AI在数字银行中的应用有哪些？

发布时间：2025-04-21 10:19:58 | 责任编辑：张毅 | 浏览量：52 次

AI在数字银行中的应用非常广泛，涵盖了客户服务、风险管理、个性化服务等多个领域，以下是具体介绍：

客户服务

• 智能客服与聊天机器人：AI驱动的聊天机器人和虚拟助理能够提供24/7的客户支持，快速响应客户的各种咨询，如账户查询、交易记录、产品信息等，提升客户满意度。例如，招商银行的线上“招小财”AI助手能够准确识别客户意图，协助客户完成复杂公司金融产品操作，响应准确率达到95%。

• 对话式设计：通过自然语言处理（NLP）技术，AI可以实现与客户的自然对话，提供更加人性化和便捷的交互体验。

风险管理

• 信用风险评估：AI和机器学习算法能够分析比传统模型更广泛的数据点，包括社交媒体活动、手机使用情况和在线购物行为等替代数据来源，从而更准确地评估客户的信用风险。例如，一些银行利用AI技术构建信用风险评估模型，通过对客户多维度数据的分析，生成更精准的信用评分。

• 欺诈检测：AI驱动的欺诈检测系统可以实时分析交易模式，标记可能的欺诈活动以供进一步调查。例如，兴业银行推出“兴小二”债券交易机器人，依托智能化交易平台，引入机器学习、大模型等先进技术进行系统和策略升级，提升交易效率的同时，增强欺诈检测能力。

• 反洗钱（AML）合规：AI系统能够处理大量交易数据，识别复杂模式，比传统的基于规则的系统更高效地标注可疑活动。

个性化服务

• “千人千面”的客户体验：基于机器学习的个性化服务覆盖各类客户触点，银行根据客户的当前状态、历史行为及未来动向，为每位客户创造独特价值定位和个性化体验。例如，北京银行利用大模型技术打造AIB人工智能创新平台，推出北银投顾等智能应用，为客户提供个性化的投资建议。

• 自动化日常任务：一些银行还基于客户喜好，将一些耗时耗力的日常工作自动化。例如，英国虚拟银行Monzo在应用程序中引入自动储蓄功能，客户每次消费时对交易金额取整，并将找零存入一个单独账户。

运营效率提升

• 文档处理与数据输入：AI可以自动执行文档处理、数据输入和合规性检查等日常任务，减少人工工作量、最大限度地减少错误并降低运营成本。

• 智能决策支持：AI系统能够为银行的决策提供数据支持，例如在风险控制决策中，利用机器学习算法建立动态调整的风险控制模型，以实时评估风险情况。

创新产品开发

AI可以帮助银行识别市场空白和客户需求，从而推动开发创新金融产品和服务。例如，中信银行升级融合了决策式AI“中信大脑”与生成式AI“仓颉大模型”，建成了“自主平台+场景深耕+生态共建”的三位一体AI赋能体系，孵化了超过80项创新应用。