除了聊天机器人，银行中还有哪些业务会涉及人工智能

【产业链图谱 | 人工智能产业链图谱_人工智能产业链全景图】

【研究报告 | 人工智能行业研究报告】

　　随着人工智能技术的发展，人工智能的应用范围也在逐渐扩大，随着一些银行的聊天机器人的曝光，人工智能在银行中的应用逐渐被大家熟知，那么人工智能在银行中还有哪些应用呢。

       银行中的人工智能业务

　　1.聊天机器人和虚拟个人助理

　　很多银行会使用聊天机器人和语音机器人和客户进行互动，现在的聊天机器人已经具备了能够独立帮助客人处理问题和解决问题的能力。

　　聊天机器人的相关技术

　　银行机器人会使用自然语言的判断和生成技术，客户在和机器人的交流中会觉得自己是在和人交流，而不是人工智能的界面。在交流过程中，用户也能够使用面部识别等技术。

　　2.客户分析

　　人工智能能够根据银行客户的具体信息，为用户提供个性化的服务和信息推送和精准的业务类型推荐。同时可以根据对海量用户数据进行分析，对用户的消费梯度进行分析。

　　客户分析的相关技术

　　人工智能能够通过客户的非结构化数据对客户进行人物行为刻画。机器学习能够进行行为分析，不断改进的算法能够增加客户的决策数量。使用语言分析技术也能够通过文字结构解析来分析用户心理。

　　现阶段已经有理财公司通过语言分析技术来判断用户的选择倾向，促进和客户之间的交流。

　　3.简化流程

　　银行希望能够降低工作人员的工作范畴，将一些能够被机器代替的活动交由机器完成，比如让计算机进行文档解析，让计算机进行一些决策的制定。

　　简化流程的技术

　　如果要实现机器主动的文件扫描和解读，需要用到图像识别和机器学习的技术，计算机会按照相关的规则做出正确的决策。同时，计算机自行判断决策要传递的对象。

　　4.模式识别

　　人工智能可能会发现交易中存在的异常或模式，这可能意味着欺诈和洗钱。面部和语音识别也可能会给已经进入系统的欺诈者打上标记。数据可以被筛选，以找到显示风险或投资机会的交易模式。

　　背后的技术

　　机器学习使人工智能能够解析大量非结构化数据，从而将信号与市场中的噪声分离开来，而且它可以自我纠正。复杂的图像识别可以用来识别人和物体。

　　根据分析可以发现，人工智能的进步将会改变传统零售业务的运营模式。利用人工智能的各种方法，经过零售业务数据的训练和学习，人工智能的算法模型将会不断完善，以达到替代人类手工处理的能力。然而，人工智能在大零售业务中带来机遇的同时，也会带来一些潜在挑战。

       人工智能带来的挑战

　　1. 人工智能模型识别便利性和偏差风险性

　　人工智能模型的应用将零售部门大量非结构化数据的价值挖掘出来，大大减少人工识别的工时耗费，便利于给客户和业务工作人员快速得到相应结果。与此同时，如果人工智能模型出现错误计算，零售业务部门将得到基于人工智能所作出的错误分析结果，对客户的预测分析和风险管理将难以做出准确的经营决策，直接影响后续经营活动，带来相应的损失。

　　2. 人工智能模型管控便捷性和失控危险性

　　人工智能模型具有自我学习并优化的能力特点，能够通过训练和学习不断提升业务处理能力。但是这也存在方法失控的可能性，其自身智能错误将造成客户信息损失和大零售业务不稳定。因此，对其的管控便成为不可忽视的要点之一。

　　3. 人工智能模型数据处理快速性和保密安全性

　　由于人工智能的运用与互联网信息技术的发展有千丝万缕的联系，人工智能所需要计算的数据需要通过网络加以传输，但人工智能模型本身以及互联网环境都存在各种潜在安全漏洞。若遭到黑客攻击，客户个人隐私信息和行内大零售经营信息一旦泄露，必然导致一系列安全问题的产生，给银行和客户带来不可预料的损失。

　　4. 人工智能模型金融监管的难易性和对在岗人员的冲击性

　　人工智能模型和大零售业务的相互结合，当前的业务零售模式会发生相应改变，这对业务的监管提出了新要求。而目前，监管中关于人工智能的规则和防范措施都不够完善。同时，人工智能模型的多种工作行为都很难去追究责任主题，所以如果人工智能出错了，处理成本相比工作人员要高。同时，人工智能的加入会造成银行的岗位结构发生变化，会有多项在岗人员面临失业的危险，这就对银行在进行技术应用时调整人事结构提出了相应要求。