AI 在银行业中的应用

银行业的新一代人工智能（AI）和机器学习（ML）技术无疑将改善客户服务和运维效率。有了 AI 助力，客户服务和咨询将变得更加完善，并能应对更复杂的场景。

在运营方面，AI 可以更高效地检测违规活动，从而提升金融犯罪防范水平，并通过更先进的建模来改善贷款决策。此外，AI 将会进一步自动化各种日常任务（如数据输入），从而帮助实现更加精简的后台流程。

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不过，在银行业领域扩大 AI 的采用范围面临着许多挑战，包括与产品、数据、合规性、运维以及人才获取和培训相关的障碍。

在本文中，我们将探讨 AI 和 ML 在银行业的应用前景、其对银行业未来可能带来的变化、实现该目标所面临的挑战，以及应对这些挑战所需具备的关键能力。

AI 有潜力从根本上重塑银行业从台前到幕后的运营方式。下面我们将一一介绍银行的 4 个关键领域，以及现有和开发中的 AI 技术可能会对它们造成怎样的潜在影响。

AI 在营销和销售领域的作用

• 客户获取：通过更有效的定位和预测性分析，更高效地识别潜在客户，从而提高客户获取量。
• 客户入驻：消费者、企业和公司的开户申请流程可以完全实现自动化，尤其是在较为复杂的情况下，从而使银行新客户的申请流程更加快捷和人性化。
• 客户忠诚度：可以通过更加个性化的产品和服务来提高客户满意度和留存率，从而提高客户忠诚度。

AI 在运维和服务领域的作用

• 咨询：财务建议会更加智能并适应不断变化的情况。
• 处理：可以加快银行业的异常处理速度、减少等待时间并提高运维效率。
• 支持：依托 AI 的助理可以更快且更有效地处理更加复杂的客户咨询和问题。

AI 在风险和风险评估领域的作用

• 建模：在分析大型数据集时，银行业的风险建模会更加可靠和灵活，以更准确地预测和减轻金融风险。
• 债务催收：可以通过优化分析和确定最有效的还款方式来优化债务催收策略。
• 金融犯罪预防：AI 可以通过使用模式识别来确定可疑交易并减少误报，从而更有效地检测金融犯罪行为。

AI 在财务和会计领域的作用

• 报告：AI 可以简化银行业的财务报告，实现数据编译和分析自动化，从而提供更准确、更及时的报告。此外，利用 AI 技术来自动执行和处理报告，可减少需要接触敏感数据的人员数量。

采用 AI 技术不仅涉及技术调整，还涉及客户期望和组织实践方面的转变。当银行考虑在机构内部进行更深层次的集成时，一定要先预判可能出现的挑战，并做好准备克服这些挑战。

产品

• 客户采用：说服客户在银行业务中使用依托 AI 的服务可能有难度。一些客户可能不愿意相信 AI 能够满足他们的银行业务需求，因此确保信息公开透明和可解释性非常重要。

数据

• 质量：优质的数据是银行业采用 AI 的先决条件。银行业经常面临数据分散、不完整或质量不佳的问题，这给开发有效的 AI 模型带来了挑战。
• 传统系统：许多银行使用的传统系统不易与现代 AI 技术兼容。将 AI 集成到这些传统系统中可能成本高昂、耗时且复杂。

合规

• 可解释性：使用深度学习的 AI 算法相当复杂，这可能会导致难以解释 AI 决策是如何制定的，而这正是需要信息公开透明的监管机构所关心的问题。
• 隐私：银行机构会处理敏感的客户数据，而 AI 系统必须确保数据的隐私性和安全性。其中包括保护数据免遭泄露，而此议题也是金融行业持续关注的问题。
• 负责任地使用：在客户分析和贷款决策等领域使用 AI，可能会引发有关公平、歧视和隐私方面的道德问题。能否解决这些问题，关系着 AI 能否成功采用。

基础架构和运维

• 可扩展性：在整个银行机构（包括业务应用和运维）中扩大 AI 的采用范围是一项重大挑战，尤其是在变革步伐不断加快的情况下。
• 成本：在银行业，AI 的初始投资和维护成本可能相对较高，因此，如果没有明确证据显示采用 AI 可带来出色的投资回报率（ROI），客户可能会踌躇不前。

人员

• 人才获取：既精通数据科学又熟知银行业务的 AI 专业人员短缺，是银行业普遍面临的问题。
• 员工采用：银行机构内部员工也可能对 AI 有抵触情绪，这可能是源于对裁员、工作保障的担忧，或对 AI 的好处缺乏了解。

银行要想有效利用 AI，必须具备某些关键能力。

这些能力包括培训和数据管理等技术方面的能力，以及管理和人才获取等组织方面的能力。本部分内容将深入探讨这些关键能力，概述银行成功实施 AI 技术并从中受益所需具备的条件。了解并培养这些能力，就有望极大地影响在整个银行范围内推广 AI 的效果和效率。

培训和调优

在银行业有效使用 AI 需要可靠的基础模型和开发新模型的能力。这就离不开一个可以根据需要访问和修改的基础模型存储库。此外，用于训练这些模型的运维环境应随时可用且易于临时置备。这有助于机构高效地训练和调整 AI 模型，紧跟数据和市场环境不断变化的步伐。

能够灵活地训练和调整 AI 模型，银行就能保持竞争力、适应不断变化的客户需求和监管环境。

数据

对于在银行业采用 AI 而言，建立有效的数据清理、访问和存储机制至关重要。数据存储应易于访问，并具有适当的权限设置，从而确保数据的安全性和隐私性。获取优质的干净数据是训练准确可靠的 AI 模型的关键。

一直以来，向数据科学家提供数据都是一件复杂的事情。银行需要在数据仓库的传统分析功能与数据湖的灵活性之间找到最佳平衡点，以满足不同的分析需求。采用这两种方法可同时进行结构化和非结构化数据分析，对于银行业打造全面的 AI 应用至关重要。

监管

在银行业的 AI 治理中，数据管理以及建立清晰的数据来源和模型谱系都至关重要。这包括在数据收集方式和如何将数据用于训练 AI 模式方面始终保持透明度。此外，还务必要记录模型事实，确保公平性、可解释性和合规性，尤其是考虑到银行业的监管要求。

监控模型偏差和偏移也是一项关键能力，并且是模型风险管理的一部分。银行必须不断评估和调整其 AI 模型，以防止结果不准确和出现偏差。为了保持 AI 使用的合规性和透明度，还需要定期审核和向监管机构报告。

运维

在银行业 AI 的运维方面，整合机器学习运维（MLOps）至关重要。MLOps 涉及 AI 模型的管理和持续改进，有助于它们随着时间的推移保持有效性和准确性。这包括以可扩展且高效的方式部署、监控和维护 AI 模型。

MLOps 还能够在 AI 开发的协作方面提供支持，让包括数据科学家和 IT 专业人员在内的各个团队都参与进来。这种协作有助于确认 AI 模型不仅从技术方面来说具有合理性，而且符合银行的业务目标和合规标准。

交付

将 AI 与应用集成从而提供 AI 驱动的服务，可为银行业的未来发展打下良好的基础。这一过程要涉及将 AI 模型与现有的银行应用相结合，从而改善客户体验和提升运维效率。例如，将 AI 集成到客户服务应用中，可以提供更加个性化和高效的服务。

利用微服务架构有利于提高速度、缩短上市时间并降低成本。微服务允许对应用进行模块化开发，从而使我们能够更加轻松地集成 AI 并快速更新服务，以应对市场变化或新的监管要求。

可扩展性

银行业的 AI 技术必须具有适应性，能够紧跟通常由开源社区推动的快速发展。要始终保持竞争优势，快速整合新技术、合作伙伴和软件包的能力是关键。

好的可扩展性还意味着银行业 AI 系统的设计应考虑到未来的集成。随着 AI 技术的发展，银行需要能够采用新的方法和技术，不断提升服务和运维水平。这就需要一个灵活的平台和一种接纳持续学习和调整的组织文化。

在推动银行业落地 AI 的过程中，不仅得了解不可或缺的能力，还需要找到合适的合作伙伴和工具来推动这一进程。红帽公司是该领域的重要参与者，可针对银行业 AI 的独特需求提供量身定制的解决方案。

红帽® AI 是我们专门针对企业需求而构建的 AI 产品组合，它筑基于深受客户信赖的红帽解决方案。有了这种稳健的基础，我们的产品就始终可靠、灵活且可扩展。

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这样一来，您就可以在本地数据中心或靠近数据所在的位置构建、训练、部署和监控关键的 AI 工作负载，以便在需要时将运维转移到云端和边缘位置。

此外，数据科学家和开发人员可以共同开发、训练和调优 AI 模型，从而更高效地利用资源并保持运维一致性。

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