行业观察｜银行业的AI时刻来了

文：李晨曦

编辑：张静

来源： 财经五月花

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黎明之前，是令人激动的时刻。

2023年，中国经济正在进行一场修复与新生。银行业的表现，就是一面镜子。上市银行的财报季刚刚过去，数据显示盈利增长、资产质量稳定。未来潜行的暗礁同样依稀可辨：有效信贷需求从何而来，大模型带来的AI技术革命在意想不到的时刻，悄然降临……

“驱动银行发展的核心动力正发生变化，以前是规模驱动，现在是新技术驱动。”由中国银行业协会指导、网商银行承办的外滩大会银行业数字化论坛上，蚂蚁集团资深副总裁、网商银行董事长金晓龙在现场表示，中国在银行数字化上已经形成了全球竞争力：银行经营服务的触点发生巨大变化，银行的产品形态发生巨大变化，银行增长的核心动力发生巨大变化，银行的经营理念发生巨大变化。

变化孕育着趋势，趋势代表着机会。论坛现场针对200多位银行科技从业者的调研显示：九成以上将加大投入人工智投入技术，近八成认为银行将应用大模型，并将在1年-3年内落地。

数字化，银行的新战场

“作为多年的银行从业者，我们看到，数字化转型前，广撒网、冲规模的粗放式增长是主流。数字化转型后，基于大数据的精准营销、精细管理、精准运营，成为银行机构的升级方向。现在，金融即科技，科技即金融，大模型、云计算、物联网等‘新技术’，成为领先机构的新战场。”金晓龙说。

IDC中国副总裁兼首席分析师武连峰针对银行数字科技的研究之后，总结出当前的五大趋势：

第一个趋势是随身银行。 《2022年中国银行业服务报告》显示，银行平均电子分流率97%，九成以上业务都已实现线上化。第三方数据监控平台显示，2023年6月底，中国手机银行App月活用户数超5亿。不仅App，银行在微信和支付宝上的小程序已超过200多款。

随身银行让银行越来越像“互联网公司”。截至2022年底，工商银行App月活1.74亿，与许多头部互联网公司相当。招商银行把许多生活服务也搬进App，包括餐饮服务、电影院购票及出行服务等。

第二个趋势是AI风控。 IDC预测，到2026年，将人工智能应用于信贷授信将成为银行的主流选择。由于更为复杂的模型、算法的应用，至2026年底，银行欺诈洗钱等案例将降低12%。

AI风控在银行业已有探索。例如，网商银行百灵智能交互式风控系统，将大规模人工智能应用于小微金融。它相当于一个AI信贷审批员，用户提交合同发票等材料，AI信贷员运用计算机视觉、多模态识别、人机交互等人工智能技术，在线审核，完成提额，目前已服务800万小微经营者。

中信银行“哨兵”智能防欺诈风控系统，将机器学习和大数据技术应用于反欺诈。2022年全年，“哨兵”主动劝阻被诈骗客户800多人，拦截资金超1亿元。

第三个趋势是数字员工。 IDC预测，到2025年，超过80%的银行都将部署数字人，承担90%的客服和理财咨询服务。随着大模型的落地应用，数字员工“看懂文字、听懂语言、做懂业务”将成为常态。

浦发银行是最早“聘用”数字员工的银行。3D数字员工“小浦”已经在20多个岗位“任职”，包括财富规划师、文档审核员、大堂经理、电话客服等。姣姣和小姣是交通银行的数字员工“姐妹花”。她们既能为客户答疑解惑，还成为科技品牌名片。

第四个趋势是边缘物联。 IDC预测，到2027年，40%的G2000企业将通过低轨道卫星技术满足偏远、农村和高风险地区的网络覆盖缺口。借助人工智能物联网技术和其他数据，各行业的中、小、微型企业贷款覆盖率将达到70%。

平安银行已连续合作发射了三颗卫星，搭建了“星云物联网平台”。供应链上下游企业的真实经营数据等信息可以更及时、有效地回传，从而为其授信。截至2023年6月末，星云物联网平台支持实体企业融资额超8000亿元。

网商银行大山雀卫星遥感风控系统将卫星遥感技术应用于农村金融，给予农户精准的授信和合理的还款周期。大山雀已累计服务120万经营性农户，在数据相对稀薄的农村地区，为解决金融服务“有没有”找到了一条新的技术路径。

第五个趋势是云原生架构。 IDC预测，到2025年，60%的中国境内银行将基于当前应用程序的使用现状制定并实施云原生数字核心战略。

除了网商银行、微众银行等科技银行较早采用云原生架构之外，国有大行、股份制银行和城商行同样加速部署。 广发银行自2019年开始搭建容器云平台，已尝试接入223个应用。上云之后，广发银行IT成本大幅降低，CPU节省比例超43.54%，内存节省比例超65.12%。与此同时，新应用研发效率大幅提升。建设银行更是成立“建行云”，涉足云计算业务，首批推出三大类10个云服务套餐，为中小微金融机构提供“开箱即用”的技术服务。

AI惠及更多普通小微

“金融行业是最适合包括大模型在内的人工智能技术应用的领域之一。”清华大学人工智能研究院副院长孙茂松表示。

置身事内，抓住机遇已经成为行业共识。针对200多位银行科技从业者的调研显示：九成以上将加大投入人工智投入技术，近八成认为银行将应用大模型，并将在1年-3年内落地。

变化已然开始。从全球范围看，在银行业务领域，美国银行（Bank of America）推出的虚拟助手“Erica”，帮助客户细化资产报告、追踪消费以及提供个性化建议。在金融安全领域，MasterCard运用AI技术进行欺诈检测，避免损失。而在个性化金融服务方面，Wealthfront、Betterment等金融科技公司利用智能机器人财富管理平台为用户提供个性化、定制化的理财建议。值得注意的是，监管科技（RegTech），如欧洲银行已经使用AI技术进行反洗钱和知识产权保护方面的监管。

中国的探索不遑多让，甚至走得更远，投资策略、风险控制、智能客服等均有使用到AI技术。以网商银行为例，行长冯亮认为，网商银行成立八年以来，没有一个网点，也没有一个信贷员，1600多名员工，一大半都是科技人员，但累计服务小微经营者超过5000万，遍布中国的城市和乡村。 这个客户量级，在全球范围内，都是最多的。

大山雀卫星遥感风控系统、供应链金融解决方案大雁系统以及百灵智能交互式风控系统，三只科技之鸟，构成了网商银行智能风控系统。“如果没有AI技术，1600名员工能服务的用户量，最多只能达到百万级。但AI的应用，拓宽了金融服务的宽度与广度，让原本无法覆盖的用户同样被覆盖。”

冯亮认为，AI正在改造千行百业，甚至可以说，未来整个产业将会因为技术，特别是人工智能技术而发生范式变革。在那些潜在需求大、人工经验稀缺的领域，AI的发挥空间越大。

人工智能不是为了替代人，而是为了发展人与解放人。“我们不妨想象，当大模型在医疗诊断的准确率与权威专家相当，当大模型教学能力媲美最优秀的教师，更多普通人可以享受到顶级的医疗和教育。这才是人工智能的价值。网商银行将持续探索大模型、AI的应用，让数字金融服务惠及更多普通的小微经营者。”冯亮在外滩大会上说。

当然，值得注意的是，大模型的真正落地应用，并引领范式变革仍然需要时间。 清华大学人工智能研究院副院长孙茂松认为，通用大模型需要充分的金融行业数据训练，才能真正发挥价值。因此，银行需要建立一支精干得力的垂直大模型技术队伍，深入的融合内部需求，对通用大模型进行训练，才能创造增量价值。

广发银行副行长林德明表示，银行数字化、智能化转型要综合处理好六个关键要素：要有明确的转型目标和综合战略；要从CEO到中层管理人员的投入；要部署高素质人才；要有灵活敏捷治理思维，推动更广泛的思维变革；要进行有效的进展管理，建立明确的标准；还要有业务的主导技术平台和数据平台，建立由业务需求驱动的现代技术架构。林德明指出，深化数字化转型，银行需要构建全链路数字化运营能力、全过程效能度量能力和全价值链敏捷协同能力。

归根到底，唯有企业自身发生变化，才能抓住技术的机遇。