随着商业银行数字化转型，金融科技快速发展，传统的单一交互方式已无法满足客户的服务体验需求，客户愈发追求便捷、高效和个性化的金融服务，多模态交互（Multimodal Interaction）结合了语言、视觉、触觉等多种信息输入与输出方式，能够通过自然交互提供更丰富的用户体验。AI则为多模态交互提供了强大的数据处理、分析和生成能力。两者结合在支撑无缝银行体验的同时，提高银行操作效率、降低运营成本，为用户和银行带来诸多益处。

一、AI和多模态交互概述

AI即人工智能技术，以其自动化和智能化能力，支持银行展开新型服务和流程优化。多模态交互通过认知和信息解析技术，将语音、文本、图像、视频和运动姿态等多种数据模态进行精准分析和交互。多模态交互感知并融合来自不同通道的数据，例如语音指令、手势识别和面部表情分析。AI通过深度学习模型实现这些模态的协同处理，驱动自然语言处理技术支持银行系统理解用户的语言输入，并生成个性化回应，满足用户的特定需求。通过分析用户的图像或视频输入，如扫描身份证件或监测表情变化，为银行服务提供更加精准的用户识别和需求洞察。通过实时处理交易记录、市场数据和客户行为，提供智能化的推荐和风险预警。两者融合支持银行进一步提高用户与数字环境之间的互动深度和标准性，实现真正意义上的“无缝体验”。

二、AI与多模态交互在银行应用中的核心场景

1.智能客户服务

AI与多模态交互可以实现服务交互的自然化和优化。借助自然语言处理、语音识别和图像识别等技术，银行能够提供更智能化的人机交互体验。无论是通过智能客服解答客户的日常问题，还是通过视频客服结合语音和面部表情分析为高净值客户提供个性化服务，多模态技术都使沟通更高效、更人性化。

2.身份认证与交易安全

通过整合人脸识别、语音验证、指纹识别等生物特征，提供更加精准、高效的身份验证方案，提升登录与交易的安全性。利用视频、语音及操作行为数据进行异常行为监测，快速识别潜在的欺诈风险。在远程业务中，多模态技术支持实时视频认证，确保交易的真实性和合法性，为用户提供便捷的同时有效保障金融系统的安全。

3.资产管理和个性化服务

通过AI与多模态交互技术整合语音、图像、文本和行为数据，实现客户需求的精准洞察与高效响应。客户可通过语音描述财务目标，结合历史数据和市场动态，获得智能化的投资建议，同时借助图像和文本解析生成直观的资产报告和定制化方案。情感计算技术则通过分析语音语调和面部表情动态调整服务策略，提升客户体验。

4.无障碍金融服务

AI与多模态交互技术极大地提升了特殊人群的金融服务体验。对于听障用户，系统可以通过语音转文字或手语识别提供清晰的沟通渠道，而视障用户则能够通过语音导航和触觉反馈轻松操作银行服务。不仅确保了金融服务的普及性，还为特殊群体提供了更加平等和便捷的金融体验，助力金融机构履行社会责任，推动金融包容性发展。

三、AI与多模态交互技术的挑战

尽管AI与多模态交互在银行领域展现了巨大的潜力，但其发展也面临诸多挑战。银行需严格保护用户隐私，确保多模态数据的采集与存储符合监管要求。多模态交互的实现需要高度复杂的技术集成，任何单点故障都可能影响整体服务。此外，部分用户对AI和新技术的接受程度有限，银行需通过教育和渐进式推广赢得用户信任。因此，还需要通过加密技术和隐私计算保护用户数据安全，并确保系统的稳定性和可靠性。在技术的基础上保留人工介入，提供双重保障的服务模式。通过友好的界面设计和交互引导，帮助用户逐步适应新技术的使用。

AI与多模态交互在银行服务中的应用仍处于初步阶段，但其潜力已经显现。未来，无缝银行体验是技术驱动金融服务变革的重要方向，其成功应用将为银行业开启服务模式的新时代。高校与产业界需共同努力，攻克技术与应用中的难题，为金融科技的发展注入新的活力。

（文章系作者投稿，文中内容不代表中国电子银行网观点和立场）

责任编辑：王煊