大(dà)數據時代，人工(gōng)智能技術全面崛起，各行各業都在積極探索，銀行業也順應時代發展的要求，積極探索人工(gōng)智能技術，爲民衆提供高科技的服務。

　　本文中(zhōng)山網訊科技的小(xiǎo)編将結合新聞媒體(tǐ)的報道，分(fēn)享人工(gōng)智能對銀行業的影響。

　　業内普遍認爲，銀行業作爲高度數據化的行業，加之業務規則和目标明晰，是人工(gōng)智能和雲計算等數據驅動技術的最好應用場景。一(yī)是銀行一(yī)直非常重視IT技術的利用，信息化程度較高，技術環境與條件較好。二是銀行信息化程度較高，擁有豐富的數據沉澱。三是傳統金融行業更多是以人力爲主的服務行業，亟待通過人工(gōng)智能技術降低成本。四是銀行具有一(yī)定資(zī)金支持，留有試錯的空間。銀行業積極探索并應用人工(gōng)智能技術爲民衆提高高科技，高效率的的服務。

　　業内人士表示，當前，銀行業“擁抱”科技企業開(kāi)展合作，主要具有兩大(dà)脈絡：一(yī)條脈絡是“銀行＋互聯網公司”與“銀行＋技術服務公司”。其中(zhōng)，比較典範的是互聯網公司和以工(gōng)農中(zhōng)建四大(dà)行爲代表的老牌銀行強強聯手。在另一(yī)脈絡上悄然進行着爲銀行帶來穩健變革的，是各類技術服務公司以項目方式嵌入銀行的智能化升級體(tǐ)系。

　　過去(qù)的BI（商(shāng)業智能）時代，數據系統面向人的規則建設和處理；而在AI時代，在線業務漸成主流，數據量激增，超出了人的經驗範疇和處理能力邊界。這些非結構化的、非金融的數據，恰恰是機器擅長處理的領域。依托機器學習、深度學習、自然語言處理、知(zhī)識圖譜等底層核心技術，智能風控解決方案可提供預授信行内白(bái)名單、貸前準入、貸後預警、收益評分(fēn)、信用卡激活促動、信用卡貸後調額、智能催收等多個場景的解決方案。

　　在AI時代，結合機器學習、高維AI引擎和專家一(yī)起挖掘金融場景數據，形成智能金融解決方案，進一(yī)步提升了效率和安全性。伴随銀行越來越“互聯網化”，手機App已不僅是物(wù)理網點的補充，也是一(yī)種電子銷售渠道，它已經成爲銀行觸客的門戶。事實上，将銀行App打造成一(yī)個超級平台，并通過App來重新定義銀行服務邊界的探索，正是讓AI在金融領域的應用回到了熟悉的互聯網場景。

　　現階段，AI本質上是機器通過大(dà)量的數據訓練做出智能決策的能力。在AI時代，銀行等金融企業數字化轉型的關鍵是什麽？在專家看來，關鍵是實現“AIasaservice”——AI即服務。這意味着，緻力于向數字化轉型的金融企業，可以将AI視爲一(yī)種服務能力。而要獲得這種能力，不僅要建立統一(yī)的數據平台，還要建立統一(yī)的算法中(zhōng)台（用來構建大(dà)規模智能服務的基礎設施），從而将其應用于不同的垂直業務場景。

　　随着科技的進步，人工(gōng)智能不斷發展，對我(wǒ)們生(shēng)活的影響也越來越大(dà)，銀行業更是與我(wǒ)們的生(shēng)活息息相關，希望我(wǒ)們都能享用高科技帶給我(wǒ)們的便利和服務。

責任編輯：中(zhōng)山網站建設
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