银行人工智能行业市场分析 银行人工智能行业发展前瞻

随着数字化转型持续深入，银行业务模式正在打破线上线下的边界，从“在线”向“在场”转变，进入集感知、连接、交互等技术融合的新发展阶段，这对金融机构的AI业务赋能能力提出了更高要求。智能交互能力建设成为银行今年科技发展的重点，对AI场景应用的投入力度不断加大。

金融科技正在延伸到银行工作的全流程，今年以来越来越多商业银行投入重点向数字化、智能化转型倾斜，尤其智能交互领域，不论企业用户还是个人用户，都可以通过智能化方式精准获客、营销及客户运营，提升金融服务质效。

根据中研普华产业研究院发布的《2023-2028年银行人工智能行业市场深度分析及发展策略研究报告》显示：

人工智能开始进入产业与应用深度结合的爆发期，在各个行业的渗透度都在增加，2022年中国人工智能市场规模将达2729亿元。

未来人工智能的应用场景范围将持续扩大，深度渗透到各个领域，引领产业向价值链高端迈进，同时也为改善民生起到重要作用。企业将加大自主研发投入，促进人工智能与大数据、云计算以及区块链技术相互融合，将产生巨大的生产变革和经济增长。

在AI时代，在线业务渐成主流，数据量激增，超出了人的经验范畴和处理能力边界。这些非结构化的、非金融的数据，恰恰是机器擅长处理的领域。具体来看，依托机器学习、深度学习、自然语言处理、知识图谱等底层核心技术，智能风控解决方案可提供预授信行内白名单、贷前准入、贷后预警、收益评分、信用卡激活促动、信用卡贷后调额、智能催收等多个场景的解决方案。

银行人工智能行业市场分析

近来，银行在AI领域动作愈加密集。多家银行宣布引入ChatGPT(前瞻性聊天机器人)产品以提升客户交互或产品运营效能;银行也在新版手机银行APP升级迭代中重点聚焦于提升AI服务能力、打造智能服务产品。

从银行角度来看，当前数字化、智能化是业务转型的必然趋势，各家银行都在积极布局，此前更多集中在大数据方面的布局，尤其在业务线上化、数据生态场景建设领域;现在人工智能在金融场景的应用越来越受关注，部分金融科技实力强的银行在AI智能的场景应用实践探索更为密集。

中国银行业协会数据显示，2021年客服中心和远程银行从业人员比2020年减少4200人，降幅达7.72%。

随着应用规模的不断扩大和力度的不断深化，新的挑战逐渐露出端倪。一是企业开发、使用人工智能产品通常是采取自研和商用引入的模式，呈现出模型、服务等AI能力多样化标准不一，复用公共AI底座资源难度高、多能力组合难度大的问题。二是模型、服务等AI资产经常由不同的部门或团队建设和运维，欠缺统一管控，共享复用面临障碍。三是各个AI能力赋能业务应用后，往往缺少业务应用与智能服务、模型之间的有效反馈联动，根据数据持续迭代模型能力弱。

银行人工智能行业发展前瞻

银行涉及的工作标准化程度高，大量客户数据信息单靠人力整理效率低下，而人工智能技术可以最大限度提升业务流程效率，采用数字员工来降低运营成本成为金融机构的一种选择。越来越多的金融机构结合人工智能解决开户流程等海量同质化的业务，将人工从重复性服务中解放出来。

从银行需求角度考虑，需要构建面向互联网客群的经营管理体系，强化客户体验管理，增强线上客户需求洞察能力，推动营销、交易、服务、风控线上化智能化。

从实际功效与预期看，银行APP集成数字人模块作为线上的智能金融助手，可进行金融知识的专业讲解，理财产品的智能推荐，步骤流程的耐心解答，助力银行线上数字化转型，通过数据驱动催生新产品、新业务、新模式。预计到2030年，银行采用的“服务型”虚拟人，市场规模将超过950亿元。

除了交易外，风险控制、零售业务等都是AI助力金融的主要应用场景。业内普遍认为，银行业作为高度数据化的行业，加之业务规则和目标明晰，是人工智能和云计算等数据驱动技术的最好应用场景。这基于4个理由。一是银行一直非常重视IT技术的利用，信息化程度较高，技术环境与条件较好。二是银行信息化程度较高，拥有丰富的数据沉淀。三是传统金融行业更多是以人力为主的服务行业，亟待通过人工智能技术降低成本。四是银行具有一定资金支持，留有试错的空间。

当前，银行业“拥抱”科技企业开展合作，主要具有两大脉络：一条脉络是“银行+互联网公司”与“银行+技术服务公司”。其中，比较典范的是互联网公司和以工农中建四大行为代表的老牌银行强强联手。在另一脉络上悄然进行着为银行带来稳健变革的，是各类技术服务公司以项目方式嵌入银行的智能化升级体系。

比如，华为等硬件服务机构提供云计算平台，商汤、旷视、依图等人脸识别公司为银行提供远程核身能力，科大讯飞等语音公司为银行提供智能语音产品，氪信科技等算法和建模公司为银行提供智能风控、营销、客服等业务解决方案等。

更多行业详情请点击中研普华产业研究院发布的《2023-2028年银行人工智能行业市场深度分析及发展策略研究报告》。