自然语言处理技术（NLP）是融合语言学、数学、计算机科学于一体的领域。作为人工智能的一个核心技术，NLP技术的实用价值在于海量非结构化文本的数据处理，从而创造更高的实用价值。

NLP技术发展至目前，已逐步在助力银行数字化转型升级、医疗行业智慧发展等领域发挥出关键作用。作为重要的大数据处理技术，NLP技术应用场景广泛，主要聚焦于文本分析、人机对话、舆论监控等方面，可有效提高企业运营效率并替代规律性人力工作。特别是在银行制度文本数据识别、抽取、匹配与处理相关的海量结构化和非结构化数据应用场景中，NLP技术具备人工处理无法达到的效率，也备受银行场景推崇使用。

银行场景的特点是重视合法合规、重视数据安全，这也导致银行在数据的分析与运用上相对谨慎。某种程度上说，牺牲了部分效率来保障用户的隐私安全。近几年，银行在NLP技术的运用上，有很多成功案例，主要侧重在对客服务、内部运营、风险探查等几个主要方面：

一、对客服务方面，智能客服、智能外呼几乎是互联网及金融行业最为成功的应用案例，它利用人工智能技术的语音识别、语义理解、语音唤醒、声纹识别等能力，让客户在自然语言交流的过程中完成交互，提供转账、查询、缴费、理财购买等能力，大大节省话务岗位数量，在降本、提效方面成效显著。

二、内部运营方面，因银行的业务特点，在对公、零贷业务流程中涉及大量的文档处理工作，需要人工进行信息比对和审核工作，但人工审核受到员工流动性大、审核质量参差不齐等因素影响，亟需结合OCR、NLP等相关技术，实现多种格式文档的智能识别、智能抽取、智能比对和智能审核。相关能力的运用，能够大大降低审核风险，提升审核效率和质量，减少客户等待时长。

三、风险探查方面，NLP在风险舆情分析、地址真实性判断、贷后评级报告审查等场景中扮演了重要的角色，能够规避以往抽查存在的弊端，具备全量业务文本信息智能化处理的能力。此外，在知识图谱等能力运用上，能够通过文本、图像、语音等信息的结构化，构建多模态的风险图谱，从而能够发现图谱中的显式与隐式风险因子，提升风险监测质量。

当然，目前NLP技术在实际银行场景的应用中还存在不少问题，比如：

一、基于深度学习的NLP技术缺乏可解释性。近年来，随着算力和模型能力的不断提升，基于深度学习的自然语言处理技术广泛应用于银行中的业务流程中。在一些关键业务中，银行对于深度学习模型的使用非常谨慎，比如风控、推荐等流程中，深度学习NLP技术无法解释其结果，导致业务人员不愿意广泛使用。

二、NLP技术泛化能力有限，难以产生规模化效应。NLP技术在银行诸多场景的应用下，出现了规模化的难题，底层NLP技术可以复用，但贴近场景侧的技术研发方面，仍然需要大量人工参与才能完成落地。虽然近年来，融合知识图谱的大模型、知识推理等技术的出现，缓解了规模化过程中的冷启动问题，但是现阶段无论哪种方式都无法很好解决泛化问题。

三、各方对NLP技术的理解不够深入。互联网企业、金融科技公司在大力推进AI的应用时，常常刻意夸大AI能力的边界及应用范围，导致银行业务人员对AI技术抱有不切实际的期待，也正是因为这些不切实际的期待，导致AI应用落地时遇到的大量问题需要去解决，使得银行业务人员对AI技术产生了不好的理解。在实际应用过程中，需要员工主动去了解NLP技术及开展培训，不过度追求不切实际的能力。

四、业务与NLP技术的鸿沟。因传统业务流程无需信息化、数字化、智能化，部分部门没有与科技合作的先例与经验，导致存在“为了智能化而智能化”的问题，产生投入产出比不高的资源浪费。其次在NLP的智能化应用方面，定制化程度较高，需要业务人员与技术人员的深度协作，才能真正完成智能化，即业务人员需要教会“机器”才能完成智能化。另外，部分NLP技术人员过度关注技术本身，导致NLP技术应用中存在“落地慢、落地难”的问题，导致服务效果不及预期。上述的典型问题，需要持续地进行“NLP技术”与“银行业务”结合的价值导向宣贯，并通过“NLP技术应用实战案例解析”等交流活动，来提升业务与技术对彼此的认知，从而填补业务与NLP技术的鸿沟。

五、人才问题。现阶段，银行业难以招聘到顶级技术人才，应届人才大部分流向了互联网企业。需要调整体制机制等配套政策，才能够更大程度改善人才招聘问题。