AI技术在银行的具体应用案例

AI技术在银行的具体应用案例

1.人脸识别和语音语义识别

AI技术在银行中的应用非常广泛，其中一个明显的应用就是人脸识别和语音语义识别。例如，当我们接到一些陌生号码打来的电话，对方可能会用甜美的声音介绍他们要推广的银行业务，这其实就是一个AI程序。这种技术可以应用在许多方面，包括但不限于客服服务。通过这些技术的应用，银行可以将大量的服务业务、操作业务、风险判别等任务从原来的人工处理转变为全自动或半自动处理。

2.风险控制

在风险控制方面，AI技术也有着显著的应用。例如，工商银行注力于智能客服、智能风控、RPA等方面，通过研究开源、商用机器学习，基于开源H2O机器学习框架自主搭建机器学习平台，并运用到智能营销等场景中。在使用AI模型后，该行智能营销场景理财产品营销响应率和基金产品营销响应率均显著提高，覆盖目标客户范围更广。

3.反洗钱和反欺诈

AI技术还可以应用在反洗钱和反欺诈方面。比如建设银行在2010年就建成了“网络金融反欺诈平台”，针对网上银行、手机银行等网络渠道风险交易展开7×24小时全面监管和拦截。此后，建行引入知识图谱、机器学习等先进算法，将风控平台升级为“网络金融智能风险监控平台”。

4.信贷风控

在信贷风控方面，AI技术也有着广泛的应用。例如，招商银行披露的信息显示，用于零售信贷催收的机器人成本是人工的1/10，产出是人工的9倍，节约大量的人力成本。再比如，机器人处理自动化（即RPA流程机器人）用机器替代简单的外包，也大量地节约了成本。目前，招行的消费贷利用人工智能风控模块已经实现了总行统一自动化审批，分钟级审批、放款。

5.生成式AI的应用

生成式AI技术在银行业的应用也非常广泛。例如，中国工商银行发布基于升腾AI的金融行业通用模型，率先实现了企业级金融通用模型的研制投产，并应用于客服、营销、运营、风控等业务领域。随后，农行金融AI大模型产品ChatABC发布。据了解，ChatABC大模型的建设重点着眼于大模型在金融领域的知识理解能力、内容生成能力及安全问答能力，对于大模型精调、提示工程、知识增强、检索增强、人类反馈的强化学习（RLHF）等大模型相关新技术进行了深入探索和综合应用，结合农行研发支持知识库、内部问答数据以及人工标注数据等金融知识进行融合训练调优，实现全方位的金融知识理解和智能问答应用。

以上就是AI技术在银行的一些具体应用案例，可以看出，AI技术已经在银行的各项业务中发挥了重要作用，不仅提高了工作效率，还降低了运营成本。