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    数字化转型新范式银行生态探索

    陈沐昂 来源:中国电子银行网 2025-03-28 10:06:24 银行 数字化转型 数字金融
    陈沐昂     来源:中国电子银行网     2025-03-28 10:06:24

    核心提示数据资产(Data Asset,DA)与人工智能(Artificial Intelligence,AI)的深度融合,为银行业带来前所未有的机遇与挑战。本文将深入剖析DA与AI在银行业务中的创新应用,并探讨其对银行业务运营的战略启示。

    金融科技蓬勃发展的当下,银行业正经历深刻变革。数据资产(Data Asset,DA)与人工智能(Artificial Intelligence,AI)的深度融合,为银行业带来前所未有的机遇与挑战。本文将深入剖析DA与AI在银行业务中的创新应用,并探讨其对银行业务运营的战略启示。

    一、 DA与AI内涵

    构建数据资产(DA)是银行数字化转型的基石。在银行庞大客户体系基础加持下,通过长期运营中积累各类涵盖客户信息、交易记录、市场动态等多源数据,通过ETL(Extract,Transform,Load)技术,将分散在不同业务系统中的原始数据抽取、转换并加载至数据仓库,进行标准化处理,确保数据的准确性、完整性和一致性,为后续数据分析和业务应用提供支撑。

    AI技术是数据资产丰富应用主要载体,包含机器学习、深度学习、自然语言处理等核心技术,均在银行业务场景中得到广泛应用。如客户运营领域,机器学习算法可用于构建客户行为预测模型,如预测客户引入/流失概率,帮助银行提前采取针对性措施维护客户关系。深度学习可在画像分析、产品推荐等场景发挥作用,如通过聚类等深度学习技术,按客户行为、偏好实现客户多维分层,为个性化运营提供基础。此外,通过分析客户历史数据和行为模式,精准推荐金融产品,并通过各类产品功能,实现客户智能陪伴。

    二、 DA与AI在银行业应用现状

    目前,DA与AI已分别在银行业得到充分应用,随着当前数字化发展趋势加快,二者融合发挥的作用在银行业应用场景日益广泛。

    (一) 个性服务

    整体来看,西方受益于AI技术起步早的优势,基于AI虚拟助手实现的个性化服务应用场景更前沿。如美国银行的Erica、Capital One的Eno等AI虚拟助手为客户提供全天候支持,根据客户偏好与目标提供定制化服务。汇丰银行通过AI优化客户入职和合规流程,新客户获取率提升了20%。

    (二) 分级定价

    依托数据资产,对宏观经济数据、行业数据等进行分析,预测市场趋势,从而创新数据产品,实现资产类价值评价估值,目前广泛应用于企业融资评估、个人客户投资方案制定等场景。

    (三)风险评估

    宏观上,利用数据分析构建风险评估模型,对信贷风险、市场风险等进行量化分析和预测,帮助银行及时调整风险策略,降低损失。微观上,聚焦客户对私信息,量化评估风险,深挖运营与市场数据提升效率、把握趋势

    三、商业银行数字化运营未来发展方向

    目前各商业银行、互联网企业积极融合相关技术,将在此类前沿技术深度赋能下,持续迭代场景应用,在如产品功能、客户服务、风险管控等方面不断探索新篇章。

    (一)业务流程智能化优化

    针对部分银行业务流程冗余、便捷性不足痛点,利用AI和DA技术探索业务流程智能优化,通过分析客户历史交易数据,AI系统自动识别安全场景,简化验证步骤;对于异常交易行为,基于大数据分析和风险模型,实时进行风险拦截和人工复核,保障安全。以缴费为例,依据客户缴费习惯和历史数据,实现缴费提醒智能化推送,以及自动代扣服务的精准匹配,通过对客户账单分析,形成代扣金额智能化管理,提高业务办理便捷性和客户满意度。

    (二)客户服务个性化升级

    借助DA构建的客户360°全景画像,深入了解客户需求和偏好。对于高净值客户,结合其资产配置需求和风险偏好,利用AI算法定制专属的财富管理方案,推荐个性化的理财产品组合;对于普通零售客户,根据其日常消费和储蓄习惯,推荐合适的信用卡优惠活动或小额信贷产品,实现精准营销和个性化服务,增强客户粘性。

    (三)风险管理精细化转型

    基于海量历史数据和实时交易数据,运用AI算法构建智能风控模型。在信用风险评估中,综合考虑客户信用记录、收入稳定性、行业风险等多维度数据,更准确地预测违约概率,合理确定信贷额度和利率。在市场风险和操作风险管控方面,通过实时监测市场数据和业务流程数据,利用AI模型及时发现风险隐患,如异常市场波动、内部操作违规等,实现风险的动态预警和有效管控。

    (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

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