近年来，在云计算、大数据等底层基础技术的合力推动下，人工智能（AI）在计算机视觉、自然语言处理、语音识别、机器学习、机器人技术等方面发展迅速。
2017年国务院印发《新一代人工智能发展规划》，将金融列为应用试点示范重点行业，提出要建立金融大数据系统，创新智能金融产品和服务，鼓励金融行业应用智能客服、智能监控等技术和装备，建立金融风险智能预警与防控系统。
2019年人民银行印发《金融科技发展规划（2019-2021年）》，提出要深入把握新一代人工智能发展特点，统筹优化数据资源、算法模型、算力支持等人工智能核心资产，稳妥推动人工智能技术与金融业务的深度融合。
宏观政策的指引固然是推动金融行业数字化转型的因素，但究其根本，消费方式变革及人工智能时代浪潮冲击才是金融行业加快智能转型的根本原因。
人工智能为银行创造更多价值
据麦肯锡的调研数据显示AI技术每年可为全球银行业创造高达1万亿美元的增量价值。同时，波士顿咨询公司（BCG）指出，2020年智能变革能够为零售银行增加30%的经营净利润。美国新兴人工智能金融公司Kensho的创始人也曾预计，到2026年将有33%-50%的金融从业者被AI取代，以节省大量的人工成本。
AI能够大面积替换中低端的分析工作，并在时间维度上进行预测，从而优化决策效果，同时减少情绪化干扰，实现最优化博弈的目标。人工智能将大幅改变银行业现有格局，使得银行服务更个性化和智能化，并能改善资源利用率，降低银行运营成本，提升营收。
智能交互平台，为银行全面搭建智能化服务体系
以人工智能为基石，结合NLP、ASR、ICC、TTS、机器视觉等先进技术的智能全场景智能交互平台，集云呼叫中心、语音机器人、聊天机器人、智能质检、工单系统等为一体，为银行提供智能客户服务、智能催收、智能风控、远程视频客服等智能化应用，助力银行便捷、快速地搭建智慧化服务体系，完成数字化升级转型。
人工智能的发展离不开大数据，大数据为智能银行的系统运行及核心大脑提供了丰富养料和坚实支撑。人工智能基于海量真实业务场景大数据，在图片识别、语音识别、情绪识别等难以用清晰规则描述的领域，为智能机器人提供“学习”养分，智能机器人通过大量的数据训练，拥有自我优化能力，以挖掘有价值的知识或规律。
针对不同业务场景，智能机器人的服务方式不一样，银行可根据实际情况灵活选择。语音机器人基于AI、自然语音处理等技术，可根据用户意图进行精准识别，能与用户进行多轮沟通。聊天机器人以NLP、深度学习技术为根本，通过文本形式与客户进行线上多轮沟通，根据上下文描述自动识别用户意图，7*24小时不间断为用户提供产品资讯、业务办理等服务。
随着数字银行的广泛应用，客户预期不断提高。受疫情影响，各个国家使用网上银行和手机银行的人数大约增加了20％至50％，并有望在疫情结束后继续维持在较高水平。预计后疫情时代，全球各个市场将有15％至45％的消费者减少对实体网点的造访。
视频客服依托5G技术、AI技术、生物识别技术等，将银行与客户远程相连，在提升银行触达客户效率的同时，降低运营成本，提升银行整体的金融服务水平与客户体验。相比传统电话客服，视频客服具备现场认证、演示指导、互动交流等多重优势，通过自动识别、智能办理等功能，帮助客户远程完成身份核验、身份信审、业务咨询、理财业务办理、风险评估等。
AI、5G技术的深入发展，推动着金融行业加速变革。传统银行要赢得竞争优势，必须要将AI技术作为基础，深化数字化转型，打造全新的智能服务体系。实现线上线下联动，增强用户体验、强化本地化辐射能力，形成差异化服务优势，打破银行服务在时间、空间等方面的限制，全面推动客户“自助化”，才能使银行保持领先地位。
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