摘 要

近年来，大数据、云计算和互联网金融等的快速发展给商业银行的生存发展带来了巨大的挑战。人工智能技术可以改变商业银行的服务形式、提升其管理能力、重塑竞争力、推动商业银行创新与发展。随着技术的发展和应用，人工智能对银行业的影响愈加深远，国内外银行正在进行如火如荼的智能化改革。针对应用过程中出现的问题，商业银行应着重加快战略布局、整合数据资源、注重人才培养、防控新的风险，积极推动人工智能技术的应用，为其创新发展提供新的动力。

本文通过对人工智能技术的分析，首先讨论了人工智能技术应用于商业银行的可能性和具体的应用场景，然后分析了在人工智能的应用过程中可能出现的问题，最后针对不同问题提出了解决方案。

关键词：人工智能；商业银行；应用

Abstract

In recent years, the rapid development of big data, cloud computing and internet finance has brought enormous challenges to the survival and development of commercial banks. Artificial intelligence technology can change the service form of commercial banks, enhance their management capabilities, reshape their competitiveness, and promote the innovation and development of commercial banks. With the development and application of technology, the impact of artificial intelligence on the banking industry has become more profound, and domestic and foreign banks are undergoing intensive and intelligent reforms. In response to problems in the application process, commercial banks should focus on accelerating strategic layout, integrating data resources, focusing on personnel training, and preventing and controlling new risks to promote the application of artificial intelligence technology and provide new impetus for its innovation and development.

Based on the analysis of artificial intelligence technology, this paper first discusses the possibility of artificial intelligence technology applied to commercial banks and specific application scenarios, then analyzes the problems that may arise in the application process, and finally proposes solutions to different problems.

Key Words：Artificial Intelligence；Commercial Bank；Application

目 录

摘要 ⅰ

Abstract ⅱ

第1章 绪论 1

1.1选题背景与意义 1

1.1.1人工智能概述 1

1.1.2人工智能应用于商业银行的背景与意义 2

1.2 国内外文献综述 2

1.2.1国外研究 2

1.2.2国内研究 3

第2章人工智能在商业银行的应用可能性与场景分析 5

2.1人工智能应用于商业银行的可能性 5

2.1.1商业银行面临的主要困难 5

2.1.2人工智能的优势 6

2.2人工智能在商业银行的应用场景 7

2.2.1 产品与成本应用场景 7

2.2.2 客户与服务应用场景 7

2.2.3综合风险管理应用场景 8

第3章 人工智能应用于商业银行存在的问题分析 11

3.1技术问题 11

3.1.1数据处理能力有待提高 11

3.1.2金融科技人才紧缺 11

3.2应用问题 12

3.2.1应用标准有待统一 12

3.2.2应用广度和深度不足 12

3.3风险问题 13

3.3.1新型金融风险 13

3.3.2系统性风险 14

3.4监管问题 14

3.4.1针对人工智能的监管机制变革滞后 14

3.4.2增加风险监测和管控难度 15

3.4.3增加监管套利和监管空白 15

第4章 相应对策 16

4.1促进人工智能技术应用的发展 16

4.1.1整合数据资产，提升数据积累的广度和深度 16

4.1.2注重人才培养 16

4.1.3促进人工智能在中小银行的应用 17

4.1.4积极探索跨界合作，拓展应用场景 17

4.2提高人工智能应用的风险防控水平 18

4.2.1弥补技术漏洞，促进关键技术研发 18

4.2.2完善风险防范机制 18

4.3深化对银行业应用人工智能的金融监管 18

4.3.1加强智能金融领域的法规政策研究 19

4.3.2强化科技监管 19

4.3.3建立针对银行业应用人工智能的金融监管机制 19

第5章 总结与展望 21

5.1 总结 21

5.2 展望 21

参考文献 23

致谢 24

1. 绪论

1.1选题背景与意义

1.1.1人工智能概述

（1）人工智能的概念

人工智能（Artificial Intelligence）是计算机科学的一个分支，是研发用于模拟、延伸和扩展人脑的理论、方法、技术及应用系统。它通过模拟人脑接收信息并作出反应的过程，生产出一种能以类似于人类意识和思维的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括智能机器人、语言及图像识别、专家系统和深度学习等。人工智能是涵盖十分广泛的科学，其研究的主要目标是使机器能够代替人力完成一些通常需要人类智能的复杂工作。

（2）人工智能技术的三个核心要素：

①算法

算法是解决一个设计程序或执行任务的途径，算法的深度和准确性决定了人工智能对应用理论的最终影响。在不同的应用场景中，需要选择不同的人工智能算法来处理不同的问题。深度学习算法试图使用多个处理层来使用数据的高级抽象，包括复杂结构或多个非线性变换，在图像识别、计算机视觉、语音识别及处理等方面都取得了比传统机器学习方式更显著的效果，是本轮人工智能发展最重要的理论基础。

②数据

数据决定了机器学习算法的优化程度和在实际应用场景中的适用程度。一个机器学习模型可以理解为一个通过输入数据来获得结果的函数，这个函数公式中涉及的参数值将影响输出结果和实际结果的契合度，即模型优化的程度。根据已知数据搜索模型参数，数据与结果之间的最终映射关系便是训练出来的模型，输入数据的精确度和数量决定了所形成模型的优化级别，以及是否适用于目标应用场景。数据量越大，模型越精准，机器学习的应用发展离不开大数据的帮助。

③算力

机器学习，尤其是深度学习，与基于大量数据的练习密不可分。为了训练出性能优异的模型，通常需要几个月或更久的时间才能满足实际应用的要求，创建定制和专业的人工智能芯片应运而生。从芯片技术本身的发展角度来看，目前市场上可用的四种主要类型的人工智能芯片包括图形处理器、现场可编程门阵列、专用集成电路以及脑型芯片。人工智能芯片的发展极大地突破了人工智能在计算能力方面的束缚，使深度学习成为一种实用算法，释放出人工智能的新潜力。

（3）人工智能的主要应用

人工智能的核心应用技术主要包括自然语言处理、智能机器人、计算机视觉和深度学习。

①自然语言处理。自然语言处理是指让计算机能够理解人类的语言，主要包括语音和语义。语音识别允许机器理解字面上的人类语言并能说出来，语义识别则更深层次地使机器能够理解文字背后的真实含义。

②智能机器人。智能机器人包括感受、反应和思维三个要素，能够用人类语言同操作员交谈，在它自身的"意识"中形成实际情况的详细模式。它能分析出现的情况，调整自己的行动以满足操作员的全部要求，制定所需的行动，并在信息不足和环境变化迅速的情况下完成这些行为。

③计算机视觉。计算机视觉识别技术是指用摄像机和计算机取代人眼进行机器识别、监视和评估，进一步处理图像，使计算机能够取代人类对图像进行更高效的观察或检测。计算机视觉主要有人脸识别、指纹识别、场景识别等，其中场景识别研究人类如何在现实世界中接受信息并对其进行加工处理。

④深度学习。深度学习的目的是建立一个神经网络，以模仿人类智能进行分析和研究。其实质是通过建立具有很多隐藏级别的模型来使机器识别和学习更多有用的要素，最终使分类和预测的结果更加精确。深度学习利用深度的模型结构来对要素进行深入的学习，与人工规则构建功能的方式相比，利用大数据来学习功能，更能够刻画数据的真实信息。

1.1.2人工智能应用于商业银行的背景与意义

近年来，云计算、大数据、互联网金融的快速发展和客户需求的不断变化，使金融服务行业受到了巨大冲击，商业银行的性质和经营模式经历了重大转变，商业银行所处的竞争环境中也充满了难题和挑战。随着互联网技术的飞速发展，整个金融体系的数据量呈井喷式增长，这些给商业银行带来了新的动力，而发展火热的人工智能技术使商业银行的转型有了新的方向。对商业银行而言，人工智能不仅是技术上的改革，更是一场业务模式和经营观念的创新。当前，为了在竞争日益激烈的经营条件下提高竞争力，越来越多的传统商业银行已经开始积极利用人工智能技术不断地弥补传统经营模式的各种缺陷，将人工智能作为核心战略以促进转型。利用人工智能技术为各类传统银行提供强大的技术支持，以新技术为银行的具体应用场景提供更多可行的方案，使其具有更强大的生存能力和更长久的发展动能，提高银行在金融领域的竞争力，这是银行业转型的必然方向，也将是商业银行重整核心竞争力的关键所在。

1.2 国内外文献综述

1.2.1国外研究

人工智能诞生于1956年的美国达特茅斯会议，其发展历经了三个阶段：

（1）20世纪50年代末至20世纪70年代初，人工智能研究的主要成果是使计算机系统拥有逻辑推理能力，能够进行记忆和计算，帮助人类完成大量的数据存储和计算工作，从而解决特定领域的问题，即计算智能。

（2）20世纪70年代末至80年代末，研究者主要将人类知识总结和教授给计算机系统，其实用性被广泛认可，人工智能在生产制造、财务会计、金融等领域均得到了应用。

（3）20世纪90年代末至今，随着数据量的爆发性增长、算法理论的发展和计算能力的提高，人工智能进入了第三次发展高潮，即感知智能。在强大算力的支持下，将大数据输入深度学习模型进行训练，机器可以比人类专家更快得到更优模型，使人工智能技术的广泛应用成为可能。以大数据和云计算作为支撑，人工智能产业飞速发展，成为下一轮技术革命的核心^[1]。

国外对人工智能的研究较早，但前期往往是以计算机科学为背景对人工智能进行简要讨论，单独的人工智能研究专著很少，因而对人工智能在金融领域的应用研究也缺乏系统性的详述，但近些年开始这方面的研究大量涌现。

加州大学伯克利分校计算机科学家Stuart Russell（2016）在“第六届上海新金融年会暨第三届互联网金融外滩峰会”上表示AI可以帮助金融领域进行数据的整合、分析和预测，以其低成本、低错误率和广阔的应用场景在金融领域有着很高的应用价值，AI将会对金融领域产生巨大的影响，促进金融业创新和变革。

美国通用人工智能大会主席 Ben Goertzel（2016）在“全球创新者大会”上表示，人工智能技术将在2025年达到人脑智慧水平，在未来十年人工智能将在金融领域的各个环节都得到应用。

Accenture（2018）发布《与AI共进，智胜未来--智能金融联合报告》，在概念、方法、技术及业务等方面，展示了智能金融未来发展的巨大前景。报告指出智能金融是人工智能所代表的新技术与金融服务的深层结合，它凭借海量的数据信息和不断优化的计算模型，发现并实时满足客户差异化的金融需求，把以业务为中心的服务模式转变为以客户为中心的服务模式，打造新的金融生态圈^[2]。

1.2.2国内研究

国内学术界关于人工智能在金融领域的研究工作起步较晚，但近年来开始涌现大量的研究成果。 进入21世纪后，人工智能技术日益成为国家发展战略，我国大力投入资源以促进人工智能技术在金融领域的落地与应用。

程东亮（2016）在《人工智能在金融领域应用现状及安全风险分析》中指出，人工智能与大数据的结合日益紧密，金融行业的智能化是时代发展的必然趋势，也是金融业改革创新的机遇。但随着金融业对人工智能技术应用的深化，一些安全隐患也会逐渐暴露，需要在风险防范方面做更多研究。

2017年4月16日，上海新金融研究院与中国金融四十人论坛召开内部评审会暨互联网时代的银行业变革研讨会，正式提出了对智慧银行的构想，并对智慧银行的起源、类型、发展现状、生态化发展及相应的风险管控框架等问题进行了初步阐述。

于孝建、彭永喻（2017）在《人工智能在金融风险管理领域的应用及挑战》一文中指出，人工智能可以通过对数据的高效处理和价值发现来对事前、事中、事后的金融风险进行更好的控制，人工智能的应用将给金融领域的风险管理带来巨大的变革，但人工智能可能会给金融业造成新的风险，因此在金融业应对人工智能树立正确的态度，相应的法律法规也应落实到位。

国内互联网金融研究领域的开拓者李麟（2017）出版了《智慧银行：未来银行服务新模式》一书。书中基于“共享与智能”的视角，明确了智慧银行的概念和内涵，系统分析了智慧银行理论体系的特点，为互联网时代银行的发展提供了新的思路。书中指出人工智能可以降低未来银行金融服务的门槛，在“共享 智能”的时代，传统银行若想在未来立足，人工智能是其必经之路。

中国银监会政策研究局专家张晓朴和中国银行保险监督管理委员会成员姚勇（2018）合作出版了《未来智能银行：金融科技与银行新生态》一书，对金融技术重整银行环境的问题进行了研究，分析了人工智能、云计算和区块链等技术对银行业未来发展趋势的影响，系统地展现了信息技术革命对银行的冲击与随之而来的变革，也对新技术带来的监管挑战做出了简要描述。

国内对人工智能在金融领域的研究主要以金融业务为主线讨论其应用前景，但对人工智能应用于金融业带来的监管挑战和相应对策的研究还相对较少。

第2章人工智能在商业银行的应用可能性与场景分析

2.1人工智能应用于商业银行的可能性

当前，商业银行的经营正面临内外压力的冲击，在面临新的挑战时，商业银行在经营过程中的问题也日益凸显，这要求商业银行重新思考客户关系、基础成本和平台的灵活性，以便实现有机增长，恢复盈利能力。而人工智能作为一门新技术，其特殊的优势可以满足商业银行当前的迫切需求，将其应用于商业银行，有望解决商业银行发展中遇到的困难，为商业银行的发展提供新的思路。

2.1.1商业银行面临的主要困难

1. 盈利能力下降，竞争加剧

自金融危机以来，商业银行便一直面临着利润下滑的困难。随着我国逐步推进利率市场化改革，商业银行之间的竞争变得更加剧烈，为了刺激客户的存贷款需求，商业银行已主动提高了存款利率并降低了贷款利率，这在吸引客户的同时也会缩减商业银行的存贷款利差空间。同时，近年来互联网金融和非银行金融机构均参与了传统商业银行的存贷款和支付结算业务的竞争，以网商银行和第三方支付为代表，这些新兴起的金融服务以高效安全的支付功能和便捷的贷款功能，弱化了商业银行支付结算的功能和地位，导致商业银行流失了部分客户，在较大程度上削减了商业银行支付结算服务、活期存款业务和贷款业务的收入。存贷款作为商业银行的传统主营业务，其利润的削减必然造成商业银行总体盈利能力的明显下降。

1. 不良贷款余额增加

从2012年以来，随着我国GDP增长放缓、利率市场化改革稳步推进、经济脱实向虚以及国家对房地产市场的调控力度加大，我国商业银行的内部聚集的信用风险逐渐暴露出来，不良贷款率不断攀升。2018年我国商业银行的总不良贷款余额达2万亿元，不良贷款增长至1.89%，较2017年1.74%的商业银行不良贷款率上升了0.15个百分点，较2012年0.95%的商业银行不良贷款率几乎翻倍。商业银行不良贷款增加的另一个重要原因是商业银行不能准确判断贷款人的信用风险和贷款违约率。不良贷款在很大程度上影响着商业银行的盈利性和安全性，导致其资产结构不合理和经营风险过大，不良贷款余额和不良贷款率的同时上升将使商业银行的发展在新的经济发展常态下面临很大考验^[3]。

1. 数据处理问题凸显

作为一个信息密集型产业，银行业与整个社会紧密相连，商业银行在多年的业务发展过程中积累了大量的数据，包括用户信息、金融交易、产品服务、市场分析、风险评估等，这些数据级别以海量计算，仅靠人力处理这些数据，需要花费很长的时间和巨大的成本，而数据信息处理不及时就会使得数据失去价值。并且传统商业银行所沉淀的数据一般是以非结构化的形式进行保存的，这种保存方式既会造成数据的重复储存而形成浪费，又会因无法转化为可分析的数据而无法充分发掘数据的价值，使得银行业的数据处理问题比较棘手。随着数据爆炸时代的来临，商业银行在数据处理方面的不足将更加突出。

2.1.2人工智能的优势