隨著大數(shù)據(jù)、云技術(shù)、區(qū)塊鏈、人工智能、 物聯(lián)網(wǎng)等新技術(shù)日漸成熟，銀行提升數(shù)字化業(yè)務(wù)能力和客戶體驗(yàn)有了新動(dòng)能。新技術(shù)孕育了金融服務(wù)的民主化，推動(dòng)金融科技公司迅速崛起。銀行也同樣可以獲得或者發(fā)展此類技術(shù)，強(qiáng)化自身的數(shù)字化能力、提升用戶體驗(yàn)。一些領(lǐng)先銀行已經(jīng)率先將改善用戶體驗(yàn)列為戰(zhàn)略重點(diǎn)，并快速付諸行動(dòng)，贏得市場(chǎng)份額。

目前來看，商業(yè)銀行發(fā)展金融科技的著力點(diǎn)主要是數(shù)字平臺(tái)和金融云的建設(shè)、人工智能和區(qū)塊鏈等關(guān)鍵技術(shù)，并應(yīng)用于商業(yè)銀行各個(gè)場(chǎng)景。

關(guān)鍵技術(shù)一：大數(shù)據(jù)（數(shù)據(jù)智能 精準(zhǔn)畫像 數(shù)據(jù)資產(chǎn)）

在數(shù)字時(shí)代，數(shù)字技術(shù)日新月異，在前中后臺(tái)的應(yīng)用更加廣泛，這為銀行帶來前所未有的革新機(jī)遇，銀行與客戶的關(guān)系又回到一對(duì)一的服務(wù)關(guān)系。比如，銀行可以對(duì)海量的客戶數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，利用大數(shù)據(jù)找出客戶的個(gè)性化服務(wù)需求，然后提供相應(yīng)的服務(wù)；區(qū)塊鏈技術(shù)通過數(shù)據(jù)的分布式存儲(chǔ)和點(diǎn)對(duì)點(diǎn)傳輸，打破了中心化和中介化的數(shù)據(jù)傳輸模式；金融云可為客戶提供遠(yuǎn)程的、基于需求的服務(wù)，架構(gòu)靈活能有效節(jié)約總開支。

如今計(jì)算能力增強(qiáng)、成本降低，商業(yè)銀行可利用大量結(jié)構(gòu)和非結(jié)構(gòu)性客戶信息，更好地做出信貸風(fēng)險(xiǎn)決策，監(jiān)控投資組合，構(gòu)建基于大數(shù)據(jù)的智能風(fēng)控體系。

▲圖 大數(shù)據(jù)在銀行智能風(fēng)控中的應(yīng)用

在銀行的整個(gè)價(jià)值鏈之中，金融服務(wù)的全生命周期均可以利用大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行改良與改革。銀行可采用數(shù)字化技術(shù)以此提高收入，改善資本使用率，尤其是削減成本。根據(jù)麥肯錫預(yù)測(cè)，如果全行業(yè)都采取數(shù)字化措施，到2025年就能將行業(yè)的成本收入比從現(xiàn)在的54%降到38%。商業(yè)銀行在傳統(tǒng)對(duì)公金融信貸業(yè)務(wù)中積累了豐富的風(fēng)控經(jīng)驗(yàn)，AI技術(shù)的應(yīng)用有助于提高大數(shù)據(jù)處理能力，優(yōu)化風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，提高風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別能力和實(shí)時(shí)性。在智能風(fēng)控方面，商業(yè)銀行的主要?jiǎng)幼饔校?br>

• 建立基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的銀行風(fēng)險(xiǎn)防控解決方案，AI 技術(shù)基于現(xiàn)有大數(shù)據(jù)系統(tǒng)，有利于提高方案的及時(shí)性和有效性。

• 針對(duì)高風(fēng)險(xiǎn)交易特點(diǎn)及行為特征，建立相關(guān)評(píng)估模型，基于模型發(fā)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)。

• 利用機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)，銀行可通過流程機(jī)器人完成重復(fù)任務(wù)，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化運(yùn)行，循序提取與清理數(shù)據(jù)。在風(fēng)險(xiǎn)管理與交易這種對(duì)復(fù)雜數(shù)據(jù)的處理方面，人工智能的應(yīng)用將大幅降低人力成本并提升金融風(fēng)控及業(yè)務(wù)處理能力。

關(guān)鍵技術(shù)二：人工智能（機(jī)器學(xué)習(xí) 自然語言處理 智能機(jī)器人）

領(lǐng)軍銀行也已開始通過使用智能機(jī)器人（RPA AI）自動(dòng)完成重復(fù)任務(wù)，實(shí)現(xiàn)數(shù)字化運(yùn)營(yíng)。機(jī)器人流程自動(dòng)化（RPA）已在資本市場(chǎng)運(yùn)營(yíng)的中臺(tái)展現(xiàn)出巨大潛能，能夠迅速完成數(shù)據(jù)提取和清洗等日常工作。在交易風(fēng)險(xiǎn)計(jì)算方面，機(jī)器人可以下載、驗(yàn)證和分析銀行頭寸。一些銀行已將該流程所需資源減少了95%，所需時(shí)間從10天縮減到20分鐘。流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)計(jì)算也可用機(jī)器人代勞。

其實(shí)，銀行在運(yùn)營(yíng)、風(fēng)險(xiǎn)、金融、法律等方面的大量工作，也可以通過智能機(jī)器人來完成，并且速度、效率和質(zhì)量還能得到保證。澳新銀行因?yàn)榇罅坎渴饳C(jī)器人，平均降本達(dá)到40％。巴克萊銀行在財(cái)務(wù)部門使用機(jī)器人，實(shí)現(xiàn)壞賬準(zhǔn)備金流程自動(dòng)化，每年節(jié)省將近1億美元。歐洲一家主要的支付處理公司開發(fā)了機(jī)器學(xué)習(xí)算法，當(dāng)貨幣在各市場(chǎng)主體、賬戶、地區(qū)之間流動(dòng)時(shí)，可在多家銀行之間進(jìn)行“貨幣追蹤”。這一技術(shù)便于調(diào)查人員追蹤“騾子賬戶”的使用路徑，從而大幅降低洗錢欺詐犯罪活動(dòng)的調(diào)查成本。

人工智能（AI）和認(rèn)知技術(shù)也影響著銀行運(yùn)營(yíng)。麥肯錫全球研究院的研究表明，嚴(yán)格來說，60％的職業(yè)中至少有30％的工作是能夠?qū)崿F(xiàn)自動(dòng)化的。

• 機(jī)器學(xué)習(xí)：高級(jí)算法可檢查大型數(shù)據(jù)集以識(shí)別模式，幫助在諸如產(chǎn)品控制和交易監(jiān)控等領(lǐng)域作出決策。北美某大型銀行開發(fā)了一款機(jī)器學(xué)習(xí)算法用于更好地識(shí)別信用卡詐騙。相比該行以前的方法，這款算法的預(yù)測(cè)能力提升了80％，速度也快了50％。每年有超過10萬名客戶享受到了更優(yōu)質(zhì)的體驗(yàn)。

• 自然語言處理：機(jī)器可以將語音和文本（包括來自呼叫中心的法律文件和通話記錄）轉(zhuǎn)換成結(jié)構(gòu)清晰并可搜索的數(shù)據(jù)，用于創(chuàng)建自定義電子郵件回復(fù)。

• 認(rèn)知主體：認(rèn)知主體可將機(jī)器學(xué)習(xí)與自然語言生成結(jié)合起來，組建一支虛擬工作隊(duì)伍，能執(zhí)行任務(wù)、實(shí)現(xiàn)溝通、學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，甚至還能根據(jù)“情感檢測(cè)”做出不同決策。這些遠(yuǎn)程顧問也能與銀行工作人員在員工服務(wù)中心、服務(wù)柜臺(tái)，或其他內(nèi)部聯(lián)絡(luò)中心進(jìn)行互動(dòng)。

關(guān)鍵技術(shù)三：云計(jì)算（云平臺(tái) API/開放銀行 敏捷架構(gòu)）

云計(jì)算服務(wù)模型包括SaaS、IaaS、PaaS，云計(jì)算開始改變數(shù)據(jù)架構(gòu)和IT“堆?！?，且有望實(shí)現(xiàn)在云端管理高達(dá)85%的工作量。結(jié)合運(yùn)維開發(fā)等成熟工具和迅速的軟件開發(fā)速度，云技術(shù)縮短了新產(chǎn)品開發(fā)和應(yīng)用面市的時(shí)間。麥肯錫研究發(fā)現(xiàn)，云計(jì)算及相關(guān)技術(shù)可將銀行IT運(yùn)營(yíng)成本降低30%以上。