银行业加速应用人工智能：从智能客服扩展到风控与营销

引言与现状

最近有媒体报道，某家银行的客服电话经由语音识别与自动应答系统转接，最终对话方竟是一位机器人。可见智能客服的能力已达到让人信赖的程度，然而银行业对人工智能的应用远不止于此。

在银行领域，反洗钱、反欺诈、信贷风控以及精准营销等场景都在广泛落地应用人工智能技术。国内多家大型银行正在推进AI布局，以提升风控水平、客户服务与运营效率。

以下以几家代表性银行为例，简要梳理其在 intelligent 领域的进展与实践。

工商银行的多场景应用与自建平台

工商银行在智能客服、智能风控以及机器人流程自动化等方面有广泛应用。该行在智能营销方面投入较多，通过对开源与商用机器学习技术的研究，基于开源框架搭建自有机器学习平台，并将其落地于智能营销等场景中。

在采用 AI 模型的场景中，智能营销的理财产品与基金产品的营销响应率明显提升，覆盖了更广泛的目标客户群体。

建设银行的智能风控演进

建设银行早在 2010 年就建立了网络金融反欺诈平台，覆盖网上银行、手机银行等渠道的风险交易，提供7×24小时的监管与拦截能力。

随后，该行持续推动技术创新，引入知识图谱、机器学习等前沿算法，将风控平台升级为网络金融智能风险监控平台。自 2018 年起，该平台在感知、分析与决策等三个模块上实现了智能化风险策略的应用与执行。

交通银行的战略地位与行业影响

在人工智能的应用框架中，交通银行将 AI 视为驱动金融数字化转型的重要引擎。该行副行长在分论坛上的讲话强调了 AI 的领航作用，以及对金融科技领域的深远影响，凸显了 AI 在战略层面的重要性。

行业共识与边界

尽管银行业对人工智能投入加大，但对其应用并非盲从。行业领袖强调科技不是最终目标，共同打造更美好的世界才是方向。人工智能正经历从技术创新到大规模应用再到深度变革的阶段性演进。

监管与标准化进程

为规范和引导人工智能的发展，监管部门在近期发布了相关标准与规范。今年 3 月 26 日，中国人民银行发布了金融行业标准《人工智能算法金融应用评价规范》，从安全性、可解释性、精准性及性能等维度对 AI 算法进行评价，适用于资金类与非资金类场景。

此外，今年 9 月，中国银行业协会发布了《远程银行人工智能客服评价指标规范》，聚焦于人工智能客服的评价指标、体系与计算方法，为银行业在 AI 客服领域提供参考与执行指南。

结论

从应用到规范，银行业在人工智能方面已经具备较为成熟的实践经验与行业规范。银行的 AI 布局不再是盲目追逐，而是基于证据与标准的持续演进，具有明确的路径与可借鉴的经验。

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