大(dà)數據時(shí)代，人(rén)工智能技術全面崛起，各行各業都在積極探索，銀行業也(yě)順應時(shí)代發展的(de)要求，積極探索人(rén)工智能技術，爲民衆提供高(gāo)科技的(de)服務。

　　本文中山網訊科技的(de)小編将結合新聞媒體的(de)報道，分(fēn)享人(rén)工智能對(duì)銀行業的(de)影(yǐng)響。

　　業内普遍認爲，銀行業作爲高(gāo)度數據化(huà)的(de)行業，加之業務規則和(hé)目标明(míng)晰，是人(rén)工智能和(hé)雲計算(suàn)等數據驅動技術的(de)最好應用(yòng)場(chǎng)景。一是銀行一直非常重視IT技術的(de)利用(yòng)，信息化(huà)程度較高(gāo)，技術環境與條件較好。二是銀行信息化(huà)程度較高(gāo)，擁有豐富的(de)數據沉澱。三是傳統金融行業更多(duō)是以人(rén)力爲主的(de)服務行業，亟待通(tōng)過人(rén)工智能技術降低成本。四是銀行具有一定資金支持，留有試錯的(de)空間。銀行業積極探索并應用(yòng)人(rén)工智能技術爲民衆提高(gāo)高(gāo)科技，高(gāo)效率的(de)的(de)服務。

　　業内人(rén)士表示，當前，銀行業“擁抱”科技企業開展合作，主要具有兩大(dà)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(de)是互聯網公司和(hé)以工農中建四大(dà)行爲代表的(de)老牌銀行強強聯手。在另一脈絡上悄然進行著(zhe)爲銀行帶來(lái)穩健變革的(de)，是各類技術服務公司以項目方式嵌入銀行的(de)智能化(huà)升級體系。

　　過去的(de)BI（商業智能）時(shí)代，數據系統面向人(rén)的(de)規則建設和(hé)處理(lǐ)；而在AI時(shí)代，在線業務漸成主流，數據量激增，超出了(le)人(rén)的(de)經驗範疇和(hé)處理(lǐ)能力邊界。這(zhè)些非結構化(huà)的(de)、非金融的(de)數據，恰恰是機器擅長(cháng)處理(lǐ)的(de)領域。依托機器學習(xí)、深度學習(xí)、自然語言處理(lǐ)、知識圖譜等底層核心技術，智能風控解決方案可(kě)提供預授信行内白名單、貸前準入、貸後預警、收益評分(fēn)、信用(yòng)卡激活促動、信用(yòng)卡貸後調額、智能催收等多(duō)個(gè)場(chǎng)景的(de)解決方案。

　　在AI時(shí)代，結合機器學習(xí)、高(gāo)維AI引擎和(hé)專家一起挖掘金融場(chǎng)景數據，形成智能金融解決方案，進一步提升了(le)效率和(hé)安全性。伴随銀行越來(lái)越“互聯網化(huà)”，手機App已不僅是物(wù)理(lǐ)網點的(de)補充，也(yě)是一種電子銷售渠道，它已經成爲銀行觸客的(de)門戶。事實上，将銀行App打造成一個(gè)超級平台，并通(tōng)過App來(lái)重新定義銀行服務邊界的(de)探索，正是讓AI在金融領域的(de)應用(yòng)回到了(le)熟悉的(de)互聯網場(chǎng)景。

　　現階段，AI本質上是機器通(tōng)過大(dà)量的(de)數據訓練做(zuò)出智能決策的(de)能力。在AI時(shí)代，銀行等金融企業數字化(huà)轉型的(de)關鍵是什(shén)麽？在專家看來(lái)，關鍵是實現“AIasaservice”——AI即服務。這(zhè)意味著(zhe)，緻力于向數字化(huà)轉型的(de)金融企業，可(kě)以将AI視爲一種服務能力。而要獲得(de)這(zhè)種能力，不僅要建立統一的(de)數據平台，還(hái)要建立統一的(de)算(suàn)法中台（用(yòng)來(lái)構建大(dà)規模智能服務的(de)基礎設施），從而将其應用(yòng)于不同的(de)垂直業務場(chǎng)景。

　　随著(zhe)科技的(de)進步，人(rén)工智能不斷發展，對(duì)我們生活的(de)影(yǐng)響也(yě)越來(lái)越大(dà)，銀行業更是與我們的(de)生活息息相關，希望我們都能享用(yòng)高(gāo)科技帶給我們的(de)便利和(hé)服務。

責任編輯：中山網站建設
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