具体应用1.AI+金融银行前中后台当前应用场景AI技术在银行前中后台的高效利用集中体现在智能语音、智能决策、智能管理、智能创新,以上内容真正实现技术赋能。技术在营销、风投等核心业务的应用、开发是数字经济时代的关键,也是银行智能发展的关键。AI在前台的应用包括但不限于:(1)智能客服,同时智能客服又与智能坐席、智能外呼、智能催收等有紧密关联,灵活交叉;(2)智能营销,用于银行客户细分及群像描绘;(3)智能反诈等。AI在中台的应用场景则为:(1)智能投研,负责如业务流程自动化、网点人流研判的智能决策;(2)智能风控,AI主要通过降低风险信息核查错漏率、深度学习远程信贷审查、建立风险识别与预测模型等实现。AI在后台的应用场景有:(1)智能办公,当前该场景AI的应用主要有如开发岗位胜任力模型,AI助力实现行内数据资源高效使用;(2)智能审计,该场景AI应用附有的综合机器学习、知识图谱等技术,实现审计证据自动化和持续采集,进一步提高了内部审计履职能力;(3)智能开源场景,AI也发挥了极大作用,如推动应用研发,开源Turing text-to-SQL,而该软件是一种将自然语言查询转换为SQL代码的工具,使非技术用户能够使用关系数据库。2.AI+金融当下成熟应用场景介绍考虑商业银行的盈利创收,开户过程虽然看起来简单,但通常涉及大量纸张的手动过程,须耗费大量时间。此外,开立银行账户的过程便率先定义了客户与银行的未来关系。由此,对于业务效率、客户体验的提升格外迫切,智能客服应运而生。同时,由于数字金融已经实现了从信息化到移动化的飞跃,故当前在客服场景的应用较为成熟,而如智能风投等涉及智能化的应用还未于市场普及。可以判断的是,当前智能客服已打破了过去传统对话机器人要穷举用户对话意图的运营模式,智能客服能够产生极其丰富的对话内容和应答范围,致力于一站式业务解决方案。目前,智能客服主要融合了较为成熟的智能语音、智能分案引擎等技术。利用人工智能,远程客户的注册,已使用机器学习进行欺诈检测。此法取代了利用传统的、基于知识的身份验证(Knowledge Based Authentication)方法进行的客户尽职调查(Customer Due Diligence),节省大量的处理时间和成本。智能客服大幅度节省成本,主要是因为攻克了传统身份核验的一些难以解决的痛点、难点。传统方法主要采用密码验证、人工验证相结合的方式,账户密码与客户身份关联性较差,密码一旦泄露则可能被不法分子利用;人工验证的效率、准确率受到工作人员能力等因素影响。人脸识别、指纹识别、活体检测等基于人工智能的新型方式,不仅可以丰富验证手段,提高账户冒用难度,还提高验证效率和结果的准确性。智能客服场景下,银行业还广泛应用了人工智能进行催收。通过智能外呼,批量电话催收,及时将还款计划传达给欠款人。而且,在未来的应用中,商业银行可利用人工智能数据筛选等技术,依据企业情况,指导制定合理的解决方案,帮助企业提升催款还款效率。AI在前台方面的运用普遍广泛。除去以上例子,AI的前台的实际应用有:兴农E贷、居民养老、无码查验、无感支付、电子亮证、抵押登记、财务报销、二代支付票据截留等。