在亚洲银行家中国奖项计划2024中，参评金融技术创新奖项的申请数量占据了五大类别总申请量的40%，显示出利用数字化手段为业务提质增效仍是金融机构的重点关切。关键技术如人工智能、数据分析和风险科技等仍是领先金融机构的主要布局领域，技术在业务端的用例正在不断拓宽。银行业的人工智能应用逐步由机器学习转向生成式人工智能中国的领先银行正在采取一种试图平衡效益和风险的方法，专注于生成式人工智能应用的快速收益和内部用例——而非直接对客。生成式人工智能模型很擅长解决一些特定的问题子集——那些非结构化的问题——但银行的大多数问题解决和自动化仍然是用传统的机器学习工具完成的，这些工具更精确。如今，银行业发现生成式人工智能在生产力、风险管理和创收方面是有益的。银行正在使用生成式人工智能助理辅助远程银行和客户经理，协助软件开发人员、编码人员的任务等。我们还看到银行在普惠和交易银行业务中逐步应用生成式人工智能，辅助预测账户现金流、优化现金头寸等。当前银行对于AI的应用仍以机器学习为主，领先机构在逐步增加生成式人工智能模型![]()
来源：亚洲银行家研究院
在中国，领先的大型银行、股份制银行已基本实现数据基础设施的整合和现代化改造，然而仍有许多金融机构，特别是地方性银行、城农商行，拥有大量老化的信息和数据架构亟待革新。因此，今年参评的中小银行特别强调了拥有强大的数据和分析基础设施的必要性，以有效扩展人工智能的分析功能，其中包括结构化和非结构数据集成、实时数据处理和客户洞察生成。除中小银行外，领先银行也在进一步加大对于数据管理和应用的投入，尤其在综合数据集成、隐私保护和监管合规方面。银行业重点关注和开发利用大数据、人工智能和隐私计算来增强信用风险评估和客户服务，旨在通过数据驱动的方法提高运营效率和客户洞察力。行业趋势反映了广泛采用创新技术以满足监管需求、优化客户互动和改进数据治理。这些努力旨在增强数据服务能力、简化流程，并确保高标准的数据安全和准确性。反欺诈技术的实施是今年第三高的项目——中国的银行已经意识到传统的基于规则的欺诈检测系统存在严重的局限性。当前，用于对象识别、欺诈检测、信用评分和反洗钱的传统机器学习工具已经使用多年。自2019年以来，海内外银行已开始采用如 BERT 和 FinBERT 的人工智能模型，用于新闻分析和识别风险公司债券。中国银行业现在正在利用人工智能和机器学习来分析更广泛的风险数据点和风险特征。例如，领先银行已经从只有一套狭窄规则（通常为2-5条）的系统发展到包括数百个功能的高级人工智能和机器学习模型。目标是建立一个几乎实时的企业范围的欺诈检测系统，覆盖所有内部和外部渠道和产品，并能够在潜在欺诈发生之前进行预筛选和标记。今年，有多个项目展示了在反洗钱、欺诈预防和信用风险管理方面的创新方法。这些举措提高了效率、准确性和合规性，应对复杂的金融犯罪和监管挑战。AI 驱动模型、实时监控和自动化流程的集成显著增强了银行在识别、评估和缓解风险方面的能力，促进了更加安全和有韧性的金融体系。![]()
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