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无人网点、刷脸支付、AI客服,银行拼科技秀“肌肉”
来源: 日期:2019-11-30 9:21:00

便捷刷脸的移动支付、远程视频智能面审、7×24小时的无人智能网点、语音机器人客服、全流程的线上批贷、无缝嵌入各类场景的Open-API开放平台 我们可以看到,在数字化迅猛发展的时代,金融科技与业务融合已经全面渗透到商业银行的前中后台。而未来,金融科技所扮演的绝不仅限于对后台技术的支持,还将是为银行创造利润的关键角色。

在此背景下,南都金融研究所(NDFRI)经过一个多月的实地走访、线上问卷调查和一对一高端访谈后,推出《2019年商业银行“AI+”金融科技深调研报告》,着重考察商业银行对金融科技的投入程度,以及金融科技前沿技术应用落地的具体情况,为银行业数字化转型提供一些可参考借鉴的样本。

现状:商业银行金融科技投入出现分化

未来已来!面对大数据、云计算、人工智能、区块链、5G等新兴技术的突破和迭代,面对客户需求的快速变化,传统金融机构数字化转型迫在眉睫。而金融科技将是未来决定银行核心竞争力的关键,已经成为行业共识。

NDFRI在调研中也发现,商业银行对金融科技发展早已不再停留于战略讨论阶段,而是逐步落地至业务发展,甚至成为转型的核心驱动力之一。最明显的表现就是商业银行对金融科技的投入不断加码。

比如,招行在2017年成立了金融科技创新项目基金,基金总额占上半年税前利润的1%,在2018年又提高到上年营业收入的1%;交行2018年信息科技投入较上年增长6.1%;平安银行在年报中也披露,2018年IT资本性支出25.75亿元,同比增长82%。不仅如此,招行还将金融科技的投入比例写入了公司章程,从制度上保证了金融科技的持续投入。

除了对科技创新的资金支持持续提高,商业银行也加大了对科技人才的培养与引进。比如,从2018年的年报来看,平安银行科技人力2018年同比增长超过44%;而交通银行则启动了“FINTECH管培生”“金融科技万人计划”“存量人才赋能转型”打造金融科技人才队伍的三大工程。

虽然大多数商业银行均在金融科技上投入持续增加,但仍有部分银行在金融科技上的投入动力不足。对于背后的原因,NDFRI在调研访谈时了解到,主要还是在于科技的快速更迭和投入产出的效益不匹配,毕竟发展金融科技需要投入巨大的研发成本,而对于一些中小银行来说,是否有充足的资源来维持具有较大的不确定性。

应用1:AI+生物识别技术愈发成为一项“必备技能”

NDFRI注意到,商业银行对金融科技的认识及运用,更多是从自身金融业务需求出发,以金融科技作为发动机,促进金融提质增效。

具体到金融科技前沿技术应用落地情况,按业务场景划分,主要集中在支付、渠道、零售金融、普惠金融、风控与安全等方面;而按转型影响划分,最直接就表现在客户服务、产品设计、运营模式等方面。而NDFRI试图从技术应用出发,这是相对比较打破常规的角度,探讨分析当前银行金融科技的实际现状。

人脸、指纹、虹膜、声纹等生物信息,相比基于身份证、密码等传统身份认证方法,具备独特、防丢、防忘的特点,是一种兼具安全与便捷的认证手段,因此愈发成为金融企业一项“必备技能”。

其中,指纹在银行业务中的运用堪称国民级,而人脸识别则是流行正当时。在NDFRI调研中,无论是在工、中、建等国有大行,还是在招行、平安等股份行,以及城商行、互联网银行,以上两种技术都得以广泛运用。

“随着人脸识别技术日渐成熟,银行机构普遍以人脸识别系统替代人工操作,自动完成人脸图像采集、人脸的规范化、提取人脸特征、匹配人脸特征等环节,辅助柜员完成客户身份识别工作,缩短客户办理时间,在规避面签时人员、经验等因素影响风险的同时,充分利用全网资源对客户的背景及信用情况进行核查,有效规避冒开风险”,民生银行广州分行相关负责人表示。

对于没有线下网点的互联网银行而言,这些技术的应用重要性与必要性更是突出。NDFRI从苏宁银行方面了解到,其积极开发和应用刷脸技术,让个人可以远程在线开设电子账户,识别精准度高达99.97%。基于该技术,苏宁银行成为江苏地区企业最快开户银行,用时不超过25分钟。

声纹识别、语音交互将是下一个走向大众化、普及化的技术。在此之前,声纹识别一般被用于电话银行系统,NDFRI调研中了解到,目前银行已经开始尝试开拓更多运用场景。例如,为解决部分视觉障碍以及老年客户等特殊群体对于手机银行操作应用的需求,建行在手机银行等移动金融应用中加入声纹识别技术,通过采集客户声纹信息、后台进行智能化多点校验,实现了在用户登录、交易、查询、转账等环节中的应用。

NDFRI进一步了解到,浦发银行则通过AI+语音识别,实现理财营销话术合规检测。浦发银行广州分行介绍,基于关键词语音检测使每一笔理财产品销售话术的合规性都得到了数字化直观的展现。一旦在录音录像过程中存在瑕疵,系统会向理财经理及时发出告警信号,有效控制了理财产品销售过程的合规风险,也更符合监管部门对于理财双录工作的监管要求。

而华夏银行广州分行则引入AI语音机器人系统,应用于线上贷款运行的贷后管理环节,通过对贷中及逾期客户模型、策略、画像等特征进行分析,实现风险区隔并采用对应手段完成贷中监测和逾期催收效果。

应用2:AI+大数据分析在客户画像、风控等领域展开

银行天生是拥有数据的机构,经过十余年数仓建设,使其拥有了一片可让大数据施展拳脚的肥沃土壤,银行现在、未来都与大数据紧密关联。NDFRI梳理认为,目前银行的大数据分析主要在客户画像、精准营销、风险管理、运营优化等领域展开运用。

比如,平安银行信用卡首创AI授信模式,则是利用数万变量参与决策形成了第五代智能模型群,主动识别、智能预判客户潜在授信产品需求,及时为客户匹配提供最优授信产品服务,实现“千人千面”毫秒级授信决策。而兴业银行手机银行APP5.0则根据客户画像智能推荐金融产品及活动,实现“千人千面”,为客户提供个性化、定制化服务。

金融是一门管理风险的生意,风控无疑是大数据分析最有价值的应用之一。NDFRI了解到,中行与腾讯合作推出“新一代网络金融事中风控系统”,结合大数据、人工智能、云计算、云网端安全防护体系,对手机银行交易提供7×24小时全面风险监控,并且没有牺牲用户的使用便利性,做到了风险防控和客户体验的“双提升”。

而中信银行广州分行将通过与各级工商税法机构进行系统对接与数据共享,在合法合规与信息安全的前提下,探索通过整合政府数据、行业数据进行信贷风险管控模型构建,提升分行对重点客户风险预警能力。

大数据分析也助力“排队长”这个老大难问题得以优化。广东工行对网点五大类数十维特征进行数据建模,使用随机森林和GBDT等机器学习模型进行模型融合建模,为网点排班提供决策智能支持,改善基层网点客服经理人工排班的不足,促进客服经理科学动态跨网点调配,提升网点运行效率,缩短客户排队等候和业务办理时间。

在线上问卷调查时,有2583名网友参与了投票。

难题:AI与人工,如何兼顾?

可以看到的是,新兴技术的应用已经渗透到商业银行业务发展的方方面面,金融业的科技力量从支撑、保障的从属地位,向引领、重塑的驱动地位转变,已成为重要的核心竞争力。但不可否认的是,科技为金融业务带来高效率、高质量的同时,也引入新风险、新挑战。

作为AI+金融的典型场景之一,消费者对智能客服的观感、使用体验是管窥“金融科技如何兼顾温度与效率”的重要切口。为此,NDFRI特别展开调查——“银行上线AI客服,却被吐槽‘不如人工’!你Pick哪个?”以了解消费者的真实态度。

在本轮调查中,有2583名网友参与了投票。从调查的结果来看,超过九成的网友在遇到银行业务问题时还是倾向于使用人工客服,倾向于使用智能语音客服的网友不足1%。对此,有网友向NDFRI表示,虽然智能语音客服可以全天24小时在线,但智能客服太过程式化,要解决问题必须要一层一层地去选择,太浪费时间。

对此,NDFRI也走访调研了多家银行相关业务负责人。其中,建行广东省分行数据管理与信息技术部科长陈涛表示,目前智能客服的确无法完全替代人工客服,对于部分非常规问题,人工客服无论在应对处理、寻找解决方案还是在答复方式方面都更加合适,为了更好地服务客户,建设银行将客户服务分为两部分,对于常规的咨询及问题处理可通过智能客服完成,对于智能客服无法完成的部分则交给人工客服办理。


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