人工智能对多国银行的影响？
在新一代信息技术以及经济社会发展需求的共同驱动下，人工智能加速发展，持续引发全球关注。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。
①改善客户体验,提升服务效率。我国几乎所有的银行中都有网上银行系统,这也是人工智能体系中的一种,能够为用户提供更为便捷的服务。精准捕捉客户个性化需求,成为巩固和拓展客户关系、增强客户粘性、提高客户满意度的有效方式。 [樱花R]②提升金融机构运营效率。人工智能提供的服务极大的拓展了金融金融机构服务提供的范围与时效。例如通过自动存取款机,人们能够在任意时间对一定金额的资本进行存取服务。而网上银行系统中所提供的各种形式的服务也降低了传统银行柜台服务的局限性。通过人工智能服务系统所进行的一系列的自助式的服务也使得银行的服务效率得到了很大的提升。
③降低人力资源运营成本。人工智能技术在金融领域的应用可以集中在简单重复的运算工作,模拟人工的客服,接待等工作。
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业务办理效率较柜面平均提升5倍多。
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