以 人工智能和云計算為代表的新技術，為銀行等金融行業帶來了更大想象空間。除替代人工客服的智能客服外，人工智能是如何顛覆銀行服務業態的?隨著競爭加速，中小銀行如何才能探索出一條適合自身條件的數字化轉型道路?

銀行數字化轉型邁向縱深發展，客戶光顧銀行網點頻次降低，智能客服成為“標配”，手機銀行充當“門面”。各家銀行競相秀出科技“肌肉”，在信息技術投入上不遺余力，甚至有銀行高管提出“金融科技投入上不封頂”的豪言壯語。

“消失”的人工客服

智能客服的廣泛應用，就是金融科技重塑銀行服務的一個縮影。中國銀行業協會近日發布的《2021年中國銀行業服務報告》顯示，截至2021年末，銀行客服從業人數5.02萬人，相較于2020年減少了4200人，一改以往逐年遞增的態勢。

上海申倫律師事務所律師夏海龍表示，銀行客服人員數量驟減實質上是電子支付、網絡技術進步對銀行業造成的反向沖擊，同時語音識別、AI技術的成熟也使得智能客服具備現實基礎。

當客戶不再頻繁光顧銀行網點，現金業務和柜臺業務也隨之減少。中銀協數據顯示，2021年銀行業金融機構離柜交易總額達2572.82萬億元，同比增長11.46%，行業平均電子渠道分流率為90.29%。這也意味著銀行不再依賴于“人海戰術”。

新冠肺炎疫情更是倒逼銀行加速數字化轉型。“非接觸銀行”服務模式使得用戶習慣進一步向線上遷移，線上交互頻次和深度增加，啟用智能客服能夠起到降本增效的作用。

多名業內人士表示，用戶對銀行服務的需求已經發生根本性轉變，需要人工介入的業務場景大大減少，因此銀行客服人員的數量大幅精簡，人工崗位職責也將偏向技術處置和風險防控。

2021年，招商銀行AI模擬人、輔助人、替代人成效顯著，AI智能客服、語音質檢、智能審錄等替代人力超過6000人。

智能客服拓寬了服務場景，除了日常業務咨詢，還被應用在營銷、催收方面。

冰鑒科技研究院研究員王詩強介紹，在營銷方面，銀行可以通過語音機器人篩選出有意向的客戶，再轉到人工客服對接。對于逾期時間較短的客戶，銀行可以使用語音機器人進行提醒或催收，效果基本上可以與人工客服相媲美。

當然，對于智能客服難以解決的復雜業務，目前還需轉接人工客服處理。短期來看，人工客服坐席依然不能缺位。

AI技術正在重塑整個銀行服務業態

金融科技改變的不止是客服系統，而是重塑整個銀行服務業態。

銀行正在加大金融科技資源投入。根據蘇寧金融研究院發布的《中國銀行業數字化轉型研究報告》，2020年A股上市銀行在信息科技方面的投入達2078億元，同比增長25%。

2020年，國有大行在金融科技方面的投入總額近千億元，同比增長超30%，達956.86億元。工商銀行在金融科技投入金額為238.19億元，同比增長45.47%;建設銀行在金融科技領域的投入達221.09億元，較上年同比增長25.38%;農業銀行金融科技投入達183億元，同比增長43.08%。

銀行通過運用大數據、人工智能、云計算、區塊鏈、5G、物聯網等技術，推進金融科技在金融基礎設施、數字貨幣、私人銀行和財富管理、供應鏈金融、綠色金融、普惠金融等領域的深度應用。

業內人士介紹，“AI+金融”模式已經得到了現實驗證，已被銀行應用在風控模型訓練、業務流程自動化RPA、企業風險預警、自動化運維、貸后管理等環節，也有銀行在財富管理、智能投顧等業務領域進行了“試水”。

如招商銀行2021年推出的智能財富助理“AI小招”，就是基于大數據技術，通過知識沉淀與機器訓練，為客戶提供收益查詢、漲跌分析、市場熱點解讀、產品推薦、資產配置建議等財富管理綜合服務。

在智能風控方面，利用AI技術能夠有效識別潛在風險，筑起反欺詐防火墻。農行正在加快推進智能化風控平臺和系統建設，案防監測預警平臺研發上線;建行建立“全面智能、精準及時、主動前瞻”風控體系;交行智慧風控預警模型準確率達85%。科技與銀行業務深度融合已成必然

當前，全球新一輪的科技變革正深刻改變著人們的生活，影響著經濟社會的格局，科技與金融的融合不斷加快，正在對銀行的商業模式、服務模式和運營模式帶來顛覆性變革。

艾瑞咨詢發布的《2020中國AI+金融行業發展研究報告》顯示，金融領域對人工智能的投入在整體科技投入中的占比增速平穩上升，說明市場中的需求方肯定了AI技術的應用價值，并有計劃地加大購買力度。銀行業仍然是主要需求方，2022年AI總投入將超220億元。

隨著市場化進程不斷推進，銀行同質化競爭愈演愈烈，大眾對金融機構服務的要求也更加多元化。中小銀行規模較小，客戶量少，與大行及互聯網巨頭相比，不具規模優勢。

“科技和銀行業務、運營等組織架構的深度融合已成必然。”一位銀行從業者坦言，銀行的數字化轉型不僅要貫徹金融服務實體經濟的宗旨，貫徹金融供給側改革及各項監管要求，更加迫在眉睫的是，需解決現有文化機制不協調、跨部門跨條線協同機制欠缺、創新技術人才不足、數據質量和數據治理落后等綜合問題。

“盡管轉型意愿強烈，但數字化建設進程依然總體較為緩慢，因此我們希望能通過與金融科技公司加強合作，探索出一條適合自身條件的數字化轉型道路。”上述銀行人士表示。

在江蘇蘇寧銀行金融科技高級研究員孫揚看來，科技公司若想獲得銀行的青睞，首先應提升專業水平，比如專門做語音解析、文本響應模型、擬人化語音合成、構建客服知識庫等，要在某一個領域要形成特點和專業，才更有機會切入市場。其次，要針對銀行的細分產品建立深刻的理解，比如基金代銷、信托產品、小微金融等，這樣才能跟上銀行的步伐。

標簽： 銀行業務 銀行同質化 經濟社會 人工智能