yè)務、又深刻理解大數(shù)據(jù)及AI核心的團隊，但這樣的復合型人才在國內(nèi)鳳毛麟角。轉(zhuǎn)型當前，如何找到專業(yè)的復合型大數(shù)據(jù)AI團隊、銀行如何培養(yǎng)建設(shè)這樣的團隊，都是急需克服的挑戰(zhàn)。

 

　　更影響深遠的挑戰(zhàn)，來自于業(yè)務結(jié)構(gòu)與企業(yè)文化的轉(zhuǎn)變。“如果銀行想要把大數(shù)據(jù)和AI做成功，很多方面都需要巨大投入和轉(zhuǎn)變；要用大數(shù)據(jù)或者AI去驅(qū)動銀行業(yè)務，這不僅要調(diào)整業(yè)務流程，還要牽扯到企業(yè)文化。”張慎強調(diào)，如果認同以數(shù)據(jù)驅(qū)動銀行業(yè)務，就要意識到每個業(yè)務決策應該由背后一整套數(shù)據(jù)的精準支撐；這與傳統(tǒng)銀行的思維是非常不同的，這也是傳統(tǒng)銀行最難逾越的障礙。