当然，人工智能无疑成为各大领域一个探讨的话题，一个探讨的焦点，每个行业都希望与人工智能达成紧密的联合，每个行业都希望人工智能能够为自己带来革新，寻求更大面积的发展，更大范围的推广，从这种推广中实现革新，找到机遇。
当前，围绕人工智能的技术与应用已开始渗透各行各业，银行业凭借海量数据和多维度应用场景给人工智能的发展应用提供了优良的“土壤”。同时，在银行业传统盈利模式受到利差收窄、互联网金融蚕食和不良率攀升等冲击的影响下，也正需要人工智能技术来助推银行业加速转型，消除其转型发展过程中面临的“痛点”。通过语音识别、知识图谱、机器学习与神经网络技术等一系列人工智能新技术的广泛应用，银行业将在规模化快速分析、精准服务、风险管控等方面焕发新的活力与生机，具备更好的服务展现力、更强的分析洞察力和更优的自我表现力。
人工智能通过无人化的客户交互方式降低银行经营成本
在银行业的“二八”定律被打破后，零售业务将逐渐成为银行转型发展的重点和盈利的重要引擎。客户群体的快速扩张使得银行业的人工需求大幅增加。在当前人口红利逐渐消失、工资成本攀升的阶段，快速扩张员工队伍支撑零售业务的发展必然导致银行财务负担的快速增长。调查显示，国内银行零售业务的成本收入比高达60%～80%，发展零售业务面临巨大的成本控制压力。
人工智能技术则可以通过语音识别、自然语言处理和图像识别系统提供智能机器服务，将客服中心和柜台的大量人工解放出来，还可通过智能巡检替代人工监控，从而促使商业银行的零售业务由劳动密集型转变为资本密集和智力密集型，大幅提升运营效率，降低服务成本。典型的应用场景有基于语音识别和人脸识别技术的智能客服、柜员业务辅助、大堂智能引导等。
目前，在国外已有欧洲的英国苏格兰皇家银行、瑞典北欧斯安银行、西班牙桑坦德银行等开始使用人工智能客服，日本软件银行也启动机器人pepper与客户交流互动，三菱东京UFJ银行推出机器人NAO接待顾客等。在我国，已有工商银行推出智能机器人解答客户咨询，建设银行启用智慧柜员机STM为客户提供智能服务，招商银行推出微信客服机器人等。基于人工智能技术的人机交互服务方式大大降低了银行的运营成本，提升了服务效率。例如，瑞典银行的人工智能客服Nina可同时处理超过350个客户的提问;中国建设银行的智慧柜员机最高业务办理效率较柜面平均提升5倍多。
人工智能通过个性化的金融服务有效改善用户体验
商业银行总分行流程分割的组织架构导致银行业务流程繁琐，金融服务的资源配置能力较弱。同时，在传统银行业务中，银行与客户主要通过网点这一媒介进行业务咨询与交流。由于网点的银行人员主要进行柜面业务，因此会由于柜面业务量大而难以对客户的深层次金融需求进行深入了解，从而无法提供专业化、个性化的投资咨询和理财服务。
人工智能技术能够重新解构金融服务生态，简化业务流程，改变现有人与信息系统的交互方式，更加主动地判断单个客户的需求，并根据客户的信用能力为其选择适合的金融产品和服务。因此，银行可通过人工智能技术精准应对客户需求，批量为特定客户提供个性化、定制化的金融服务，从而有效提升客户对银行服务的体验。典型的应用场景有基于机器学习与神经网络技术的智能投顾、保险定价等。
智能投顾。对于用户的投资理财需求，将以量化投资算法和现代资产组合理论(MPT)为基础，结合客户风险偏好特征和理财目标，构建多元化的投资组合，提供智能化、精准化、个性化的综合理财服务和投资建议，通过低门槛、低佣金，批量化释放投资理财的“长尾”市场。
保险定价。通过模型算法解决传统保险中的道德风险和信息不对称问题，提供精准风控方案和个性化定价模型，为用户提供定制化保单。例如在车险领域，可通过跟踪驾驶人的驾驶习惯，建立基于驾驶数据的定价模型，将基于车辆的“从车”保险转变为基于驾驶行为的“从人”保险，实现保险定价的人性化和动态化。
目前，在国外，已有瑞士银行UBS尝试利用人工智能技术通过客户表情分析提供投资决策;美国Wealthfront和Betterment作为智能投顾平台为客户提供资产投资建议，Kensho投资机器人智能解答金融投资疑问。在我国，招商银行推出了国内首家智能投顾服务——摩羯智投。在这些金融服务中，针对某一特定用户的需求洞察、信用甄别、金融产品和服务选择，以及交易过程、服务反馈、信用再调整等一系列工作都可由人工智能在短时间内完成，极大地优化、丰富了用户体验。
人工智能通过智能化信息识别提升银行风险管理能力
风险控制是银行核心能力，但如何有效控制风险，同时又能维持业务量，是商业银行面临的巨大挑战。虽然全国征信系统已经运行了多年，但是对于零售业务的客户群体，信息量远远不能覆盖;虽然互联网平台也积累了大量潜在客户的多维信息，但与银行传统的风险处理系统还不能匹配。零散而薄弱的基础数据和严重匮乏的数据专业人员造成商业银行处理大规模业务的风险控制能力有限。
人工智能将融合大数据、云计算技术，对数据信息的收集、识别、判断实现实时处理。由此，用户的日常金融行为可被迅速数字化收纳到银行的数据池中，经过人工智能的即时处理，对个人信用产生边际影响，最终形成客户的自我征信体系，防控潜在风险。同时，深度学习技术可利用海量金融交易数据，自动识别欺诈交易行为，进而实时拦截，以降低风险。典型应用场景有基于知识图谱技术的征信与风险控制、反欺诈等。
征信与风控。人工智能技术将结合大数据技术，通过多维度获取用户交易数据、网络留存信息，建立模型对用户进行全方位画像，依据模型评分结果对用户个人信用进行评级、评估，并对行为数据进行整合，运用知识图谱监测数据中的不一致性，规避风险点。
反欺诈。通过语音识别、指纹识别、人像识别和虹膜识别技术降低交易过程中的识别错误率，防止盗刷卡、恶意套现、营销作弊等欺诈交易行为;通过深度学习技术从海量交易数据中学习规则，预测交易变化趋势，为客户和机构提供交易安全保障。
在我国，中国银行正在探索实践人工智能技术在反洗钱侦测中的应用。工商银行运用神经网络技术实时计算潜在欺诈风险，运用机器学习等技术智能预测信贷客户潜在信用违约风险。通过人工智能风控理论应用、技术体系与银行业务的融合发展，银行风险控制的专业度和准确度将大幅提升。
发展建议
综上所述，人工智能技术在银行零售业务中的应用前景广阔，有助于全面推动银行业转型发展。因此，建议从以下几方面着手，迎接人工智能技术的到来，加速银行业实现转型突破。
分阶段战略部署，拓展业务生态。根据当前的实际应用情况，结合不同人工智能技术的发展成熟度和应用难度，建议银行业依据“并行开展，重点突破”的原则，分三个阶段推动人工智能技术的推广应用。第一阶段，优先发展以语音识别为代表的智能识别类场景应用，围绕此类技术已有国内外广泛成熟案例，实现难度较低。第二阶段，着重发展基于机器学习与神经网络技术的场景应用，在国内外初步探索使用的基础上深化研究，实现精准营销服务的价值回报。第三阶段，侧重发展基于知识图谱技术的场景应用，全方位实现智能银行的自我优化和风险管控。
加强基础设施建设，积累数据资产。银行要加速建立支撑数字化变革的IT基础设施以及相应的组织管理架构，加强银行内部各部门以及银行间数据流交换和应用，消除“信息孤岛”。拓展各种类型的数据信息源，不仅要容纳本机构产生的传统结构化数据，还要积累线下网点、移动互联网、衍生商业平台、短信、客服音频视频等海量信息，集聚数据资产，构建具有本机构特色的数据池，形成人工智能“驯养”能力。
积极储备新型人才，优化人才结构。未来的人工智能服务必然大量替代人类的普通劳动甚至部分高级劳动，银行业对员工技能的要求也会发生较大的变化。可能的变化是，银行对员工的需求将逐渐向专业开发人员、数据科学家、基础设施架构师、编码伦理学家和人工智能培训师转变，并且这些人会担任更加关键的职能。银行业要积极把握转型节奏，做好新型人才储备工作。此外，针对现有员工应开展系统培训，帮助员工结合自身知识储备，掌握新技术，在未来的人才体系中找到新的定位。
