“智慧金融”助推银行转型

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来源：《计算机世界》 2016年第29期

中国农业银行股份有限公司南通分行课题组 潘镭

随着互联网平台经济的快速发展，金融服务的“智能化”开始席卷全球，“智慧金融”借助物联网、云计算等高新技术，实施“云+ 端”战略，必将推进银行网点的智能转型。

随着互联网平台经济的快速发展，金融服务的“智能化”开始席卷全球，“智慧金融”借助物联网、云计算等高新技术，实施“云+ 端”战略，必将推进银行网点的智能转型。

银行网点亟待智慧服务

“智慧金融”，就是在金融设施日益电子化，金融数据日益集中化，金融业务日益综合化的背景下，通过物联网、云计算、移动互联网等技术，对客户的金融活动进行关联分析，为客户提供智能化、轻型化、平台化的体验式金融服务。“智慧金融”囊括了互联网支付、非接支付、网上银行、在线融资、在线理财、风险评估等智慧型银行服务。

就理论而言，营业网点的数量和质量能体现出一家银行的竞争力，而基层网点是直接面向客户的窗口，其竞争能力是银行综合实力的重要标志，银行的形象都需要通过基层网点的服务予以体现。

在互联网金融的冲击下，银行网点的柜面业务量会不断下降，但其运营成本仍将保持居高不下的态势，因此传统网点业务收益下降将成为必然，有人甚至断言，传统网点的功能将大大弱化，甚至成为银行的包袱。当然，这种观点过于悲观。但却道出了传统实体网点转型的现实压力。

“智慧金融”作为互联网金融与传统金融相融合的新一代金融创新服务，通过为银行提供尖端行业应用和绿色高效的服务，可助推营业网点的智能化转型。

“智慧金融”推动应用转型

商业银行应抓住“智慧金融”发展的契机，借助互联网的社交平台，采用银企合作、交叉营销模式，挖掘新客户资源，从单点向外延伸逐渐实现网点的社交化、本地化、移动化，不断拓宽综合性跨界服务图谱，打造小型化、专业化的智慧网点。传统网点可从以下四个方面优化转型：

一是智能化方向。在互联网金融和同业竞争双重压力下，发展智能化网点是银行改善客户体验的一个重要选择。智能设备的广泛应用将会降低柜面服务压力，提高服务效率，减少排队时间。

二是轻型化方向。传统营业网点面积比较大、人员多、运营成本高，今后银行渠道建设应倾向于轻型化、虚拟化，网点将具有面积小、人员少、成本低、业态灵活等特点，网点营销服务功能会进一步凸显。这方面可借鉴苹果公司“产品体验店”以及同业“产品咖啡馆”、“前店后厂”等新型营销模式，以实体网点为载体，开展前瞻性、颠覆型的产品创新，打造智慧网点的创新形象。

三是体验化方向。现在互联网金融对传统银行网点虽有一定冲击，但还不能完全替代网点。对传统银行而言，实体网点仍是前沿营销的重要平台，银行可通过网点的转型升级，探索建立集客户体验与交互、产品创新与展示、产品营销与培训为一体的新型综合化创新体验中心，提升金融产品与服务的客户体验度。

四是平台化方向。通过建立金融旗舰店的模式，提供网络平台式的全流程服务。并将传统银行服务模式和科技创新有机结合，利用互联网平台、数字媒体和人机交互技术，为客户带来智能、便捷的远程虚拟化的平台服务，并着重提升这种平台服务的“社交参与度”，将客户服务从单一网点延伸至社交网络。

围绕上述四个方向，在“智慧金融”促转型的路径和配套措施上，商业银行可结合网点实际，通过增配自助机具、优化柜面配置和劳动组合等手段，持续提升网点服务效率和客户体验度，促进网点业务的智能化发展转型。

其次可重建网点营销模式，变“赢在大堂”为“赢在系统”。积极利用大数据技术挖掘现有系统中的客户，转变等客户上门的传统思维，开拓理财室及非营业场所会面模式，利用手机银行、微信银行等移动金融渠道，为客户提供便捷和更有针对性的服务。

智能机器人抢滩慧银行服务

今年3 月，谷歌人工智能AlphaGo 在与韩国棋手李世石进行的围棋人机大战中以总比分4:1 胜出，再次引发了大众对人工智能发展应用的热议。对金融行业而言，通过与神经网络、生物识别和金融大数据等技术的关联学习，人工智能也可在智慧网点建设领域大放异彩。

人工智能是一项前瞻性科学研究，自信息技术产生发展以来，人们在这一领域进行了长期的科学探索和技术攻坚，并不断涌现出新思想、新观念、新理论、新技术，成为未来各行业领域技术革命的重要源泉。就现阶段发展来看，其内涵与外延已经从联结主义、符号主义、行为主义等学派理论发展为广义的智能科学。智能化已成为未来信息技术的发展趋势，也是第三次工业革命的重要特征，对金融领域的智慧创新将产生深远的影响。

从本质而言，人工智能是对人类思维过程的信息化模拟，着重从两条路径进行，一是物理结构模拟，仿照人脑的结构机制，制造出“类人脑”的机器；二是功能模拟，暂时撇开人脑的内部结构，而从其功能过程进行模拟。就金融行业而言，现阶段更多是通过功能模拟，以“机器换人”方式去实现网点的智慧金融服务。

在与高端制造、大数据、神经网络、人工智能等技术的深度融合后，“机器换人”策略将推动银行业转型升级，智能机器人将开始真正走进“人”的时代，不仅具有感知、思维和人的

智慧，变得更加灵活，而且具有更强的自主和环境适应能力，进而营造出全新的金融生态环境。

目前金融领域对智能机器人的应用主要有三种形式，一是在向互联网金融服务转型中，多家银行基于在线文本语言交互方式，结合最先进的人工智能技术，通过专家型机器人为客户提供人机交互式的视频语音金融服务。

二是研发“类人”引导服务型机器人，让其装配键盘、显示屏、插卡口、NFC 近场支付感应区、摄像机等多种隐形设备，除可为客户办理转账等非现金类业务，还可完成缴费、票证打印、智能引导等服务。

三是以跨界“平台金融”型机器人将银行服务嵌入到客户日常工作、生活的全过程，客户通过手机可在机器人售卖机具上购买饮料，通过指纹、掌纹、虹膜、人脸等生物识别技术就可

完成存取款业务的安全认证。还可为大中型平台客户解决管理及现金流难题，并为其上下游和周边的大量小企业客户提供金融贷款服务。

同时银行可通过银联商务特约商户的POS 流水信息，对商户进行一定维度的资质审核和授信认证，不仅满足了客户的贷款需求，也降低了银行开展小微信贷的风险。

由此看来，银行业实体智能机器人的出现，不仅拓宽了机器人技术的应用领域，还为人工智能、金融制造产业的发展提供了更多的想象空间。

人工智能助推智慧金融发展

综上所述，当前以人工智能为代表的机器人技术将对网点的智慧金融服务具有如下几个层面的影响：

首先在理论创新层面，人工智能技术为基于智慧金融和移动金融等领域的创新应用提供理论依据。例如，自动定理推理为网络信息检索、问题解答、远程咨询等问题提供了自动求解方案；自然语言理解为计算机、人类语言互解提供理论和方法；数据挖掘为从海量金融数据中提炼本质规律性的关联信息提供了处理、建模、评估的标准。

其次在技术应用层面，人工智能技术的发展，为未来ICT等网络技术的发展指引了方向。当前，以智能算法、深度学习、云计算为代表的大规模网络应用已经成为ICT（信息、通信和技术融合）产业的重要发展方向。因此，各大互联网公司在深度学习领域正不断进行探索研究，着重建立起模拟人脑进行分析学习的“神经网络”。

最后在学习融合层面，深度学习引发了机器学习的新浪潮，推动“大数据+ 深度模型+ 数据发现挖掘”时代的来临。智能机器人技术与互联网金融的融合，是两个领域发展到一定阶段，探索创新的必然结果。

总的来说，在“互联网+”时代，为提升银行网点的金融服务质量，保持行业竞争优势，商业银行迫切需要开展“智慧金融”的研究，打造银行自己的智能化网点。