随着科技的发展人工智能技术取得了突破性的进展，其应用也日益广泛，对经济社会及日常生活的方方面面都了产生了深远的影响。金融领域作为人工智能技术运用最为成熟的领域，机器学习、深度学习、自然语言处理、语音识别、生物识别等银行人工智能技术越来越被广泛应用到银行的客户服务、营销获客等业务场景，极大地提升了客户体验以及提高了工作效率。尤其是在当前开放银行服务的体系下，人工智能技术将与金融业务更加深度融合，在提升金融机构服务质效的同时，实现了客户服务体系的智能化与个性化。
下文将从精准营销、智能反欺诈、智能反洗钱这三个业务场景来解析银行人工智能带来的变革。
精准营销：通过银行人工智能模型应用，在线上、线下各业务渠道对客户开展有针对性的精准化营销，实现客户与产品的精准匹配，在提升营销成功率的同时，减少对客户的打扰。对于新客户，综合响应和风险，筛选优质客户。在响应维度方面，以提高响应率为目标，建立响应率预测模型，协助筛选高活跃客户；在风险维度方面，以提高通过率和降低风险为目标，建立客户风险价值模型，协助筛选高价值客户。对于存量客户营销，对借款人的资产状况、资金需求和行为习惯等进行周期性评估，帮助金融机构进行促活、提额以及二次营销，提升通过率，降低客户获客成本，提升整体业务营收。
智能反欺诈：基于机器学习、深度学习、自然语言处理、知识图谱等技术构建智能反欺诈体系，全面覆盖欺诈和风险业务场景。相比于传统的反欺诈策略的滞后性，在银行人工智能技术和大数据技术结合之下，可以精准地识别欺诈团伙的聚类特征和行为规律，从而转被动为主动，实现提前预防和主动拦截，帮助客户更好地处理和控制欺诈风险。
智能反洗钱：很长时间以来，反洗钱工作依赖的是反洗钱专家的经验和规则。然而一方面近年来银行交易量逐年增长，另一方面犯罪人员也掌握了高科技技术，犯罪行为更加隐蔽和“高明”，仅通过人工规则来审查和减少可疑案件量，很难建立起长效和可靠的机制。利用机器学习、知识图谱、大数据分析等银行人工智能技术，可以对客户身份识别和可疑交易的监测进行智能化分析，识别可疑案件，辅助分析和报送，大幅降低反洗钱合规领域的人力成本，解决反洗钱机构“漏报”和“多报”问题，也大大降低了客户因为反洗钱问题受到监管机构的处罚概率。
银行人工智能技术的发展，使银行业面临新的机遇，使得银行的数字化转型成为大势所趋。冰鉴科技将坚持科技创新，持续优化服务，做好银行数字化转型道路上的重要支撑。
