为有效推动《金融科技发展规划（2022-2025年）》的落地实施，华夏银行制定了《华夏银行2021-2025年数字科技转型行动方案》，坚定“以数字信息为基础，运用现代数字技术，能够重塑或创设新的业务或商业模式，实现价值创造”的数字化转型认知，聚焦前沿数字科技领域、加快创新发展，通过拓建基础能力平台、积淀研究成果、丰富应用场景，实现加快数字化转型和赋能经营发展的目标。在金融机构数字化转型的浪潮中，人工智能作为数字化转型的核心武器之一，不断融合业务领域和应用场景，全面助力金融行业升级。如果银行业能在产品设计、市场营销、客户服务以及风险控制等各个环节有效运用人工智能技术，可在消除信息不对称、实现业务流程自动化、节约运营成本、提升客户满意度等方面取得重大突破，可为银行业自身加快数字化转型、实现具有高度适应性、竞争力、普惠性的现代金融企业创造有利条件。

传统银行业的行业痛点

以银行业为代表的传统金融行业，在客户、产品、营销、风控等方面，存在流程复杂、周期较长、模式单一、个性化服务欠缺、业务处理流程自动化不足等典型问题。在市场竞争日益激烈的大环境下，无法及时有效地满足客户差异化、多元化金融服务需求。这些痛点集中在以下几方面：一是在市场营销方面，获客难度不断增长、优质客户提升率较低，远程交易操作困难，流程相对繁琐；二是在客户服务方面，人工成本较高且无法有效覆盖有效客户，难以为客户提供差异化、个性化的分层金融服务；三是在风险控制方面，由于信息不对称导致银行业掌握的信息成为一座座信息孤岛，无法有效降低潜在的信用风险。

针对银行业存在着风控要求高、业务规模大、重复劳动多等切实痛点，人工智能技术可深度融合业务场景，在解决信息不对称和构建个性化金融服务等方面发挥巨大的创造力。在产品设计和市场营销环节，重点聚焦如何获取增量业务；在客户服务环节，着重提升客户满意度；在风险控制环节，强调消除信息不对称、降低风险成本；在运营管理方面，实现业务流程自动化、降低经营成本。

人工智能在银行业的应用场景

人工智能技术在文字、语音和图像等各类信息的自动挖掘、提取和处理方面具有强大能力，是促进金融科技发展，加速银行业数字化转型的强大力量。传统银行业务和人工智能技术的全面融合，可提升银行机构的服务效率，拓展金融服务的广度和深度，赋能贸易金融业务链，使人工智能在银行业的发展中不断实现价值创造。

在智能化营销方面，利用知识图谱和NLP等人工智能技术，银行可以充分利用自身储存的大量客户信息，构建精准营销、智能推荐模型。不仅可以通过深度数据分析转化为营销资源，还可以根据用户画像实现精准的营销定位，并且在此基础上深挖客户潜在需求，千人千面的个性化营销将极大提高营销的成功率。同时，RPA助力企业完成营销自动化，解放企业人力资源，助力营销降本增效。

在智能化获客方面，运用知识图谱技术，构建涵盖个人、机构、法人的全网络资金流向知识图谱，快速、精准定位资金漏损点，创新突破联动营销业务模式，提升全链条拓展优质客户、吸收结算资金的能力。例如，华夏银行通过开展资金流动分析，实现“深度挖掘存量客户、精确营销关联客户”的目标，通过这种直观的资金流关系分析方式，让客户经理精准发现潜在客户，并为提高营销工作的针对性和效率提供支持。

在智能化研发方面，融合人工智能技术衍生出RPA与OCR、自然语言处理（NLP）、自动机器学习等技术的深度结合，统筹云原生、生物识别、区块链、物联网、5G、图计算等技术服务能力。打造面向业务人员，以降低应用开发门槛和人力成本为目标的易用、开放和安全的代码开发平台，激活业务应用自主创新能力。通过开放的新技术原子及组合服务实现敏捷研发模式，不断迭代开发创新业务，支撑各类数字金融应用场景。

在智能化运营方面，基于人工智能感知和认知技术，利用机器人流程自动化等技术，构建RPA数字员工，替代人工完成信息录入、校验、传输等简单重复性操作。其中单位结算账户备案、清算资金对账、国库退税核对、反洗钱信息补录、信用卡客户换卡等工作都可以由RPA自动完成。通过集中处理同质业务流程，提高业务标准化程度，可获取集约效应并由此降低业务处理的成本，助力银行业务运营场景的智能化升级。

在智能化风控方面，通过机器学习、知识图谱、计算机视觉等多项人工智能技术结合大数据与云计算，利用自身积累的数据、第三方合作数据库和爬虫获取的网上公开数据进行语义理解，并通过关联模型打上标签，形成金融风控的知识图谱。构建全面的智能金融风险防控体系，是银行业风控从传统的以合规风控为代表的监管驱动模式向以降低风控管理成本、提高管理效率、对冲未知风险的效益驱动模式转型的必经之路。

在智能化客服方面，利用知识自动化抽取结构化和半结构化文本，通过NLP技术解析语义逻辑，构建可视化知识图谱。不仅可以使用知识库进行专业问答，还可以通过知识关联形成推理问答。智能客服系统还可以通过机器学习模型在日常工作中完成训练，使用高维向量建模训练数据使得问题和正确答案的向量表达的得分尽量高，实现自我发展、自我优化。可以有效地解决传统客服人力占用较大、成本较高、业务高峰期难以有效覆盖等痛点。

在智能化声誉风险防控方面，针对银行机构在消费者权益保护系统建设的迫切需求，基于自然语言处理、计算机视觉、知识图谱等人工智能技术，丰富“数据+技术+场景”的复合解决方案，打造统一的智能消保平台。通过多渠道投诉数据整合，针对事前审查、事中管控、事后监督，实现由人工排查向系统自动排查的数字化转型。通过观点挖掘、倾向性识别、行为特征理解、语义关系发现、聚类分析、监控预警等方式，实现反馈机制优化、全流程投诉处理追踪与风险预警。

人工智能在银行业的应用策略

银行业应结合自身实际情况，制定长期的战略规划与目标，明确自身发展方向，推动人工智能体系建设平稳有序进行。

在战略规划和布局方面，一是根据实际情况制定发展规划，积极掌握金融人工智能发展的全局性和主动性，明确自身金融科技的发展方向，并且在根据自身的优势制定差异化的金融科技战略。二是培育创新机制，从组织管理、人才管理与科技管理等方面，构建高效、协同、敏捷的组织架构。在战略规划的指引之下，切实推动金融数字化转型的架构创新。三是重视高端人才储备，从人才引入到培养，通过人才激励机制，不断完善科技人才队伍，优化科技人员发展通道。加快多元化的“金融+科技”复合型人才团队建设。

在人工智能平台建设方面，打造一站式的管理规范、运作高效、风险可控的技术平台，构建可复用的批量流水线，包括研发流水线和联机流水线，设置平台和流水线的管理制度和组织架构，推动AI开发应用的流程化、组织化、制度化。平台作为连接AI基础设施及资源、AI产品及解决方案的重要枢纽，集成端到端开发和支撑工具，提供涵盖数据处理、模型构建、模型部署、支撑与服务等人工智能开发应用全流程服务，用于支撑模型研发的全生命周期、实现与行内管理流程和业务系统的无缝对接，以及各专业条线人员的高效协作。

在平衡业务转型要求与合规风险方面，针对当前黑箱模型导致算法不透明、算法安全导致的应用风险、数据滥用导致隐私泄露风险、数据歧视导致智能决策偏见、系统决策复杂导致责任事故主体难以界定等问题，从产业维度出发，以企业人工智能系统生命周期为参照，结合“透明性、安全性、公平性、可问责、隐私保护”五项可信特征要求，针对周期各个环节明确实操性要求，完善企业可信文化及可信管理机制建设细节。通过多方参与和协同，形成一个相互影响、相互支持、相互依赖的良性生态。

在可信人工智能研发管理方面，围绕可靠可控、透明可释、数据保护、明确责任、多元包容等可信特征，在规划、设计、开发、测试、部署、监测、持续验证、再评估、退役等人工智能系统各阶段，建设相应的实施指引和指南。通过整体的、发展的、非传统的系统工程，从企业文化、管理制度等方面入手，在人工智能系统研发中全面落实相关要求，不断推动和完善可信人工智能在银行业的实践与发展。

综上所述，人工智能技术与金融领域的深度融合，极大地拓宽了银行业务领域边界，其衍生出的具有金融领域自身特性的融合应用场景，在创新金融产品、转变营销方式、优化业务流程、完善数字化服务等方面变得更加智能化、精细化、场景化。随着人工智能技术应用不断扩展和深化，必将为助力银行业降本增效，加快现代金融体系建设做出更大贡献。