这是“西欧欧”的第170篇原创文章

其实自从去年年初ChatGPT大火之后，我就一直在思考AI赋能银行数智化的场景和形式，但一直纠结于是从“技术”还是从“应用”角度来进行阐述，技术角度可能会略显枯燥，应用角度可能又会以偏概全，就在这无休无止的纠结中，AI技术和应用在2023年双双迎来爆发式增长，不论是技术迭代还是应用普及，都让人有“一日不见如隔三秋”的感觉，既如此，何不放下执念畅（luan）聊（tan）一番呢？

言归正传，在上篇文章里，我们已谈到过“银行数智化运营”的定义：

银行在数字化转型过程中，通过运用大数据、人工智能、云计算等创新技术，对业务运营数据进行深度挖掘和分析，以实现客户自成长、产品快速迭代、精准触达及营销等目标的全新运营模式，进而显著提升银行的服务质量和效率，降低运营成本，增强银行在数字经济时代的综合竞争力。

暁暉，公众号：西欧欧银行数智化运营与『新质生产力』

那么，在日益庞大的AI技术体系和行业应用中，究竟有哪些适合在银行的数智化运营场景中落地应用呢？

自然语言处理技术

自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）主要研究如何实现人与计算机之间使用自然语言进行有效沟通的各种理论和方法，包括自然语言理解和自然语言生成两大部分。NLP的目标是使计算机能够理解和生成自然语言，从而与人类进行自然、流畅的交互，具体应用则包括机器翻译、舆情监测、自动摘要、观点提取、文本分类、问题回答、文本语义对比、语音识别、中文OCR等方面。

NLP技术在银行数智化运营中的应用主要有以下方面：

• 智能客服：通过NLP技术，银行能够建立智能客服系统，实现与客户的实时互动和智能问答。客户可以通过语音或文字输入提出问题或需求，智能客服系统能够迅速理解并给出相应的回答或解决方案。
  
  

• 业务处理：在贷款申请、账户查询等业务流程中，客户通常需要填写大量的表单或提供繁琐的证明文件，而通过NLP技术，银行可以自动解析客户提供的文本信息，提取关键信息并进行自动化处理，从而简化了业务流程，提高了处理效率。
  
  

• 舆情监测和风险管理：通过分析客户的反馈和社交媒体上的言论，银行可以及时了解客户的情绪和需求，发现潜在的风险和问题，并采取相应的措施进行应对。

机器学习技术

机器学习（Machine Learning）主要研究计算机如何模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，并重新组织已有的知识结构，从而不断提高自身的性能和准确性。机器学习是使计算机具有人类智能的根本途径，相较于传统的编程方式而言，机器学习能帮助计算机系统从大量的数据中自动学习知识和经验，并发现数据中的模式和规律，进而据此做出决策和预测。

机器学习技术在银行数智化运营中的应用主要有以下方面：

• 风险评估：机器学习模型可以根据客户的历史交易记录、信用记录等信息，预测客户的风险等级和违约概率，为银行的风险管理提供决策依据，这有助于银行更准确地识别高风险客户，降低不良贷款的风险。
  
  

• 信用评分：机器学习模型可以根据客户的个人信息、财务状况和还款记录等，对客户的信用状况进行评分，这有助于银行更准确地评估客户的信用等级，制定更合理的授信策略。
  
  

• 智能推荐：机器学习模型可以根据客户的交易记录、浏览记录、投资偏好等信息，分析客户的兴趣和偏好，并为其推荐合适的金融产品或服务。

智能决策系统

智能决策系统结合了AI技术和决策科学，通过收集和分析大量的数据，为决策者提供准确、可靠的决策辅助，并帮助其更好地理解和解决问题。这种系统不仅可以提高决策效率，还能提升决策的准确性和可靠性，从而降低运营风险并提升整体效益。

智能决策系统在银行数智化运营中的应用主要有以下方面：

• 风险管理：通过构建风险模型和分析风险因子，以及对客户的行为、交易记录等数据进行深度学习和分析，系统可以精准地评估客户的信用等级和风险状况，进而为银行提供风险预警和应对措施建议。
  
  

• 精准营销：根据客户的市场细分、消费习惯和购买意愿等信息，为银行提供个性化的营销建议和方案。
  
  

• 投研投顾：投研方面，对投资标的信息整理、摘要与筛选会更为准确，能够实现对各类投研数据的综合分析及对时间序列数据的预测，从而提升投研效率及价值；投顾方面，围绕财富管理专业知识进行增量训练，并利用全面的KYC探查能力为客户提供覆盖其全生命周期的智能投顾服务。
  
  

• 业务流程优化：通过对业务流程的监控和分析，发现流程中的瓶颈和问题，并提出流程优化建议，并通过实现数据输入、合规性检查、文档处理、基础客户服务等日常任务的自动化，来提升业务运营整体效率。

AIGC

AIGC（AI Generated Content，人工智能生成内容）是指利用AI自动生成文本、图片、音频、视频等内容的技术。与传统的PGC和UGC相比，AIGC是一种全新的内容生产方式，其底层通常是基于跨模态大模型打造的机器学习算法，可以利用现有文本、图像及音视频等素材创建全新的内容，在数字化运营领域有着相当广泛的应用。

下面结合OpenAI旗下的3款热门应用，对AIGC在银行数智化运营中的应用做下简析。

1. ChatGPT（对话式AI）

ChatGPT基于大型语言模型（LLM）技术，能够模拟人类的语言交流，理解和生成自然、流畅的文本，进而提供智能化的对话服务。ChatGPT及类似技术在银行运营侧的应用主要有如下三个方面：

• 虚拟客服/智能助理：ChatGPT可以作为虚拟客服（或“数字人”），处理客户的日常咨询和问题，不仅能够减轻人工客服的压力，还能提供7*24全天不下线的服务，确保客户随时都能得到帮助。此外，ChatGPT还可以充当客户经理/直营经理的智能助理，在金融知识、专业能力、展业工具等方面为其进行赋能。
  
  

• 金融顾问：ChatGPT可以根据客户的财务状况、投资目标和风险偏好，提供初步的金融建议。这可以作为客户与专业金融顾问之间的桥梁，帮助客户更好地理解复杂的金融产品。
  
  

• 反欺诈检测：通过对客户对话内容的分析，ChatGPT能够识别潜在的欺诈行为，如钓鱼攻击、虚假账户等，并及时提醒客户和银行采取防范措施。

2. DALL·E（图像生成AI）

DALL·E能根据文字描述生成相应的图像。DALL·E及类似技术在银行运营侧的应用主要有如下三个方面：

• 营销物料：利用DALL·E的能力，银行可快速生成具有吸引力的营销海报、宣传册等物料，无需依赖专业的设计师。
  
  

• 虚拟网点：利用DALL·E技术可以创造虚拟的银行网点体验，让客户在数字世界中也能感受到实体网点的亲切和专业。
  
  

• 增强现实（AR）应用：结合AR技术，DALL·E可以帮助银行构建互动性强的金融产品教育应用和消保应用，以提升客户的产品认知、金融素养和保护意识。
  
  

3. Sora（视频生成AI）

Sora能根据文本描述生成高质量的视频内容。Sora及类似技术在银行运营侧的应用主要有如下方面：

• 产品演示视频：银行可使用Sora快速生成产品的演示视频，展示产品的特点和优势，帮助客户更好地理解和使用产品。
  
  

• 培训与教育视频：对于内部员工和客户的教育培训，Sora可以生成生动有趣的教学视频，提高学习效果。
  
  

• 品牌形象宣传：银行可利用Sora制作品牌形象宣传视频，通过富有创意和感染力的视频内容提升品牌知名度和影响力。
  
  

结语

今天所聊到的AI技术和应用尽管较为基础，但同时由于相对更为成熟，所以在银行数智化运营场景中落地的可行性也要更高一些。

毋庸置疑，AI技术的高速发展给了银行弯道超车的机会，但同时也对银行的客户经营、需求洞察、产品创新、渠道管理、科技支撑等各方面的数字化能力提出了更高要求，对于那些想要借助AI技术引领自身业务从“数字化”向“数智化”晋级的银行同业来说，已经到了“全面拥抱AI”的关键时刻，而正在阅读本文的你，做好准备了么？

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作者简介

数字化营销与运营领域17年老兵、混迹于金融与互联网圈的斜杠中年、《数字银行》专栏作者、“数智化运营”布道者，操盘过数款千万级用户体量的互金产品，专注银行数字化运营咨询、运营体系构建与策略规划落地。拙文皆为日常工作中所沉淀的方法/心得/案例/见解，望助同道中人少走弯路早有收获，善莫大焉！