大數據時代，人工智能(néng)技術全面(miàn)崛起(qǐ)，各行各業都(dōu)在積極探索，銀行業也順應時代發(fā)展的要求，積極探索人工智能(néng)技術，爲民衆提供高科技的服務。

　　本文中山網訊科技的小編將(jiāng)結合新聞媒體的報道(dào)，分享人工智能(néng)對(duì)銀行業的影響。

　　業内普遍認爲，銀行業作爲高度數據化的行業，加之業務規則和目标明晰，是人工智能(néng)和雲計算等數據驅動技術的最好(hǎo)應用場景。一是銀行一直非常重視IT技術的利用，信息化程度較高，技術環境與條件較好(hǎo)。二是銀行信息化程度較高，擁有豐富的數據沉澱。三是傳統金融行業更多是以人力爲主的服務行業，亟待通過(guò)人工智能(néng)技術降低成(chéng)本。四是銀行具有一定資金支持，留有試錯的空間。銀行業積極探索并應用人工智能(néng)技術爲民衆提高高科技，高效率的的服務。

　　業内人士表示，當前，銀行業“擁抱”科技企業開(kāi)展合作，主要具有兩(liǎng)大脈絡：一條脈絡是“銀行＋互聯網公司”與“銀行＋技術服務公司”。其中，比較典範的是互聯網公司和以工農中建四大行爲代表的老牌銀行強強聯手。在另一脈絡上悄然進(jìn)行着爲銀行帶來穩健變革的，是各類技術服務公司以項目方式嵌入銀行的智能(néng)化升級體系。

　　過(guò)去的BI（商業智能(néng)）時代，數據系統面(miàn)向(xiàng)人的規則建設和處理；而在AI時代，在線業務漸成(chéng)主流，數據量激增，超出了人的經(jīng)驗範疇和處理能(néng)力邊界。這(zhè)些非結構化的、非金融的數據，恰恰是機器擅長(cháng)處理的領域。依托機器學(xué)習、深度學(xué)習、自然語言處理、知識圖譜等底層核心技術，智能(néng)風控解決方案可提供預授信行内白名單、貸前準入、貸後(hòu)預警、收益評分、信用卡激活促動、信用卡貸後(hòu)調額、智能(néng)催收等多個場景的解決方案。

　　在AI時代，結合機器學(xué)習、高維AI引擎和專家一起(qǐ)挖掘金融場景數據，形成(chéng)智能(néng)金融解決方案，進(jìn)一步提升了效率和安全性。伴随銀行越來越“互聯網化”，手機App已不僅是物理網點的補充，也是一種(zhǒng)電子銷售渠道(dào)，它已經(jīng)成(chéng)爲銀行觸客的門戶。事(shì)實上，將(jiāng)銀行App打造成(chéng)一個超級平台，并通過(guò)App來重新定義銀行服務邊界的探索，正是讓AI在金融領域的應用回到了熟悉的互聯網場景。

　　現階段，AI本質上是機器通過(guò)大量的數據訓練做出智能(néng)決策的能(néng)力。在AI時代，銀行等金融企業數字化轉型的關鍵是什麼(me)？在專家看來，關鍵是實現“AIasaservice”——AI即服務。這(zhè)意味着，緻力于向(xiàng)數字化轉型的金融企業，可以將(jiāng)AI視爲一種(zhǒng)服務能(néng)力。而要獲得這(zhè)種(zhǒng)能(néng)力，不僅要建立統一的數據平台，還(hái)要建立統一的算法中台（用來構建大規模智能(néng)服務的基礎設施），從而將(jiāng)其應用于不同的垂直業務場景。

　　随着科技的進(jìn)步，人工智能(néng)不斷發(fā)展，對(duì)我們生活的影響也越來越大，銀行業更是與我們的生活息息相關，希望我們都(dōu)能(néng)享用高科技帶給我們的便利和服務。

責任編輯：中山網站建設
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