2018年，人工智能是人們談?wù)撟疃嗟脑掝}之一。在大數(shù)據(jù)的滋養(yǎng)下，人工智能借力強大的算力和算法茁壯成長，已經(jīng)走出實驗室，進入了生產(chǎn)、工作和生活領(lǐng)域。

金融業(yè)對新技術(shù)的應(yīng)用具有天然的敏感性，金融將成為人工智能最有潛力的應(yīng)用領(lǐng)域，有研究機構(gòu)預(yù)計，到2030年，人工智能技術(shù)為金融行業(yè)帶來的降本增效效益將達到6000億元人民幣。以人工智能為代表的新一代網(wǎng)絡(luò)信息技術(shù)與金融服務(wù)深度融合產(chǎn)生的智能金融，是未來金融的發(fā)展方向，2017年7月國務(wù)院印發(fā)《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，將發(fā)展智能金融提高到國家戰(zhàn)略高度，促進人工智能等技術(shù)成為金融創(chuàng)新的核心驅(qū)動力，將金融服務(wù)推向新的高度。

銀行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型迫在眉睫。根據(jù)德勤的調(diào)研顯示，超過20%的先進銀行已經(jīng)投入大數(shù)據(jù)、云計算、區(qū)塊鏈、人工智能等新興技術(shù)的布局，正積極籌備大規(guī)模的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。麥肯錫研究指出，全面的數(shù)字化轉(zhuǎn)型是銀行參與下一階段數(shù)字化銀行業(yè)務(wù)競爭的入場券。安永報告顯示，85%的銀行將實施數(shù)字化轉(zhuǎn)型計劃作為未來工作重點。建立金融大數(shù)據(jù)系統(tǒng)，提升金融多媒體數(shù)據(jù)處理與理解能力，創(chuàng)新智能金融產(chǎn)品和服務(wù)，重塑金融價值鏈和金融生態(tài)，擴展金融服務(wù)的邊界，掀起金融風(fēng)控的新革命，將成為銀行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的必由之路。

人工智能助力銀行產(chǎn)品和服務(wù)創(chuàng)新

艾瑞咨詢指出，人工智能+金融主要通過人工智能核心技術(shù)（機器學(xué)習(xí)、知識圖譜、自然語言處理、計算機視覺）作為主要驅(qū)動力，為金融行業(yè)的各參與主體、各業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)賦能，突出AI技術(shù)對于金融行業(yè)的產(chǎn)品創(chuàng)新、流程再造、服務(wù)升級的重要作用。人工智能作為金融科技新的核心技術(shù)，推動銀行業(yè)務(wù)流程優(yōu)化與再造，實現(xiàn)銀行業(yè)從電子化、移動化向智能化發(fā)展，朝著“體驗為王，技術(shù)制勝”的方向進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型。人工智能對商業(yè)銀行金融創(chuàng)新的助推首先體現(xiàn)在產(chǎn)品和服務(wù)層面。

智能支付：未來主流支付方式

密碼驗證身份的時代即將落幕，手環(huán)支付、掃碼支付、NFC近場支付等傳統(tǒng)數(shù)字化支付手段也已無法滿足現(xiàn)實消費需求。目前，指紋識別和面部識別已經(jīng)成熟使用于線上線下的各種應(yīng)用場景，識別準(zhǔn)確率均在99%以上，其靈活搭載、精準(zhǔn)比對、快速驗證、難以偽造的特性成為了商業(yè)銀行驗證客戶身份的首選?；诼暭y、虹膜等生物特征識別的身份認(rèn)證方式正逐步應(yīng)用。

2018年11月22日，西安銀行新版手機銀行上線，這是自同年10月9日中國人民銀行頒布《移動金融基于聲紋識別的安全應(yīng)用技術(shù)規(guī)范》后，第一個全面符合該標(biāo)準(zhǔn)的聲紋識別技術(shù)應(yīng)用，主要應(yīng)用在手機銀行的登錄、支付、轉(zhuǎn)賬等場景中。未來，以無感支付為代表的新型技術(shù)將提供無停頓、無操作的支付體驗，并全面應(yīng)用于停車收費、超市購物、休閑娛樂等生活場景中。

智能投顧：降低交易成本，提升服務(wù)體驗

2010年興起的以機器人投顧（Robo-Advisor）技術(shù)為主的智能投顧，2016年底在我國落地，招商銀行的摩羯智投成為中國銀行業(yè)首個智能投顧系統(tǒng)，隨后光大、浦發(fā)、興業(yè)、工商等銀行相繼推出智能投顧產(chǎn)品。根據(jù)艾瑞咨詢的預(yù)測，2018年中國智能投顧市場規(guī)模將達到642.9億元，相比于2017年增長61.7%，到2020年，這一規(guī)?；虺^1800億元。這些能夠大量、快速針對個人客戶提供個性化服務(wù)的智能投顧、智能投研的未來都有著巨大的發(fā)展空間，依據(jù)用戶行為數(shù)據(jù)、良好的算法平臺與技術(shù)體系作支撐，“用戶畫像”精準(zhǔn)掌握用戶的各種消費需求及其理財能力、風(fēng)險偏好和投資習(xí)慣，設(shè)計出個性化資產(chǎn)配置和投資組合方案，從而針對不同客戶提供最大限度的個性化監(jiān)控。

智能客服：提供自然高效的交互體驗方式

智能客服基于大規(guī)模知識管理系統(tǒng)，面向金融行業(yè)構(gòu)建企業(yè)級的客戶接待、管理及服務(wù)智能化解決方案。銀行智能客服有助于銀行在降低成本、提高效率的同時提供增值服務(wù)。比如，了解服務(wù)動向并把握客戶需求，為企業(yè)的輿情監(jiān)控及業(yè)務(wù)分析提供支撐，并通過運維服務(wù)層以文本、語音及機器人反饋動作等方式向客戶傳遞流程指引與問題決策方案。語音客服綜合搭載文字、語音、視頻圖像處理技術(shù)的智能柜機也為客戶帶來新交互體驗。目前，金融領(lǐng)域的智能客服系統(tǒng)滲透率預(yù)計達到20%－30%，可以解決85%以上客戶的常見問題。銀行網(wǎng)點開設(shè)人機互動已是大勢所趨，瑞穗金融集團表示，到2027年該集團將使用人工智能來取代19000名、約三分之一的員工。

智能營銷：提供個性化營銷服務(wù)

智能營銷通過對客戶的行為數(shù)據(jù)進行收集、打標(biāo)，對產(chǎn)品信息進行分類、匹配，精準(zhǔn)營銷可以挖掘探索客戶潛在業(yè)務(wù)需求，建立機器學(xué)習(xí)機制，通過A/B Test方式智能調(diào)整推薦結(jié)果，在最合適的時機提供用戶最需要的信息，為購買金融產(chǎn)品的用戶提供更加舒適的體驗。以中國銀行為例，基于大數(shù)據(jù)技術(shù)識別客戶的貸款意愿、評估還款能力，推出了全流程在線信用貸款的秒貸產(chǎn)品。未來銀行將利用大數(shù)據(jù)對客戶進行全面畫像，借助機器學(xué)習(xí)算法模型，改變現(xiàn)有“廣撒網(wǎng)”的全客戶營銷模式，實現(xiàn)個性化推薦、精準(zhǔn)推薦，將符合用戶個性及偏好的產(chǎn)品適時地推薦到存量客戶和潛在客戶面前。

人工智能驅(qū)動銀行塑造新業(yè)態(tài)和新生態(tài)

通過對商業(yè)銀行產(chǎn)品和服務(wù)的革新，人工智能致力于推動銀行金融新業(yè)態(tài)、新生態(tài)的塑造與發(fā)展。人工智能技術(shù)是智能金融的發(fā)動機，區(qū)塊鏈與云計算技術(shù)是重要的底層基礎(chǔ)設(shè)施，大數(shù)據(jù)是發(fā)展智能金融的燃料。技術(shù)滲透和模式創(chuàng)新降低了金融業(yè)的進入門檻，大量競爭者的涌入激發(fā)了行業(yè)活力，使商業(yè)銀行在金融業(yè)態(tài)中呈現(xiàn)出新特征。

線上業(yè)務(wù)占據(jù)規(guī)模擴大

近年來，國內(nèi)五大銀行機構(gòu)網(wǎng)點整體數(shù)量呈下降趨勢，美國、英國、西班牙等國家的銀行支行數(shù)也屢創(chuàng)新低。同時，網(wǎng)上銀行、手機銀行的客戶數(shù)量與交易規(guī)模均逐年攀升，推薦并引導(dǎo)用戶安裝注冊客戶端銀行軟件成為了前臺職員的重要考核指標(biāo)，線上業(yè)務(wù)的拓展被商業(yè)銀行提到了前所未有的高度。工商銀行中報顯示，截至2018年6月末，該行融e行客戶2.97億戶，融e聯(lián)注冊用戶1.37億戶；上半年融e購平臺交易額6442億元；上半年工行新增個人客戶1992萬戶，創(chuàng)近5年同期最高水平，其中線上獲客占到一半。中國銀行手機銀行交易金額達到8.32萬億元，同比增長72.74%；中行還加快了移動支付業(yè)務(wù)發(fā)展，在境內(nèi)業(yè)務(wù)基礎(chǔ)上新增跨境支付功能，業(yè)內(nèi)首推跨境銀聯(lián)二維碼支付，支持境內(nèi)銀聯(lián)卡客戶通過手機銀行在境外掃碼支付。未來，線上支付便捷水平將逐步提升，支付服務(wù)成本將顯著降低，支付覆蓋范圍將持續(xù)擴大。

創(chuàng)新商業(yè)模式

銀行與科技企業(yè)合作打造全新的商業(yè)模式，包括直銷銀行等新興業(yè)務(wù)模式。麥肯錫預(yù)計，截至2025年，銀行的五大零售業(yè)務(wù)——消費金融、抵押貸款、中小企業(yè)貸款、支付和財富管理中10%—40%的收入將面臨威脅，并且20%—60%的利潤將會消失。大型生態(tài)系統(tǒng)參與者會堅持把科技作為金融服務(wù)產(chǎn)品發(fā)展的關(guān)鍵推動力，并提供“金融科技即服務(wù)”產(chǎn)品，推動國內(nèi)眾多中小金融機構(gòu)的數(shù)字化發(fā)展。中國領(lǐng)先金融科技公司通常是科技巨頭生態(tài)系統(tǒng)的一部分，其生態(tài)系統(tǒng)覆蓋整個價值鏈。這些生態(tài)系統(tǒng)功能強大，可幫助科技巨頭獲得大量數(shù)據(jù)，進一步開發(fā)完善產(chǎn)品服務(wù)。未來銀行可以與科技企業(yè)采用創(chuàng)設(shè)、共建和賦能三種合作模式，在價值共享的同時共同探索形成新的智能金融生態(tài)模式和市場格局。

創(chuàng)設(shè)：呈現(xiàn)為互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)與傳統(tǒng)銀行在金融產(chǎn)品服務(wù)上的高度融合，表現(xiàn)為直銷銀行子公司模式。例如，百度公司與中信銀行聯(lián)合發(fā)起成立的百信銀行。

共建：是指科技公司與金融機構(gòu)合作共建競爭能力，實現(xiàn)優(yōu)勢互補。例如，百度與農(nóng)行達成的包括共建“金融大腦”的戰(zhàn)略合作。

賦能：即一些擁有大量用戶并能夠獨立開發(fā)業(yè)務(wù)的科技公司正在將這些用戶數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)能力開放出來與所服務(wù)的金融機構(gòu)共享。四大國有銀行牽手互聯(lián)網(wǎng)巨頭（BATJ），在征信、風(fēng)控等領(lǐng)域展開合作，達成服務(wù)提供購買和戰(zhàn)略伙伴關(guān)系。

建立生態(tài)圈銀行

銀行通過場景支付、技術(shù)購買、用戶分享、機制共建等方式建立生態(tài)圈銀行。銀行與保險、券商、基金、資管公司等金融機構(gòu)進行合作。如平安保險的技術(shù)部門“一賬通”在2018年通過與441家銀行合作，為全國近89%的城市商業(yè)銀行提供服務(wù)。2018年2月，民生銀行與華為公司簽署戰(zhàn)略協(xié)議，攜手構(gòu)建“科技+金融”的數(shù)字化智能銀行新生態(tài)。銀行與電商及社交平臺合作以低廉的成本迅速獲客，提高已有客戶對自身業(yè)務(wù)的使用頻率。2017年西安銀行與阿里巴巴、騰訊等電商及社交平臺合作，嘗試提供線上小額分散貸款，全年累計投放基于消費場景的線上信貸266億元，年末投放余額57.57億元，線上小額融資服務(wù)客戶數(shù)達到260萬。商業(yè)銀行利用自身的APP平臺，搭載水、電、燃煤、ETC、加油卡、校園卡等，提供線上線下各種生活場景的充值、繳費服務(wù)，形成“人工智能+金融行業(yè)”的生態(tài)與市場格局。

擴大金融覆蓋

形成新的商業(yè)邏輯，打造有溫度的普惠金融。人工智能等新科技的應(yīng)用使金融機構(gòu)的服務(wù)可以觸及到更多尚未覆蓋的群體，同時還能夠降低銀行的服務(wù)與運營成本。在線上線下覆蓋、降本增益、廣泛協(xié)作、跨界融合的發(fā)展方向下，商業(yè)銀行逐步向普惠金融演化，為數(shù)以億計傳統(tǒng)征信體系下缺乏信用記錄、資質(zhì)不符的個人提供小額信貸，將服務(wù)范圍延伸，覆蓋到農(nóng)戶、小微企業(yè)、貧困及低收入人群等，不斷提高便民惠民的服務(wù)能力，積極承擔(dān)扶弱濟貧的社會責(zé)任，為經(jīng)濟發(fā)展、民生改善、社會進步做出不懈努力與貢獻。比如，華夏銀行搭建智慧社區(qū)生態(tài)圈，整合“衣食住行游”等增值服務(wù)與理財、貴金屬、網(wǎng)貸、移動支付等優(yōu)勢金融產(chǎn)品，運用場景式金融服務(wù)、線上營銷及社交型客戶管理方式，實現(xiàn)批量“獲客、活客”，促進普惠金融發(fā)展。未來金融行業(yè)將實現(xiàn)真正的普惠化，一方面使更優(yōu)質(zhì)的金融服務(wù)覆蓋到小微企業(yè)以及更多長尾客戶，另一方面促使金融機構(gòu)的運營成本進一步降低，最終實現(xiàn)全社會福利的提升。

人工智能和大數(shù)據(jù)將掀起銀行風(fēng)控的革命

風(fēng)險作為金融行業(yè)的固有特性，與金融業(yè)務(wù)相伴而生，貫穿于產(chǎn)品和服務(wù)的創(chuàng)新，新業(yè)態(tài)、新生態(tài)打造的全過程。2011－2018這八年間，我國商業(yè)銀行的不良貸款余額從4279億元上升到19571億元。第五次全國金融工作會議提出，“防止發(fā)生系統(tǒng)性金融風(fēng)險是金融工作的永恒主題”。以人工智能為代表的新興技術(shù)近年來快速發(fā)展，智能風(fēng)控在信貸、反欺詐、異常交易監(jiān)測等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用，是筑牢金融安全防線的有力武器。

商業(yè)銀行實施智能風(fēng)控具有明顯優(yōu)勢。海量數(shù)據(jù)實時更新：智能風(fēng)控可以全面網(wǎng)羅各類數(shù)據(jù)，模式識別數(shù)據(jù)、用戶行為數(shù)據(jù)和標(biāo)簽樣本數(shù)據(jù)都將有序歸整于數(shù)據(jù)庫中，并及時、持續(xù)地添加更新。模型建構(gòu)科學(xué)預(yù)測：基于數(shù)據(jù)的海量匯集，智能風(fēng)控可以有效提取相關(guān)風(fēng)險特征，建立全面的宏觀、財務(wù)、行為等數(shù)學(xué)模型，從科學(xué)量化的視角預(yù)測客戶申請、交易、回款過程中違約、壞賬和欺詐的可能性。關(guān)聯(lián)分析多維求證：智能風(fēng)控可以構(gòu)建完整的金融知識圖譜，通過分析企業(yè)的上下游、合作方、競爭對手、母子公司、重要關(guān)聯(lián)人等，進行多維度的風(fēng)險評估，在交叉反復(fù)求證中提高信貸審批、賬齡分析等內(nèi)控流程的可靠性與準(zhǔn)確性。以上特征都建立在高效迅速的基礎(chǔ)上，在7×24小時不間斷的數(shù)據(jù)指標(biāo)監(jiān)測和高頻的風(fēng)險隱患篩查中，全時監(jiān)控、及時預(yù)警，一旦識別出異常，智能風(fēng)控將立即匯報反映，盡可能避免損失或?qū)p失降到最低。

以大數(shù)據(jù)風(fēng)控為例，金融領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)風(fēng)控面臨這樣一個現(xiàn)實問題：樣本集群規(guī)模有限，導(dǎo)致獲取數(shù)據(jù)呈高維化、稀疏化特性。針對這一難題，百度金融利用自身獨有的特征數(shù)據(jù)得出算法，導(dǎo)入自主研發(fā)的“般若”風(fēng)控平臺進行逐一破解：首先，基于百度平臺上的數(shù)億級用戶數(shù)據(jù)，利用圖計算傳遞信用標(biāo)簽，豐富信貸樣本；其次，通過梯度增強決策樹聚合大數(shù)據(jù)高維特征，有效實現(xiàn)高維數(shù)據(jù)降維、增加風(fēng)險區(qū)分度；再次，通過機器的深度學(xué)習(xí)將特征嵌入，利用關(guān)聯(lián)挖掘技術(shù)等有效解決數(shù)據(jù)稀疏問題；最后，將人行征信數(shù)據(jù)與百度數(shù)據(jù)相結(jié)合，有效將客群的風(fēng)險區(qū)分度提升了13%。目前，“般若”風(fēng)控平臺在反欺詐領(lǐng)域已擁有百億節(jié)點、500億邊的運算能力，達到秒粒度快照和秒級查詢響應(yīng)速度。

以信貸業(yè)務(wù)為例，傳統(tǒng)信貸流程中存在欺詐和信用風(fēng)險、申請流程繁瑣、審批時間長等問題。通過運用人工智能相關(guān)技術(shù)，可以從多維的海量數(shù)據(jù)中深度挖掘關(guān)鍵信息，找出借款人與其他實體之間的關(guān)聯(lián)，從貸前、貸中、貸后各個環(huán)節(jié)提升風(fēng)險識別的精準(zhǔn)程度，使用智能催收技術(shù)可以替代40%—50%的人力，為金融機構(gòu)節(jié)省人工成本。例如，阿里巴巴旗下的螞蟻金服，通過機器學(xué)習(xí)把平臺上的虛假交易率降低至原來的1/10，開發(fā)出深度學(xué)習(xí)的OCR系統(tǒng)用于證件審核，極大提升了通過率并降低了耗時。

此外，智能風(fēng)控在防洗錢、反欺詐方面也有著優(yōu)異表現(xiàn)。通過從海量的交易數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)知識和規(guī)則，人工智能可以發(fā)現(xiàn)用戶的生物特征、行為特征、交易特征中存在的異常，有效防止盜刷卡、虛假交易、惡意套現(xiàn)、垃圾注冊、營銷舞弊等行為，為用戶和機構(gòu)提供及時可靠的安全保障。智能金融以大數(shù)據(jù)和算法為基礎(chǔ)的反欺詐及風(fēng)險管理技術(shù)，能夠更好地理解間接融資體系下借款人的還款能力與還款意愿、直接融資體系下投資人的風(fēng)險承受能力與風(fēng)險承受意圖，從而實現(xiàn)從滯后、被動、局部到實時、主動、全面的金融風(fēng)險管理。

比如，騰訊與北京市金融工作局聯(lián)合開發(fā)基于北京地區(qū)的金融安全大數(shù)據(jù)監(jiān)管平臺。騰訊與北京市金融工作局合作，依托微信、QQ等強大的社交平臺，及騰訊安全與網(wǎng)絡(luò)黑產(chǎn)勢力對抗十多年積累沉淀的大數(shù)據(jù)平臺，采用基于金融犯罪樣本挖掘金融風(fēng)險并進行數(shù)據(jù)化、可視化的方式方法，以及建立從監(jiān)測、分析、模型擬定、欺詐定型的全流程管理，并搭建了較好的從數(shù)據(jù)源管理到風(fēng)險展示的系統(tǒng)架構(gòu)。騰訊金融安全大數(shù)據(jù)監(jiān)管平臺較大提升了非法集資等涉眾型金融犯罪“打早打小”的事前預(yù)警處置能力，實現(xiàn)對金融風(fēng)險的識別和監(jiān)測預(yù)警。

智能金融背景下的銀行發(fā)展趨勢

在人工智能融合形成新產(chǎn)品、新服務(wù)、新業(yè)態(tài)的過程中，商業(yè)銀行將逐步成為構(gòu)筑智能金融體系中的重要一環(huán)，并呈現(xiàn)出以下三大發(fā)展趨勢：

數(shù)字運營深度探索

信息化、移動化、智能化等本質(zhì)還要溯源到數(shù)字化，銀行尋求金融創(chuàng)新需要從數(shù)據(jù)出發(fā)。人工智能在銀行業(yè)及整個金融領(lǐng)域的場景開發(fā)還處在起步階段，要充分挖掘人工智能的商業(yè)潛力，就要重視數(shù)據(jù)資源的價值之基，打破不同數(shù)據(jù)集之間的壁壘，發(fā)現(xiàn)閑置數(shù)據(jù)的利用價值，通過提升數(shù)字化運營能力為人工智能注入源源不斷的發(fā)展動力，加強機器學(xué)習(xí)、語音識別、自然語言處理、計算機視覺等層面的技術(shù)能力，利用模型結(jié)構(gòu)、算法精度層面的深度學(xué)習(xí)，結(jié)合商業(yè)銀行長期積累的市場經(jīng)驗和品牌信譽，在共享共建的平臺經(jīng)濟大背景下發(fā)揮自身優(yōu)勢，進行金融科技的深度探索。銀行業(yè)即使僅處于人工智能的應(yīng)用層面，也會持續(xù)加深相應(yīng)技術(shù)的探索與改進，畢竟應(yīng)用的遷移與產(chǎn)品的更新需要扎實的技術(shù)理解。

走向國際服務(wù)全球

智能金融時代下，每個智能設(shè)備都是接觸、獲取客戶的入口，銀行不用把物理網(wǎng)點布局到海外就已經(jīng)能在世界范圍內(nèi)拓展業(yè)務(wù)，全球合作的市場機遇觸手即得。中國的人工智能技術(shù)和銀行業(yè)態(tài)發(fā)展在總體規(guī)模與增長速度上表現(xiàn)亮眼，但在科技水平和治理能力上并非一馬當(dāng)先，對標(biāo)歐美等發(fā)達國家尚存差距，需要學(xué)習(xí)借鑒的地方還有很多。商業(yè)銀行應(yīng)順應(yīng)全球經(jīng)濟一體化的趨勢，借力“一帶一路”的支持和人民幣的國際化進程，利用大數(shù)據(jù)、云計算、區(qū)塊鏈、人工智能等技術(shù)全球流動、開放通用的特性，打破地域界限，擴大市場份額，在提供服務(wù)、完成交易的同時交換技術(shù)與觀點，學(xué)習(xí)他人所長，在世界范圍內(nèi)與海外國家一同創(chuàng)造互利共贏的新局面。

協(xié)同發(fā)展多維賦能

人工智能時代，技術(shù)的橫寬縱深發(fā)展和客戶對產(chǎn)品服務(wù)要求的提高使市場不斷被細(xì)分，各細(xì)分市場的專業(yè)化程度加深帶來了小范圍的激烈競爭和更廣泛的協(xié)作之勢。銀行、保險商、互聯(lián)網(wǎng)公司、科技型企業(yè)等有著各自的專業(yè)語言、企業(yè)文化與資源優(yōu)勢，單打獨斗難以長期生存，結(jié)合需求積極構(gòu)建共同能力，謀求資源整合和優(yōu)勢互補機制才是長久之計。金融生態(tài)中講求共生共融，銀行作為生態(tài)體系中的一環(huán)勢必要聯(lián)合同道盟友，明確合作機制，創(chuàng)造共贏局面。在與多方合作的協(xié)同發(fā)展中，不同生態(tài)主體將在不同規(guī)模、標(biāo)準(zhǔn)、稟賦、行業(yè)理解以及合作的廣度、深度等多個維度發(fā)揮優(yōu)勢，交叉賦能并將能量輻射到其他行業(yè)以及更廣泛的居民、政府層面，實現(xiàn)整個社會的福利最大化。

結(jié)語

習(xí)近平總書記強調(diào)，“適應(yīng)和引領(lǐng)我國經(jīng)濟發(fā)展新常態(tài)，關(guān)鍵是要依靠科技創(chuàng)新轉(zhuǎn)換發(fā)展動力”。人工智能時代已經(jīng)來臨，銀行的數(shù)字化轉(zhuǎn)型是必經(jīng)之路。擁抱人工智能，積極布局金融科技戰(zhàn)略，加強人工智能的研發(fā)與融合機制設(shè)計，吸納培養(yǎng)跨行業(yè)復(fù)合型的技術(shù)與管理人才，持續(xù)推動監(jiān)管科技的進步與安全系統(tǒng)的構(gòu)筑，用好大數(shù)據(jù)和人工智能這兩把利器，重新定義銀行和金融產(chǎn)品，重塑金融生態(tài)，才能從根本上提升服務(wù)客戶的效率和效能，從而全面提升銀行數(shù)字化水平，最終真正找到適合自身發(fā)展模式的差異化之路。

【本文作者為中央財經(jīng)大學(xué)中國互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟研究院副院長、教授；中央財經(jīng)大學(xué)經(jīng)濟學(xué)院碩士研究生胡元羲對本文亦有貢獻】

責(zé)編：蔡圣楠 / 李 懿