人工智能時代已經來臨，在銀行業，人工智能技術已經融入到哪些場景？銀行業在轉型過程中，如何擁抱科技，從而更加"智慧"、贏在未來？
日前，中國銀行業協會東方銀行業高級管理人員研修院金融科技實驗室聯合百融金服行業研究中心共同推出《智能金融時代——銀行業轉型白皮書（2019）》（以下簡稱“白皮書”）。上述備受業界關注的問題，均可以在白皮書中找到頗具價值的數據與分析。
請關注百融大數據（ID：bairongjinfu），後臺回覆：“智能金融時代”，獲得研報。
白皮書分析指出，銀行業在經歷了線下網點（1.0）、ATM機（2.0）、智能手機（3.0）階段後，隨著人工智能(AI)、現實增強(AR)、語音識別設備、穿戴智能設備、無人駕駛、5G通信、區塊鏈等創新型技術手段發展和普及，已經進入4.0時代。從目前來看，人工智能在銀行4.0時代的應用主要包括智能風控、智能支付、智能投顧、智能營銷和智能客服。白皮書聚焦於上述五個領域，將人工智能的應用與侷限性進行深度解析。
人工智能在風控方面的應用優勢主要體現在兩個大的方面：風控流程效率和信貸審核準確性。風控流程效率包括降低審批成本（包括人工和其他）的同時提升審批效率（例如從日審100單提升至日審10,000單），而信貸審核準確性則是指通過大數據應用帶來的更準確評估客戶風險的方法。
白皮書聚焦於人工智能在整體信貸風控流程中應用較為成熟的技術，以及主要化解的行業痛點。具體而言，人臉識別、關係網絡圖譜、智能機器人以及底層模型運用是目前信貸流程比較典型技術工具，且除了人臉識別主要運用在貸前准入以外，其他三類技術都貫穿整個信貸流程。
關係網絡在銀行風控中的應用，是白皮書闡釋的重要內容之一。白皮書指出，除了此前對於申請人關聯信息異常的追蹤以外，目前信貸機構面臨的較大挑戰是識別團案與中介。基於關係網的團伙欺詐手法多樣、成團迅速、潛伏期隱蔽性強，而黑中介則比團案更加隱蔽。白皮書建議金融機構，通過人工智能技術構建反欺詐的團案模型，利用規則視圖快速篩選、聚類分析，輔助反欺詐人員更直觀地調查風險。而在貸後流程中，關係網絡可協助機構進行失聯客戶召回。
近年，智能機器人也開始進入銀行業場景當中，白皮書對此進行了深入分析。在貸前、貸中的風控流程中，智能語音機器人可以起到審批和回訪的作用。例如在人工電核審批對申請人進行回訪的模擬中，智能語音機器人可通過特定的流程進行借款人身份和借款情況核實。
圖表 機器人回訪審核流程樣例
值得一提的是，隨著Auto Machine Learning技術的日益興起與完善，模型自訓練平臺亦被提升至相當重要的位置，可助力金融機構在沒有任何模型訓練經驗的條件下，快速、高效地完成風控模型訓練與風控體系搭建。白皮書亦在這一領域進行了深入的盤點與分析。
圖表 模型自訓練平臺流程
白皮書指出，除智能風控之外，智能支付、智能投顧、智能營銷和智能客服也將令銀行更加“智慧”，這將是未來銀行業的發展趨勢之一，亦是致勝的關鍵所在。
白皮書建議，銀行向三個方向發力。首先，銀行在相應的信息技術以及互聯網技術的基礎上，嵌入人工智能新應用，協調銀行與客戶在銷售、營銷和服務上的交互，從而提升其管理方式，向客戶提供創新式的個性化的服務。通過數據深挖、價值發掘、智能觸達等方式，最終實現吸引新客戶、保留老客戶以及將已有客戶轉為忠實客戶。其次，通過人工智能提升風控流程效率，降低審批成本，並對底層數據綜合處理後，全面評估客戶風險。第三，在支付場景、智能客服等方面，人工智能均有廣闊的應用場景。
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企業介紹：
百融金服成立於2014年3月，是一家利用人工智能、風控雲、大數據技術為金融行業提供客戶全生命週期管理產品和服務的智能科技應用平臺。
作為較早涉入金融信息服務領域的企業之一，百融金服憑藉服務銀行等金融機構的行業先入優勢、以及超強的大數據處理和建模能力，為信貸行業用戶提供包括營銷獲客、貸前信審、貸中管控以及貸後管理在內的客戶全生命週期產品和服務；為保險行業用戶提供精準營銷、存量客戶管理以及個性化產品定製等產品和服務。
百融行業研究中心是百融金服所屬研究機構，憑藉公司線上線下融合的多維海量數據、服務銀行等金融機構的豐富經驗以及超強的大數據處理和建模能力，高度貼近產業發展實踐，深度整合國內外研究力量，不斷形成高水平研究成果，為企業、產業和整個國民經濟的轉型升級提供智力支持，“因為專業、所以卓越”。
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