大數據時代，人工智能技術全面崛起，各行各業都在積極探索，銀行業也順應時代發展的(de)要求，積極探索人工智能技術，為(wèi)民衆提供高(gāo)科技的(de)服務。

　　本文中山網訊科技的(de)小編将結合新聞媒體的(de)報道(dào)，分享人工智能對銀行業的(de)影響。

　　業內(nèi)普遍認為(wèi)，銀行業作為(wèi)高(gāo)度數據化的(de)行業，加之業務規則和(hé)目标明晰，是人工智能和(hé)雲計算等數據驅動技術的(de)最好應用場景。一(yī)是銀行一(yī)直非常重視(shì)IT技術的(de)利用，信息化程度較高(gāo)，技術環境與條件較好。二是銀行信息化程度較高(gāo)，擁有豐富的(de)數據沉澱。三是傳統金融行業更多是以人力為(wèi)主的(de)服務行業，亟待通過人工智能技術降低(dī)成本。四是銀行具有一(yī)定資金支持，留有試錯的(de)空間。銀行業積極探索并應用人工智能技術為(wèi)民衆提高(gāo)高(gāo)科技，高(gāo)效率的(de)的(de)服務。

　　業內(nèi)人士表示，當前，銀行業“擁抱”科技企業開展合作，主要具有兩大脈絡：一(yī)條脈絡是“銀行＋互聯網公司”與“銀行＋技術服務公司”。其中，比較典範的(de)是互聯網公司和(hé)以工農中建四大行為(wèi)代表的(de)老牌銀行強強聯手。在另一(yī)脈絡上悄然進行着為(wèi)銀行帶來穩健變革的(de)，是各類技術服務公司以項目方式嵌入銀行的(de)智能化升級體系。

　　過去(qù)的(de)BI（商業智能）時代，數據系統面向人的(de)規則建設和(hé)處理(lǐ)；而在AI時代，在線業務漸成主流，數據量激增，超出了人的(de)經驗範疇和(hé)處理(lǐ)能力邊界。這些非結構化的(de)、非金融的(de)數據，恰恰是機器擅長(cháng)處理(lǐ)的(de)領域。依托機器學(xué)習、深度學(xué)習、自(zì)然語言處理(lǐ)、知識圖譜等底層核心技術，智能風控解決方案可(kě)提供預授信行內(nèi)白名單、貸前準入、貸後預警、收益評分、信用卡激活促動、信用卡貸後調額、智能催收等多個場景的(de)解決方案。

　　在AI時代，結合機器學(xué)習、高(gāo)維AI引擎和(hé)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(hé)安全性。伴随銀行越來越“互聯網化”，手機App已不僅是物理(lǐ)網點的(de)補充，也是一(yī)種電子(zǐ)銷售渠道(dào)，它已經成為(wèi)銀行觸客的(de)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(de)探索，正是讓AI在金融領域的(de)應用回到了熟悉的(de)互聯網場景。

　　現階段，AI本質上是機器通過大量的(de)數據訓練做(zuò)出智能決策的(de)能力。在AI時代，銀行等金融企業數字化轉型的(de)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(de)金融企業，可(kě)以将AI視(shì)為(wèi)一(yī)種服務能力。而要獲得這種能力，不僅要建立統一(yī)的(de)數據平台，還要建立統一(yī)的(de)算法中台（用來構建大規模智能服務的(de)基礎設施），從而将其應用于不同的(de)垂直業務場景。

　　随着科技的(de)進步，人工智能不斷發展，對我們生活的(de)影響也越來越大，銀行業更是與我們的(de)生活息息相關，希望我們都能享用高(gāo)科技帶給我們的(de)便利和(hé)服務。

責任編輯：中山網站建設
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