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銀行人工智能行業(yè)市場分析 銀行人工智能行業(yè)發(fā)展前瞻

隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型持續(xù)深入,銀行業(yè)務(wù)模式正在打破線上線下的邊界,從“在線”向“在場”轉(zhuǎn)變,進(jìn)入集感知、連接、交互等技術(shù)融合的新發(fā)展階段,這對金融機構(gòu)的AI業(yè)務(wù)賦能能力提出了更高要求。智能交互能力建設(shè)成為銀行今年科技發(fā)展的重點,對AI場景應(yīng)用的投入力度不斷加大

隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型持續(xù)深入,銀行業(yè)務(wù)模式正在打破線上線下的邊界,從“在線”向“在場”轉(zhuǎn)變,進(jìn)入集感知、連接、交互等技術(shù)融合的新發(fā)展階段,這對金融機構(gòu)的AI業(yè)務(wù)賦能能力提出了更高要求。智能交互能力建設(shè)成為銀行今年科技發(fā)展的重點,對AI場景應(yīng)用的投入力度不斷加大。

金融科技正在延伸到銀行工作的全流程,今年以來越來越多商業(yè)銀行投入重點向數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型傾斜,尤其智能交互領(lǐng)域,不論企業(yè)用戶還是個人用戶,都可以通過智能化方式精準(zhǔn)獲客、營銷及客戶運營,提升金融服務(wù)質(zhì)效。

根據(jù)中研普華產(chǎn)業(yè)研究院發(fā)布的《2023-2028年銀行人工智能行業(yè)市場深度分析及發(fā)展策略研究報告》顯示:

人工智能開始進(jìn)入產(chǎn)業(yè)與應(yīng)用深度結(jié)合的爆發(fā)期,在各個行業(yè)的滲透度都在增加,2022年中國人工智能市場規(guī)模將達(dá)2729億元。

未來人工智能的應(yīng)用場景范圍將持續(xù)擴大,深度滲透到各個領(lǐng)域,引領(lǐng)產(chǎn)業(yè)向價值鏈高端邁進(jìn),同時也為改善民生起到重要作用。企業(yè)將加大自主研發(fā)投入,促進(jìn)人工智能與大數(shù)據(jù)、云計算以及區(qū)塊鏈技術(shù)相互融合,將產(chǎn)生巨大的生產(chǎn)變革和經(jīng)濟(jì)增長。

在AI時代,在線業(yè)務(wù)漸成主流,數(shù)據(jù)量激增,超出了人的經(jīng)驗范疇和處理能力邊界。這些非結(jié)構(gòu)化的、非金融的數(shù)據(jù),恰恰是機器擅長處理的領(lǐng)域?! 【唧w來看,依托機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、自然語言處理、知識圖譜等底層核心技術(shù),智能風(fēng)控解決方案可提供預(yù)授信行內(nèi)白名單、貸前準(zhǔn)入、貸后預(yù)警、收益評分、信用卡激活促動、信用卡貸后調(diào)額、智能催收等多個場景的解決方案。

銀行人工智能行業(yè)市場分析

近來,銀行在AI領(lǐng)域動作愈加密集。多家銀行宣布引入ChatGPT(前瞻性聊天機器人)產(chǎn)品以提升客戶交互或產(chǎn)品運營效能;銀行也在新版手機銀行APP升級迭代中重點聚焦于提升AI服務(wù)能力、打造智能服務(wù)產(chǎn)品。

從銀行角度來看,當(dāng)前數(shù)字化、智能化是業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型的必然趨勢,各家銀行都在積極布局,此前更多集中在大數(shù)據(jù)方面的布局,尤其在業(yè)務(wù)線上化、數(shù)據(jù)生態(tài)場景建設(shè)領(lǐng)域;現(xiàn)在人工智能在金融場景的應(yīng)用越來越受關(guān)注,部分金融科技實力強的銀行在AI智能的場景應(yīng)用實踐探索更為密集。

中國銀行業(yè)協(xié)會數(shù)據(jù)顯示,2021年客服中心和遠(yuǎn)程銀行從業(yè)人員比2020年減少4200人,降幅達(dá)7.72%。

隨著應(yīng)用規(guī)模的不斷擴大和力度的不斷深化,新的挑戰(zhàn)逐漸露出端倪。一是企業(yè)開發(fā)、使用人工智能產(chǎn)品通常是采取自研和商用引入的模式,呈現(xiàn)出模型、服務(wù)等AI能力多樣化標(biāo)準(zhǔn)不一,復(fù)用公共AI底座資源難度高、多能力組合難度大的問題。二是模型、服務(wù)等AI資產(chǎn)經(jīng)常由不同的部門或團(tuán)隊建設(shè)和運維,欠缺統(tǒng)一管控,共享復(fù)用面臨障礙。三是各個AI能力賦能業(yè)務(wù)應(yīng)用后,往往缺少業(yè)務(wù)應(yīng)用與智能服務(wù)、模型之間的有效反饋聯(lián)動,根據(jù)數(shù)據(jù)持續(xù)迭代模型能力弱。

銀行人工智能行業(yè)發(fā)展前瞻

銀行涉及的工作標(biāo)準(zhǔn)化程度高,大量客戶數(shù)據(jù)信息單靠人力整理效率低下,而人工智能技術(shù)可以最大限度提升業(yè)務(wù)流程效率,采用數(shù)字員工來降低運營成本成為金融機構(gòu)的一種選擇。越來越多的金融機構(gòu)結(jié)合人工智能解決開戶流程等海量同質(zhì)化的業(yè)務(wù),將人工從重復(fù)性服務(wù)中解放出來。

從銀行需求角度考慮,需要構(gòu)建面向互聯(lián)網(wǎng)客群的經(jīng)營管理體系,強化客戶體驗管理,增強線上客戶需求洞察能力,推動營銷、交易、服務(wù)、風(fēng)控線上化智能化。

從實際功效與預(yù)期看,銀行APP集成數(shù)字人模塊作為線上的智能金融助手,可進(jìn)行金融知識的專業(yè)講解,理財產(chǎn)品的智能推薦,步驟流程的耐心解答,助力銀行線上數(shù)字化轉(zhuǎn)型,通過數(shù)據(jù)驅(qū)動催生新產(chǎn)品、新業(yè)務(wù)、新模式。預(yù)計到2030年,銀行采用的“服務(wù)型”虛擬人,市場規(guī)模將超過950億元。

除了交易外,風(fēng)險控制、零售業(yè)務(wù)等都是AI助力金融的主要應(yīng)用場景。業(yè)內(nèi)普遍認(rèn)為,銀行業(yè)作為高度數(shù)據(jù)化的行業(yè),加之業(yè)務(wù)規(guī)則和目標(biāo)明晰,是人工智能和云計算等數(shù)據(jù)驅(qū)動技術(shù)的最好應(yīng)用場景。這基于4個理由。一是銀行一直非常重視IT技術(shù)的利用,信息化程度較高,技術(shù)環(huán)境與條件較好。二是銀行信息化程度較高,擁有豐富的數(shù)據(jù)沉淀。三是傳統(tǒng)金融行業(yè)更多是以人力為主的服務(wù)行業(yè),亟待通過人工智能技術(shù)降低成本。四是銀行具有一定資金支持,留有試錯的空間。

當(dāng)前,銀行業(yè)“擁抱”科技企業(yè)開展合作,主要具有兩大脈絡(luò):一條脈絡(luò)是“銀行+互聯(lián)網(wǎng)公司”與“銀行+技術(shù)服務(wù)公司”。其中,比較典范的是互聯(lián)網(wǎng)公司和以工農(nóng)中建四大行為代表的老牌銀行強強聯(lián)手。在另一脈絡(luò)上悄然進(jìn)行著為銀行帶來穩(wěn)健變革的,是各類技術(shù)服務(wù)公司以項目方式嵌入銀行的智能化升級體系。

比如,華為等硬件服務(wù)機構(gòu)提供云計算平臺,商湯、曠視、依圖等人臉識別公司為銀行提供遠(yuǎn)程核身能力,科大訊飛等語音公司為銀行提供智能語音產(chǎn)品,氪信科技等算法和建模公司為銀行提供智能風(fēng)控、營銷、客服等業(yè)務(wù)解決方案等。

更多行業(yè)詳情請點擊中研普華產(chǎn)業(yè)研究院發(fā)布的《2023-2028年銀行人工智能行業(yè)市場深度分析及發(fā)展策略研究報告》。

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