2020年1月15日
人工智能(Artificial Intelligence,簡稱AI)是「使計算機系統模擬人類的智能活動,完成人用智能才能完成的任務」的一門新技術科學,主要研究領域包括機器學習、計算機視覺、自然語言處理、知識表示、自動推理及機器人學。
近年,以人工智能為代表的金融科技迅猛發展,各家銀行紛紛以AI銀行作為發展目標,投入大量資源,提升自身創新能力,希望搶佔市場先機。
涵蓋領域全面 減省人手
根據一份研究報告顯示,歐洲銀行業的資本回報率(ROA)與所在機構人工智能專利的數量呈線性關係,相關度高達80%。
由此可見,人工智能的成功應用已可直接影響銀行盈利水平。目前,銀行業借助客戶數據量豐富、IT技術應用成熟與資金充裕等優勢,已成為率先實踐人工智能的行業之一。人工智能於銀行的應用領域亦已涵蓋前中後台的諸多方面。
人工智能前台應用主要集中於智能客服及智能投顧等領域。各大銀行利用智能客服把分行、客戶服務中心等前線員工從重複性的工作中釋放出來。例如:美國一家銀行2017年起大量使用虛擬助手,截至2019年3月,已經服務約600萬名客戶。
客戶可使用語音及文字與虛擬助手交流,查看信用評分、消費習慣,而虛擬助手亦可提供還款及理財建議。2015年內地一家銀行推出內地首個AI機器人,「能說會聽,能思考會判斷」,在與客戶溝通過程的交互準確率可達到95%。
此外,智能投顧也是人工智能最為廣泛的應用領域之一。大量金融機構已成功將人工智能應用於資產配置、投資顧問和投資交易等領域。目前,智能投顧機器人已管理了大量資產,部分智能投顧平台更自稱將取代投行分析師。
其次,人工智能中台應用主要集中於防欺詐、風險案例識別、授信與催收等領域。例如:美國一家銀行的智能合同平台,可協助進行文件分析及重要訊息提取,成功將授信文件的平均處理時間由每份30小時縮短至幾秒鐘。亦有眾多外資銀行實現了利用人工智能來識別洗錢、欺詐等行為。內地一家銀行聲稱,利用神經網絡和流動數據處理技術,實現了對於信用卡刷卡、網上快捷支付等業務的實時監控,防止欺詐事件發生。
至於人工智能後台應用,則主要集中於簡單重複性的工作。例如:美國一家銀行利用人工智能技術方案,幫助大型企業客戶實現應收賬款的自動對賬,減少人力投入,降低差錯率。
投入資金達稅前利潤20%
面對人工智能應用所帶來的潛在巨大利益誘惑,各主要銀行紛紛投入大量資源,通過各種方式提升自身科技化水平,以及人工智能應用的深度與廣度,希望重新制定未來的行業服務標準。
目前,各國銀行開展科技創新工作主要採用四種方式:銀行與科創企業合作、銀行自主研發、銀行投資科創企業,以及銀行收購科創企業。
資源投入方面,全球領先銀行用於金融科技銀行轉型和創新的資金投入,已達稅前利潤的17%至20%。內地銀行業金融科技投入亦由此前普遍佔營業收入的1%提升至2%,更有內地互聯網銀行的科技研發投入佔營運收入比例已高達9.8%。
展望未來5年,本港各大銀行會繼續各施其法,持續加大對於人工智能等金融科技方案研發的投入力度,努力提升自身科創技術應用能力。
與此同時,預計市場上各種智能方案也會層出不窮,逐步部分取代現有銀行服務,智能客服、智能化金融場景、智能化虛擬銀行等研發成果會逐步取代傳統的人工及硬件設施,將會為普羅大眾帶來全新的銀行體驗。
作者為中銀香港高級策略員
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