2020 年全球人工智能市场规模为623.5亿，预计 2021 年至 2028 年市场将以 40.2% 的复合年增长率扩大。银行和金融业占全球经济的20-25%。像银行和金融这样大的市场不太可能赶上人工智能这样广泛和革命性的趋势。事实上，甚至在大流行迎来技术革命时代之前，银行业就已经开始将人工智能用于前台和后台任务。

　　那么，为银行使用人工智能有什么（以及多少）好处？2022年的市场会是什么样子？专家们认为未来几年将成为现实的是什么？

　　银行业中的人工智能：按数字计算

　　在我们进一步讨论之前，让我们来看看这些数字对人工智能在银行业的使用和影响有什么影响

　　麦肯锡的一份报告表明，通过使用人工智能，银行业可以获得额外 1 万亿美元的价值。 随着人工智能的应用，到 2023 年，银行可以节省大约 4470 亿美元。其中，4160 亿美元的节省将来自前台和中台使用人工智能。 在一项针对金融调查专业人士的 OpenText 调查中，高达 80% 的银行表示他们非常了解人工智能的潜在好处。75% 的资产超过 1000 亿美元的银行已经开始实施人工智能战略。对于资产不足 1000 亿美元的银行，这一比例为 46%。2020 年国家商业研究院和 Narrative Science 的联合研究得出结论，32%的银行已经开始利用预测分析和语音识别等人工智能技术来获得市场竞争优势。 人工智能在银行业的好处

　　这些数字清楚地表明，人工智能在银行业中越来越受欢迎。银行业对人工智能的迷恋不仅仅是因为人工智能正在流行。人工智能在银行业的主要好处包括：

　　更好的服务响应消除人为错误和偏见更大的个性化空间提高客户的信任度和满意度促进在家银行的概念由于这些好处，利益相关者正在探索和试验更多创新和更新的方法，为银行利用人工智能、大数据和机器学习。

　　人工智能在银行业的主要应用

　　一般来说，人工智能具有潜在的无限用例，即使我们专门谈论银行业。乐观的预测者梦想有一天人工智能将完全接管银行业，我们的整个银行系统将由这些智能机器运行。

　　虽然这仍然是一个遥不可及的梦想，但我们可以在 2022 年看到人工智能在银行业的 5 种应用。

　　1. 人工智能网络安全防范金融欺诈

　　2020 年，银行业报告了超过29 万个网络安全问题。这使得银行不仅要采取应对措施，还要采取积极主动的措施。他们需要将网络安全漏洞扼杀在萌芽状态，并保护员工和客户免受财务欺诈，而人工智能正在帮助实现这一目标。

　　丹麦最大的银行 Danske Bank 已将其旧的基于规则的欺诈检测系统替换为 AI 驱动的算法。深度学习工具现在帮助银行将金融欺诈风险降低了 50%。该解决方案还将误报率降低了 60%，从而减少了误报率。

　　此外，亚马逊最近还收购了一家人工智能网络安全初创公司 Harvest.AI。这进一步巩固了在网络安全和金融欺诈预防中使用人工智能具有巨大潜力的事实。

　　2. 用于无缝客户交互的人工智能聊天机器人

　　聊天机器人是人工智能最常用的应用之一，不仅在银行业，而且在整个领域。部署后，人工智能聊天机器人可以 24/7 全天候为客户服务。事实上，在一些调查和市场研究中，人们发现人们实际上更喜欢与机器人而不是人类互动。这可以归因于人工智能聊天机器人使用自然语言处理。借助 NLP，AI 聊天机器人能够更好地理解用户查询并以看似人性化的方式进行交流。

　　在美国银行的虚拟助手 Erica 中可以看到银行业中人工智能聊天机器人的一个例子。Erica 在 2019 年处理了 5000 万个客户请求，可以处理包括卡安全更新和信用卡债务减免在内的请求。

　　3. 提高客户保留率的个性化银行业务

　　如今，精通数字的银行客户需要的不仅仅是传统银行所能提供的。借助人工智能，银行可以提供客户寻求的个性化解决方案。

　　埃森哲的一项调查表明，54% 的银行客户希望使用自动化工具来帮助监控预算并建议实时支出调整。人工智能可以使这一切成为可能，甚至更多。

　　现在有人可能想知道客户是否愿意接受机器人的建议？好吧，44% 的人表示他们“非常愿意”接受计算机生成的银行建议。因此，目前银行业中的这种人工智能用例是可行的，并且接受度很高。

　　在道明银行集团可以看到人工智能驱动的个性化银行的实际应用。他们已经公开了将 Kasisto 的人工智能技术集成到他们的移动应用程序中的计划。该解决方案将为客户提供实时支持和洞察他们的消费模式。

　　4. 人工智能透明的贷款和信贷决策

　　大多数银行仍然依靠信用评分、信用记录和参考资料来确定潜在客户的信誉。这个过程不仅费时费力，而且不透明。通过使用人工智能做出贷款和信贷决策，银行可以减少人工操作并提高透明度。此外，借助人工智能解决方案提供的数据支持的洞察力，银行可以减少损失并做出更有利可图的决策。

　　虽然在银行业使用人工智能进行此类决策的例子并不多，但一些银行现在正在使用人工智能来查找有关信用记录有限的人的信用报告。此外，此类系统可以提醒银行有关其客户可能存在风险的消费行为和模式。

　　5. 人工智能确保道德框架

　　道德考量正变得越来越普遍，尤其是在金融界。这是因为客户变得更加了解并负责他们希望如何使用他们的数据。

　　人工智能可以极大地帮助银行制定数据处理的道德框架并建立客户信任。

　　汇丰可被视为该领域的市场领导者。汇丰银行是第一家创建人工智能和数据伦理原则的金融服务公司。他们还与新加坡金融管理局和艾伦图灵研究所合作，为银行业在道德上采用人工智能制定了一个框架。

　　2022 年需要应对的挑战

　　虽然人工智能在银行业的好处和用例很多，但前进的道路并非没有公平的挑战。困扰银行业人工智能领域的主要挑战包括：

　　全球二三线城市的客户和员工都不愿意适应人工智能增强的方法。需要克服最初反对摆脱传统做法的惯性。客户希望银行提供的服务与银行实施的解决方案之间似乎存在脱节。需要适当的数据和营销理解来弥合这一差距。 事实证明，监管要求和合规压力是银行采用人工智能的限制因素。例如，网上银行和在线交易属于隐私监管范围，因此合规成为必然。 银行业的劳动力还不够熟练，无法使用先进的人工智能工具和软件。银行需要采取提高技能的努力。有了这个，我们可以得出结论，人工智能在银行业的未来看起来很有希望，而 2022 年可能是一个拐点，银行将停止使用人工智能，实验性的努力会转化为可以产生切实成果的东西。

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