4张艳-人工智能在商业银行应用创新

1,人工智能在商业银行应用创新,金融业正在迈向智能化时代,随着A（AI，人工智能）、B（BlockChain，区块链）、C（Cloud，云计算），D（bigData，大数据）等各类新技术不断发展，并逐步扩大在金融业的使用，金融业正在大步迈向智能化时代。,1,金融科技发展中AI技术发挥着重要作用,1,4,2,企业级人工智能平台的总体规划,风险防控,客户营销,客户服务,经营管理,应用场景,业务运营,机器学习平台,生物特征识别平台,基础框架,语义分析,自然语言处理,自然语言生成,文字识别,计算机视觉,图像识别,长尾客户营销,面向银行场景的定制模型,交易反欺诈,.,图分析,知识图谱,网络分析,模型,语音合成,人机交互,语音识别,指纹识别,生物特征识别,人脸识别,深度学习框架,机器学习框架,图计算,图数据库,.,声纹识别,静脉识别,重点依托于机器学习平台、生物特征识别平台，建设银行人工智能有关的企业级技术能力，支撑提升风险防控、客户营销、客户服务、运营管理等有关业务场景的智能化水平。,5,人工智能在客服服务领域典型应用,3,加快推动智能客服建设：基于生物识别、大数据、人工智能等新技术研究成果，围绕远程银行中心建设全渠道接入、全媒体支持、智能化、人性化、智能与人工相结合的客服体系，通过新建智能客服应用，实现智能问答、智能外呼、客服助理、智能分析等智能化场景建设，改善客户体验，提升运营效能。,专家规则,机器学习,交易反欺诈：构建智能反欺诈模型，实现毫秒级欺诈判别和即时干预。,智能化风险防控实践,专家规则+机器学习,团伙欺诈模型,神经网络模型,逻辑回归模型,毫识别实时报警,报警,网上银行,第三方支付,手机银行,柜面,POS,全渠道多环节控制,4,7,信贷违约风险预测：基于图数据库、图计算、机器学习等技术实现对客户资金交易关系、担保交易关系进行探查，对于客户风险传导的情况进行预测，防控风险的传导与扩散，提高风险防控效率。,关系探查的验证效果：在基础数据加载完成的基础上，资金圈、担保圈和担保连通体计算分析可从数日提升到分钟级。信贷违约风险预测的验证效果：人工智能模型较专家规则的效果有较大提升。,人工智能在风险防控领域典型应用,4,风险信息服务：整合行内外多种风险信息，既提升行内风险防控能力，又助力业界风险防范。,工商银行智能化风险防控实践,4,9,法人理财产品推荐：基于客户基本信息、资产、融资、结算，以及客户画像与理财产品信息，应用大数据与人工智能技术为小微客户推荐理财产品，提供对小微客户精准营销，提升法人理财产品营销成功率。,机器学习,大数据,法人理财智能推荐模型,目标客户,产品1,产品2,服务渠道,营销方案,产品推荐,在线学习、自反馈,模型构建,个性化推荐,人工智能在客户营销领域典型应用,5,10,法人客户流失预警：利用机器学习技术，针对特定目标客户群建立流失预警模型，每月通过智能模型预测未来3个月流失客户，帮助客户经理提前做好客户挽留和营销工作。,人工智能在客户营销领域典型应用,5,11,长尾客户营销推荐：利用机器学习方法识别日均金融资产1千1万的长尾客户的产品偏好，以客户为中心，向客户推荐合适产品。,人工智能在客户营销领域典型应用,5,12,清算中心业务智能化能力提升。聚焦清算领域跨行查询、跨境转汇、跨境查询等场景的业务痛点问题，采用业务规则和知识引导相结合的机器学习新方法，以自然语言处理为核心技术手段，将人工智能应用到清算运营实践中，提升全行的清算运营效率。,跨行报文智能查询查复,跨境转汇指令地址拆分,跨境查询智能查复,金融市场后台业务跨行收报入账,跨境汇款审核,跨境报文智能查询查复,其他业务场景,人工智能在业务运营领域典型应用,6,13,业务集中处理,碎片录入,业务集中处理：以业务集中处理平台为基础，扩大凭证二维码、人工智能OCR识别范围，减少大小写金额一录并交叉校验，减少业务信息录入工作量，降低外包费用，提高人员复用度及业务处理效率。,前台柜员,凭证扫描（二维码识别）,机器学习平台OCR智能识别,人工录入,智能录入,文档碎片,识别结果,文档校验,两录差错校验,大小写金额交叉校验,录入人员,校验人员,人工智能在业务运营领域典型应用,6,14,柜面远程授权流程优化：提交远程授权前增加人脸识别的检查，人脸识别通过则不再触发远程授权，减少柜面交易流转环节，有效缩短客户办理业务的等待时间，提升网点工作效率。,人工智能在业务运营领域典型应用,6,现有业务流程,拍摄现场照片,人脸识别,识别通过，不再触发远程授权，继续交易,联网核查,15,人工智能在经营管理领域典型应用,搭建面向全行员工的财务共享服务平台，建立事前审批、集采、合同、支付、